Face à une croissance limitée et une forte incertitude sur le marché, les entreprises industrielles ont été contraintes de se réinventer en se tournant vers la nouvelle technologie et l’opportunité que l’intelligence artificielle et la science des données proposent. C’est ainsi qu’il est aujourd’hui courant d’entendre les termes deep learning, machine learning, IA ou intelligence artificielle et Data science.

Toutefois, si les notions de deep learning et machine learning sont étroitement interconnectées, chacune a une fonctionnalité et un objectif distinct. Découvrez dans la suite de cet article la différence entre deep learning et machine learning.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Bien avant que l’humain ait créé l’intelligence artificielle, un ordinateur fonctionnait grâce à l’apprentissage par les algorithmes. L’apprentissage par les algorithmes est un système informatique qui consiste à mettre en place des instructions aux ordinateurs pour qu’ils puissent observer une condition ou une situation spécifique.

Depuis, l’innovation technologique a pris de l’ampleur, redimensionnant tout ce qu’un ordinateur, basé auparavant sur l’apprentissage par les algorithmes est capable de faire, grâce à l’apparition de l’intelligence artificielle. Pour faire simple, l’intelligence artificielle est un système informatique complexe qui veut imiter l’intelligence humaine à travers la reproduction du système nerveux de l’homme développé dans les machines.

L’objectif de l’intelligence artificielle est de mettre en place un apprentissage automatique dans le système d’une machine informatique, pour lui permettre d’effectuer une analyse à une condition ou à une situation spécifique, contrairement à l’apprentissage par les algorithmes. Ce système englobe deux apprentissages : le deeplearning et la machine learning.

L’intelligence artificielle est ainsi capable de :

  • Utiliser le langage naturel de l’humain et d’interagir avec ;
  • S’adapter à une nouvelle situation ;
  • Apprendre de ses erreurs ;
  • Apprendre à partir des données ;
  • Fournir des résultats plus précis que ceux obtenus grâce à l’apprentissage par les algorithmes ;
  • Automatiser l’apprentissage répétitif, grâce aux réseaux de neurones complexes déployés par le système.

Ici, nous nous apercevons que l’intelligence artificielle imite l’intelligence humaine, qui est capable de communiquer avec d’autres personnes, de se souvenir d’événements passés, de s’adapter aux changements et à de nouvelles situations et d’utiliser les données et les informations disponibles pour prendre des décisions. L’intelligence artificielle est maintenant partout dans notre vie quotidienne. En effet, Alexa d’Amazon, les vidéos streaming, la voiture autonome Tesla ou encore les smart homes sont des exemples d’intelligence artificielle.

Qu’est-ce que la science des données ou data science ?

La science des données, ou data science, est un système axé sur la découverte d’information, à partir de l’exploitation des données disponibles. La data science englobe donc tout ce qui est lié à la collecte de données, à leur préparation et à leur analyse afin de répondre à divers besoins.

L’objectif principal de la science des données est donc d’obtenir de nouveaux résultats à partir des données, permettant de trouver du sens aux données, révéler de nouveaux problèmes et résoudre des problèmes complexes. Ainsi, la data science est un domaine qui repose entièrement sur des preuves analytiques sur la base de données structurée et non structurée. La science des données est un réel outil qui permet à une entreprise d’avancer vers un changement culturel et de s’orienter vers la prise de décisions à partir des données.

Dans le domaine de l’industrie, la science des données implique les processus suivants :

  • La collecte et l’extraction des données ;
  • La visualisation ;
  • Le nettoyage des données ;
  • L’analyse ;
  • La génération d’informations exploitables.

Si l’intelligence artificielle et la science des données sont deux domaines différents, elles peuvent être similaires, et certaines applications de la data science et de l’IA peuvent même être identiques. Ceci peut être expliqué par le fait que la data science chevauche l’intelligence artificielle. En effet, les applications de data science, pour pouvoir produire des informations à partir des données, peuvent intégrer dans leur système une forme d’intelligence artificielle, comme le Machine Learning. Ainsi, la science des données peut être représentée par le schéma suivant :

Qu’est-ce que le deep learning et le machine learning ?

L’intelligence artificielle est devenue, depuis son apparition dans les années 57, plus performante, grâce à l’explosion des données disponibles permettant ainsi d’avoir un algorithme plus avancé qui donne des résultats plus précis.

Pour arriver à mettre en place un algorithme plus performant, l’intelligence artificielle utilise deux sous-domaines : le machine learning et le deep learning.

Le machine learning

Le machine learning, ou apprentissage autonome est un système qui permet aux machines informatiques d’effectuer certaines tâches en agissant et en prenant des décisions basées sur des données. Plus les données disponibles au niveau de ce système augmentent, plus l’ordinateur est capable d’apprendre et de s’améliorer.

Ainsi, comme son nom l’indique, le machine learning représente un algorithme qui est capable d’apprendre de lui-même, mais comme il ne s’agit pas d’une intelligence artificielle, l’apprentissage autonome ne peut reproduire les décisions humaines.

Le machine learning est capable d’effectuer :

  • La classification des données ;
  • Le clustering : l’apprentissage autonome peut proposer par lui-même une catégorisation des données selon les besoins spécifiques des utilisateurs ;
  • Le filtrage collaboratif, suivant des anciennes recherches et des préférences des utilisateurs.

Le deep learning

Le deep learning, ou apprentissage en profondeur en français, est un système informatique qui peut être considéré comme un type particulier de machine learning. Assimilable à un réseau de neurones artificiels, le deep learning est un système qui s’inspire de la fonctionnalité par biomimétisme des neurones de l’humain.

L’aspect de l’apprentissage en profondeur repose sur la connexion des données entre tout le réseau de neurones artificiels. Lancé il y a quelques années, le deeplearning est une technologie de l’innovation, qui a permis de réaliser des reconnaissances d’images et des reconnaissances de langage naturel. Grâce à sa technologie innovante et à l’explosion du big data, le deeplearning est même capable de faire mieux qu’un humain dans certains domaines.

L’apprentissage en profondeur, ou deep learning peut prendre en charge :

  • Des tâches cognitives, comme la reconnaissance de son, la traduction automatique, la reconnaissance d’image, etc.
  • Des modèles génératifs, qui permettent de reproduire un tableau ou une œuvre artistique en repérant ses caractéristiques.
  • Le next best action, consistant à faire des recommandations à une entreprise sur les prochaines actions marketing ou commerciales à mener, suivant l’analyse des données collectées des clients, etc.

Quelle est la différence entre le deep learning et le machine learning ?

La dépendance matérielle des systèmes

La première différence entre le deep learning et le machine learning réside au niveau de leur dépendance matérielle. En effet, si l’algorithme du machine learning peut fonctionner sur des machines basses que sur des machines haut de gamme, l’algorithme du deep learning est fortement dépendant des machines très performantes. L’apprentissage en profondeur effectue en effet une grande quantité de calcul, incluant des opérations de multiplication matricielle.

La dépendance aux données des systèmes

La dépendance des deux domaines constitue également l’une des différences des apprentissages. L’apprentissage en profondeur est très dépendant aux données, car pour avoir un résultat plus précis, son algorithme requiert un volume de données important. Le machine learning, quant à lui, peut toujours fonctionner avec un ensemble de données plus petit.

L’ingénierie des fonctionnalités des systèmes

L’ingénierie des fonctionnalités est un procédé qui permet aux algorithmes d’exploitation et à l’apprentissage autonome d’effectuer des analyses des données. Elle permet de mettre en place la connaissance du domaine afin de réduire la complexité des données et ainsi rendre les modèles plus visibles pour que les algorithmes d’apprentissage puissent les analyser.

Ce procédé requiert une expertise, notamment en termes d’identification de ses fonctionnalités dans le cadre de l’algorithme automatique. De fait, il devient quelque peu plus difficile et bien plus coûteux que ce soit en termes de temps ou en termes d’expertise. L’organisation des données est nécessaire afin que le machine learning puisse fonctionner de manière optimale.

Pour le deep learning, l’ingénierie des fonctionnalités présente une plus importante capacité en ce qui concerne l’apprentissage de certaines caractéristiques. Cela est notamment possible grâce à la richesse des données. Ainsi, cet algorithme est apte à travailler même si les données ne sont pas structurées. Aucun développeur ou catégorisation des données n’est donc pas obligatoire ni nécessaire dans le cadre du deep learning.

Les domaines d’application

Le machine learning et le deep learning ont chacun des champs et des domaines d’application spécifiques.

Le machine learning a été développée pour les actions quotidiennes plus simples. Il peut notamment s’agir du marketing accessible sur internet, le support et l’accompagnement des clients, les opérations de vente, mais encore l’informatique décisionnelle.

Parallèlement, pour combler les domaines que le machine learning ne couvre pas, le deep learning, quant à lui, recouvre les tâches et les activités avec un niveau de complexité plus élevé. Cela concerne le secteur de la sécurité des systèmes informatiques, la création de contenu web, ou encore l’assistance vocale. Pour aller plus loin dans la différenciation entre le machine learning et le deep learning, ce dernier est en mesure d’identifier les éventuels dangers documentés, tout comme les risques éventuels relatifs à la sécurité du système informatique.

Pour les entreprises, faire appel au deep learning se présente comme étant une importante ressource, où il répond aux différentes limites du machine learning. Les avantages de l’intelligence artificielle ne se limitent pas uniquement au niveau des entreprises, mais également des ménages. En effet, l’intelligence artificielle peut faciliter et améliorer le quotidien de chaque citoyen.