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6 définitions pour mieux comprendre l’intelligence artificielle

Nous avons tous entendu parler de l’intelligence artificielle (IA), mais qu’est-ce que cela signifie réellement ? Et en quoi se distingue-t-elle des autres technologies ? Dans cet article de blog, nous allons explorer six définitions de l’IA pour vous aider à mieux comprendre cette technologie. Nous aborderons également certains des avantages et des défis liés à la mise en œuvre de l’IA dans votre entreprise. Que vous soyez un professionnel féru de technologie ou que vous commenciez à vous familiariser avec l’IA, cet article est fait pour vous !

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est un sous-domaine historique et central de l’intelligence artificielle. Dans ce cadre, on va créer des algorithmes grâce auxquels la machine sera en mesure de découvrir et d’identifier des ensembles, des récurrences et donc de prédire des résultats et de définir des modèles.

S’appuyant sur des algorithmes préalablement définis et les données qui lui sont fournies, e Machine Learning va ainsi chercher à détecter des tendances en affinant progressivement sa précision et sa pertinence.

Le Machine Learning est aujourd’hui omniprésent, que l’on navigue sur les médias sociaux, que l’on fasse des achats en ligne, que l’on interagisse avec sa banque.

Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’un des domaines de l’intelligence artificielle et un dérivé du Machine Learning, et s’appuie les réseaux de neurones artificiels que nous évoquerons ensuite. Ainsi, le Deep Learning s’appuie lui aussi sur la capacité de la machine à apprendre par elle-même et de s’améliorer de façon autonome.

La différence est pourtant notable entre Machine Learning et Deep Learning. Come nous l’avons vu juste au-dessus, le Machine Learning requière l’intervention humaine pour s’améliorer et corriger ses erreurs, là où le Deep Learning, grâce notamment aux réseaux de neurones artificielles, pourra apprendre de ses erreurs, s’améliorer, s’adapter et se corriger en conséquence.

On parle d’apprentissage profond car le Deep Learning utilise un réseau de neurones profond lui permettant d’analyser un volume de données considérable, chaque réseau pouvant se concentrer sur une tâche spécifique, la cohésion de l’ensemble permettant de traiter un problème dans son entièreté.

A titre d’exemple, le Deep Learning est notamment utilisé dans la reconnaissance d’image. Face à une image de chat, une couche de neurones s’attachera à reconnaître la silhouette, une autre les yeux, une autre les oreilles… identifiant ainsi les caractéristiques de l’animal.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Une simple traduction pourrait ici suffire, nous veillerons cependant à développer un peu plus le sujet. Pour faire simple, le terme Big Data peut-être traduit par « Données Massives ». Elle représente un énorme volume de données, mais également l’ère dans laquelle nous évoluons, où la data est la véritable ressource pour de nombreuses entreprises.

Et pour cause, la production de numérique est permanente, quelles que soient nos activités, nos comportements sur le web, etc. Parce qu’elles ont un réel intérêt pour les entreprises qui collectent, stockent et analysent des données en masse, les recoupent grâce à des algorithmes, pouvant ainsi réaliser des analyses prescriptives, prédictives ou descriptives.

Qu’est-ce que le Neural Network ?

Le Neural Network ou réseau de neurones est un concept indissociable des concepts d’intelligence artificielle et de Deep Learning. Dans le cadre cette dernière, la technologie s’inspire du fonctionnement du cerveau, et donc des neurones biologiques, pour apprendre et améliorer son apprentissage afin de résoudre des problèmes complexes.

À l’instar d’un humain ou d’un animal, le Neural Network permet à la machine d’apprendre par tests et par erreurs. Ainsi, la machine enrichit son intelligence au fil des expériences, elle ne se contente pas des informations qui lui sont fournis. Au grès de ces expériences, des résultats de ces dernières, des nouvelles données enregistrées, la machine complète son apprentissage.

Les usages des réseaux de neurones artificiels sont déjà nombreux et s’appliquent à de nombreux problèmes reposant sur la statistique. Dans le domaine de la médecine, détection des cellules cancéreuses. Dans la technologie avec la reconnaissance vocale ou à la reconnaissance d’image

Qu’est-ce que le Data Mining ?

Si la data est une ressource indispensable à l’IA, le volume des données disponibles peut rendre difficile leur traitement et leur compréhension, pour en tirer des conclusions, des apprentissages, des points communs, des tendances, sans avoir à les traiter l’un après l’autre.

Le Data Mining est donc un processus permettant l’analyse de données en masse sous des angles multiples afin d’identifier des liens et relations entre les différentes sources et de les transformer en informations exploitables.

À l’ère du Big Data, le Data Mining, également appelé Exploration des données, est notamment utilisé dans la recherche, la santé, l’éducation ou encore le marketing, permettant d’étudier des sources diverses (textes, fichiers clients, résultats d’analyses) pour les transformer en informations utiles grâce aux relations entre les données ou le repérage de modèles ou patterns.

Qu’est-ce que le Traitement du Langage Naturel (NLP) ?

Le NLP ou Natural Language Processing, que l’on traduit le plus souvent par Traitement Automatique du Langage Naturel est l’une des branches de l’intelligence artificielle ayant pour vocation de permettre aux machines de comprendre ou de générer le langage humain, qu’il soit écrit ou parlé.

L’un de ses usages majeurs avec les technologies actuelles se fait dans le cadre de l’utilisation des assistants vocaux. On pense notamment à Google Home, Alexa d’Amazon ou encore Siri d’Apple. Autre usage majeur et largement employé par les entreprises sur le web : les chatbots, des programmes informatiques permettant de simuler une conversation humaine.

Sur la base de la requête vocale ou écrite d’un utilisateur, le Traitement du Langage Naturel s’attachera notamment à comprendre la demande (identification dans les phrases les noms de personnes ou de lieux, identification d’une intention…) pour matcher la demande avec sa base de données et la personnaliser.

L’intelligence artificielle (IA) est un sujet complexe et fascinant, avec de nombreuses définitions et applications différentes. Dans ce billet de blog, nous avons présenté six des termes les plus importants liés à l’IA que vous devez connaître. Nous espérons que cela vous permettra de mieux comprendre ce qu’est l’IA et comment elle peut être utilisée dans les affaires et le marketing.

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