Machine learning ou IA : comprendre les différences

On pourrait croire que le Machine Learning n'est qu'un concept récent, mais ce terme a été inventé il y a plus de 70 ans par l'informaticien Arthur Samuel. Il l'a défini comme "le domaine d'étude qui offre aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés", ce qui reste une définition très juste et précise.

En termes plus modernes, le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des algorithmes avancés pour traiter de grandes quantités de données afin d'imiter la façon dont les humains apprennent. Cela signifie, en bref, que plus il traite d'informations, plus il peut devenir précis et performant pour résoudre les problèmes. Pour ce faire, il analyse les données afin d'identifier les relations et les modèles. Il existe quatre types de Machine Learning : le Machine Learning supervisé, le Machine Learning non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage par renforcement.

La raison pour laquelle le Machine Learning est si utile, c'est qu'il peut rapidement apprendre à accomplir des tâches complexes, sans avoir besoin d'algorithmes adaptés au problème qu'il résout. Il est donc idéal pour prédire des tendances, automatiser rapidement des tâches complexes et identifier des modèles ou des anomalies dans les données.

Lisez notre guide Qu'est-ce que le Machine Learning ? pour obtenir un aperçu plus complet du Machine Learning et de ses capacités.

Contrairement au Machine Learning, l'intelligence artificielle n'est pas une technologie spécifique. Il s'agit en réalité d'un vaste champ d'approches visant à effectuer des tâches et à résoudre des problèmes qui requièrent généralement l'intelligence humaine. Ce champ inclut le Machine Learning, ainsi que certains éléments tels que le Deep Learning, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.

Les applications de l'IA sont infinies, mais elle est le plus souvent utilisée dans le cadre de la résolution de problèmes, l'apprentissage, la perception, la communication, la prise de décision et la créativité. Actuellement, l'IA générative est le type d'intelligence artificielle le plus répandu. Cette forme d'IA peut créer du contenu écrit, de la musique, du code informatique et de l'art. Les applications d'IA générative telles que ChatGPT, DALL·E et Midjourney ont toutes gagné en popularité, car elles fournissent des résultats impressionnants.

Mais l'IA générative suscite de nombreuses controverses, notamment en ce qui concerne les problèmes de plagiat et les hallucinations. Cela s'explique par le fait que la technologie utilise le contenu existant pour déterminer comment elle peut créer son propre contenu "original". À mesure que le domaine de l'IA se développe, le monde continue de se poser des questions quant à son éthique, et l'un des plus grands défis en soi sera de décider des moyens de garantir la sécurité de tous et de les faire appliquer. 

Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, le Machine Learning et l'IA sont des concepts bien distincts. Nous l'avons dit, le Machine Learning est un type d'IA, mais toutes les IA ne sont pas, ou n'utilisent pas, le Machine Learning. Même s'il existe de nombreux points de chevauchement (nous y reviendrons), les capacités, les objectifs et le champ d'application sont souvent différents.

L'objectif plus large de l'IA est de créer des applications et des machines capables de simuler l'intelligence humaine pour réaliser des tâches, tandis que le Machine Learning se concentre sur la capacité d'apprendre à partir de données existantes en utilisant des algorithmes dans le cadre de l'objectif plus général de l'IA.

L'IA peut résoudre un large éventail de problèmes dans différents secteurs, des voitures autonomes aux diagnostics médicaux en passant par la création littéraire. Parfois, ces problèmes sont similaires, mais le plus souvent, ils sont très différents.

Le Machine Learning, en revanche, est bien plus limité dans ses capacités. Les algorithmes analysent efficacement les données afin d'identifier les modèles et établir des prévisions. Mais il ne peut pas résoudre de problèmes plus larges ou s'adapter comme le fait l'IA.

Pour mieux se représenter la différence entre les deux, voyons le Machine Learning comme un rouage unique (mais important) de cette grande machine qu'est l'IA. Cette machine peut être un vélo ou bien une fusée spatiale. Ce rouage n'est peut-être pas aussi dynamique, mais c'est une pièce essentielle qui ne doit pas être négligée ou considérée comme acquise.

Lorsque nous parlons de Machine Learning et d'IA, le terme "chevauchement" est légèrement trompeur, car ce n'est pas tant qu'ils se chevauchent, mais plutôt que le Machine Learning est souvent une partie importante et intégrante de l'application de l'IA elle-même, tout comme votre capacité d'apprentissage en tant qu'être humain n'est pas dissociée de votre intelligence.

La meilleure façon de le comprendre est encore d'examiner quelques-uns des principaux moyens par lesquels le Machine Learning alimente l'IA :

L'objectif premier de l'IA est d'imiter l'intelligence et les capacités humaines, telles que le raisonnement, la prise de décision et l'adaptabilité. Elle y parvient grâce à une combinaison de techniques, mais la méthode la plus importante reste presque toujours le Machine Learning. En effet, ces algorithmes de Machine Learning permettent à l'IA d'analyser les informations, d'identifier des modèles et d'adapter son comportement.

De même, la prise de décision et les prédictions sont des éléments clés de pratiquement tous les outils d'IA. En effet, l'évaluation des informations, la considération des options et le choix de la meilleure prochaine étape à suivre font partie intégrante de toute forme d'intelligence. Le Machine Learning, c'est la façon dont les outils d'IA peuvent prendre ces décisions fondées sur des données. Les algorithmes de Machine Learning analysent de gigantesques quantités de données afin d'identifier les modèles qui facilitent la prise de décision.

Même si nous avons mentionné que la portée du Machine Learning était plus limitée, celui-ci permet toutefois aux outils d'IA de résoudre et d'aborder divers problèmes dans différents secteurs. Le Machine Learning est à l'origine de bon nombre de ces applications, ce qui permet à l'IA d'être tout aussi dynamique. 

L'IA, alimentée par le Machine Learning, a la capacité de résoudre une infinité de problèmes dans de multiples domaines. Mais à quoi cela ressemble-t-il vraiment ? Voici quelques exemples qui illustrent la manière dont l'IA automatise déjà des tâches et simplifie des problèmes complexes :

• L'IA générative : La créativité n'est plus un trait exclusif à l'humanité. L'IA et le Machine Learning ont permis aux machines de véritablement sublimer l'art, de créer des chansons et même d'écrire des poèmes. Ils peuvent également rédiger du code et des documents, mais aussi créer des supports de formation ad hoc.

• Automatisation des processus : l'IA ne se contentera pas d'automatiser les processus fastidieux et répétitifs, mais grâce au Machine Learning, elle pourra apprendre à les améliorer et à les optimiser. Cela peut aller de la rationalisation des communications du service client à l'analyse de données financières complexes.

• Informations exploitables basées sur les données : la prise de décision est un élément clé dans notre travail et même dans notre vie. Mais il nous est parfois impossible d'assimiler toutes les données nécessaires pour prendre la meilleure décision. L'IA peut analyser d'importantes quantités de données en peu de temps, en identifiant la meilleure décision à prendre sur la base des données pertinentes. 

• Personnalisation et recommandations : grâce à sa capacité d'apprentissage et d'adaptation, l'IA combinée au Machine Learning peut créer des expériences véritablement personnelles. Qu'il s'agisse de regarder des émissions de télévision en continu ou de souscrire une assurance, ces systèmes peuvent apprendre notre comportement et nos préférences pour s'assurer de nous montrer le type de contenu que nous voulons voir. 

Chez Elastic®, nous avons travaillé dur pour simplifier autant que possible l'exploitation de la puissance de l'IA et du Machine Learning dans votre propre application. Pour ce faire, nous avons mis au point Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). ESRE est un ensemble d'outils de développement conçus pour vous aider à créer rapidement et facilement des applications d'IA basées sur la recherche. Voici ce qu'ESRE vous permet de créer :

• Recherche sémantique : en plus des capacités de correspondance de mots-clés d'Elastic, ESRE vous permet d'utiliser des plongements vectoriels et des modèles de transformation pour comprendre le sens profond des demandes des utilisateurs.

• Score de pertinence : les fonctions de classement de pointe, telles que la recherche traditionnelle par mot-clé et la recherche hybride (qui combine recherche textuelle et recherche vectorielle), peuvent être utilisées pour tous les types de domaines d'information.

• Base de données vectorielle : les capacités complètes d'ESRE incluent la création de plongements, ainsi que le stockage et la récupération de vecteurs. 

• Outils d'ingestion des données : cet ensemble d'outils comprend un robot d'indexation web, des connecteurs de base de données, des intégrations de données tierces et des connecteurs personnalisés avec des API.

• Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) : un modèle de récupération de vecteurs dispersés, entraîné par Elastic vous permet d'effectuer une recherche sémantique pour obtenir des résultats de recherche plus pertinents. Il s'agit d'un modèle hors domaine, ce qui signifie qu'il ne nécessite aucun ajustement sur vos propres données, lui permettant ainsi de s'adapter à divers cas d'utilisation dès le départ.

• Importez votre propre modèle : utilisez les plateformes et les modèles d'IA de votre choix grâce à notre intégration tierce ou à des modèles tiers (tels que GPT-3 et 4).

L'année dernière, nous avons également lancé Elastic AI Assistant pour les niveaux Security et Observability. AI Assistant est un assistant IA qui fait le lien entre vous et notre plateforme d'analyse de recherche. Cela signifie que vous pouvez poser des questions en langage naturel sur l'état ou la sécurité de votre application, et que l'assistant vous répondra en fonction des réponses qu'il trouvera dans les données privées de votre entreprise.

L'IA et le Machine Learning ne sont plus réservés à la science-fiction et révolutionnent désormais tous les domaines, de l'art aux soins de santé. Bien qu'elles puissent paraître interchangeables, il existe une différence claire et nette entre ces deux technologies. L'IA est une grande technologie ambitieuse, alimentée en arrière-plan par le Machine Learning.

À mesure que les deux technologies se développent, les possibilités se révèlent réellement infinies. Chez Elastic, nous nous engageons à rendre ces outils aussi accessibles que possible. Des puissantes capacités d'ESRE aux assistants IA qui facilitent un peu la vie des DevOps et des analystes de la sécurité, nous espérons apporter notre contribution au monde en pleine expansion de l'intelligence artificielle et du Machine Learning, sans oublier tous les problèmes qu'ils résoudront.

Pour aller plus loin, voici quatre méthodes qui vous aideront à révéler des informations exploitables à partir des données de votre entreprise :

1. Démarrez un essai gratuit et découvrez l'aide qu'Elastic peut apporter à votre entreprise.

2. Faites le tour de nos offres afin de savoir comment Elasticsearch® Platform fonctionne et comment nos solutions s'adaptent à vos besoins.

3. Participez au webinar Discover 2024 technical trends: How search and generative AI technologies are evolving.

4. Partagez cet article par e-mail ou via LinkedIn, Twitter ou Facebook avec les personnes de votre réseau qui pourraient être intéressées par son contenu.