Introduction
Les termes Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) sont souvent utilisés de manière interchangeable. Pourtant, ils ont chacun leurs spécificités tout en appartenant à la même famille technologique.
Les termes Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) sont souvent utilisés de manière interchangeable. Pourtant, ils ont chacun leurs spécificités tout en appartenant à la même famille technologique.
L’intelligence artificielle englobe toutes les technologies permettant à une machine d’accomplir des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine. Cela comprend la reconnaissance vocale, l'analyse d'image, la prise de décision, etc.
Le Machine Learning est une sous-branche de l’IA où les systèmes apprennent automatiquement à partir de données. Plutôt que d'être explicitement programmés, ils ajustent leur comportement en fonction des données disponibles.
Le Deep Learning est une forme avancée du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones profonds. Ces réseaux peuvent apprendre des représentations complexes directement à partir de grandes quantités de données brutes.
L’IA est la discipline globale, le ML une approche spécifique au sein de l'IA, et le DL une spécialisation encore plus précise au sein du ML. Pour visualiser :
Quelques exemples pratiques pour distinguer les trois notions :
Bien que distincts, IA, ML et DL sont intimement liés et constituent une hiérarchie de techniques intelligentes allant du général au très spécifique.