Qu’est-ce que l’intelligence artificielle, et qu’est-ce qu’elle n’est pas?

Le terme «intelligence artificielle» est aujourd’hui souvent utilisé à tort et à travers. Il est fréquent de confondre l’intelligence artificielle avec des concepts proches, tels que le «machine learning» ou le «deep learning». Mais où s’arrête l’analyse «traditionnelle» et où commence réellement l’intelligence artificielle? Dans cette section, nous clarifierons les principaux termes liés à ce domaine et expliquerons leurs différences.

Analyse de données

Aujourd’hui, les données représentent l’un des actifs les plus précieux pour une entreprise. Elles constituent le socle indispensable à toute forme d’intelligence artificielle. Le principe est simple: plus la quantité de données est importante, plus il est possible d’en extraire des informations pertinentes. Toutefois, sans analyse adéquate, ces données demeurent inutiles. Grâce aux outils, applications et logiciels d’analyse, la statistique permet de transformer des masses de données en réponses concrètes à des questions ciblées.

Intelligence artificielle

Vous avez certainement déjà entendu parler de l’intelligence artificielle (IA). Mais que recouvre précisément ce terme?

En substance, l’IA confère aux ordinateurs la capacité de «penser».

Qu’il s’agisse d’une voiture autonome, d’une caméra intelligente ou encore d’une application basée sur l’IA, l’objectif ultime reste le même: permettre aux machines, programmes et dispositifs de prendre des décisions de manière autonome, sans recours à l’intervention humaine.

IA et analyse de données: deux approches distinctes

L’analyse de données cherche à identifier des modèles spécifiques dans des ensembles de données existants pour éclairer des décisions ou prévoir des événements sur la base de ces modèles. L’intelligence artificielle (IA), quant à elle, utilise ces analyses pour formuler de manière autonome des hypothèses et des prédictions. Contrairement à l’analyse, qui se base uniquement sur le passé, l’IA se projette dans l’avenir. C’est là que réside la différence fondamentale entre l’IA et l’analyse traditionnelle.

Machine Learning (apprentissage automatique)

L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre progressivement de leurs expériences, sans nécessiter une programmation explicite. Les algorithmes d’apprentissage automatique évoluent continuellement, s’affinant grâce à l’accroissement des données et à leur exploitation croissante. En résumé, l’apprentissage automatique offre les outils statistiques nécessaires pour explorer et traiter les données requises par l’IA.