Intelligence artificielle et Machine learning : différences et préalables de mise en œuvre

À une époque où le big data et la digitalisation des processus prennent de l’ampleur, il existe deux concepts qui s’inscrivent dans cette dynamique de révolution des pratiques. Il s’agit de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML), des notions qui dans la pratique semblent interchangeables, mais qui sont en réalité bien distinctes. Malgré cette différence toutefois, l’IA et le ML restent très complémentaires. De même, leur mise en œuvre nécessite des préalables tels que des connaissances en datavisualisation ou cybersécurité.

L’IA et le ML : quelles différences ?

De ces deux concepts, l’IA est celui dont le champ d’application est le plus large. L’intelligence artificielle est une approche qui fait intervenir les machines, lesquelles apprennent par « expérience », s’adaptent aux nouvelles données, et effectuent des tâches comme le ferait un humain. Il s’agit plus concrètement d’une capacité de la machine à concevoir et à fabriquer des objets, en reproduisant les capacités naturelles de l’être humain. C’est d’ailleurs sur ces principes de fonctionnement que s’appuient les solutions proposées par Needemand, pour permettre aux entreprises de créer un business intelligent, accéléré et fluide.

Les avancées majeures comme l’analyse prédictive, la modélisation, les assistants personnels numériques ou encore le Machine Learning, sont des technologies issues de l’IA. Par ailleurs, il faut remarquer qu’une certaine intemporalité est associée à la notion d’IA, puisqu’elle est appelée à se mettre à jour, au rythme des évolutions technologiques.

Le Machine Learning (Apprentissage Automatique en français) est un des champs d’étude l’IA. Pour l’université de Stanford, le ML est en fait une science qui confère aux ordinateurs la capacité d’agir, sans une programmation spécifique en amont. Il consiste en une conception d’algorithmes pouvant s’optimiser automatiquement grâce à l’expérience. C’est via cette approche que les technologies de sécurité comme la reconnaissance faciale ou encore la reconnaissance vocale se sont développées.

Les préalables à la mise en œuvre de l’IA et du ML

Lorsque vous en êtes à vos débuts en matière d’IA et de ML, il n’est pas toujours évident de savoir quoi faire et par où commencer. C’est pourquoi nous avons jugé opportun de vous informer quant aux préalables à respecter avant de vous lancer dans cet univers. Les technologies liées à l’IA vont inévitablement transformer les activités économiques, pour ne pas dire qu’elles le font déjà. Vous vous devez donc d’être à la pointe, en sachant comment les mettre en œuvre pour votre business.

Pour mettre en place une stratégie de données par exemple, vous devez vous poser certaines questions. Vous devez notamment vous demander quelles sont les données dont vous disposez au sein de votre entreprise, et quelles sont celles que vous pouvez acquérir de l’extérieur. Ensuite, interrogez-vous quant à leur facilité d’exploitation grâce à l’IA et au ML. En outre, nous estimons important que vous ayez une approche sur le long terme en ce qui concerne le projet. Mettre en œuvre une telle stratégie nécessite du temps et de la méthode. Aussi, l’humain doit occuper un rôle central. Par conséquent, il sera important de mettre en place une équipe pluridisciplinaire, avec des profils d’expertise aussi bien en IA qu’en ML.

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