Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et qu’est-ce qui ne l’est pas ?

Le terme « intelligence artificielle » est aujourd’hui utilisé de manière assez inflationniste. Souvent, l’IA est assimilée à des termes apparentés tels que « apprentissage automatique » ou « apprentissage profond »(appelés respectivement « machine learning » et « deep learning » en anglais). Où s’arrête la « simple » analyse et où commence l’intelligence artificielle ? Dans cette section, nous souhaitons expliquer les principaux termes relatifs à ce sujet et montrer en quoi ils se distinguent les uns des autres.

Analyse des données

De nos jours, les données font partie des actifs les plus importants qu’une entreprise puisse avoir. Elles constituent notamment la base de toute forme d’intelligence artificielle. L’équation est simple : plus on dispose de données, plus on peut en tirer des enseignements. Sans analyse appropriée, ces données restent inutiles. Les outils, applications et programmes d’analyse aident à trouver des réponses aux questions à partir d’ensembles de données existantes grâce au pouvoir des statistiques.

Intelligence artificielle

Vous avez certainement déjà entendu le terme d’intelligence artificielle (IA) ou Artificial Intelligence (AI) d’une manière ou d’une autre. Mais qu’est-ce que cela signifie ?

En quelques mots : l’IA permet aux ordinateurs de penser.

Le but ultime de toute application d’IA, qu’il s’agisse d’une voiture qui se conduit toute seule, d’une caméra dotée d’une IA ou d’une application, est de permettre aux ordinateurs, aux programmes et aux machines de prendre des décisions de manière autonome, sans intervention humaine.

Intelligence artificielle vs. analyse

L’analyse des données consiste à rechercher des modèles spécifiques dans des ensembles de données existants afin de prendre des décisions ou de prédire des événements sur la base de ces modèles. L’IA, en revanche, se sert de l’analyse et fait des hypothèses de manière autonome. Les décisions et les prédictions prises par l’IA sont basées sur l’avenir et ne s’appuient pas uniquement sur des données déjà existantes. C’est là que réside la principale différence entre l’intelligence artificielle et l’analyse.

Apprentissage automatique (machine learning – ML)

L’apprentissage automatique ou machine learning est un sous-domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs d’acquérir de l’expérience et d’en tirer des enseignements sans avoir à le programmer explicitement. Les algorithmes nécessaires au ML s’améliorent avec le temps et la quantité de données disponibles. En quelques mots : l’apprentissage automatique fournit des outils statistiques permettant d’explorer les données nécessaires à l’IA.