Quelle est la différence entre AI et ML ?
- Analyse avancée, science des données
- ai, data science, machine learning
- 30 novembre 2021
- 2 min de lecture
Dr. Stefan Lieder
La citation suivante peut déjà aider à comprendre ce qui distingue l'intelligence artificielle du machine learning. Des explications plus détaillées sont fournies dans cet article wiki.
"Quand vous levez des fonds, c'est de l'intelligence artificielle. Quand vous recrutez, c'est l'apprentissage automatique. Quand vous mettez en œuvre, c'est la régression linéaire".
Définition de l'intelligence artificielle (IA)
Après les articles précédents sur l 'intelligence artificielle (AI) et l'apprentissage automatique (ML), il est clair qu'on ne peut pas définir une différence s'il manque une définition.
La distinction entre intelligence artificielle (IA) faible et forte joue un rôle dans la délimitation entre IA et ML :
Une intelligence artificielle forte
Mais prenons comme définition de l'intelligence artificielle (AI) un système cognitif équivalent à celui de l'homme. Dans ce cas, la différence avec le Machine Learning (ML) est très grande. Le ML est une méthode informatique/mathématique permettant d'établir des prévisions ou de prendre des décisions. Pour une IA, le ML est alors au maximum un outil parmi d'autres pour pouvoir agir de manière autonome dans un système supérieur et global. L'IA pourrait donc se servir de la ML pour prendre une décision - mais pas nécessairement.
Si l'IA est faible
Si la définition de l'IA est celle de l'IA faible, les deux termes, IA et ML, décrivent souvent en fait la même chose.
Le cas d'application concret est par exemple de décharger l'homme du travail de classification d'un e-mail en tant que spam. Une "intelligence artificielle" se charge alors de lire l'e-mail et de lui attribuer une étiquette. En réalité, il s'agit du fonctionnement de l'algorithme qui procède à la classification. Et celui-ci est typiquement un algorithme ML.
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