Qu’est-ce que l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond ? Quelles sont les différences entre ces trois termes ?

À l’ère de la technologie actuelle, les termes IA, apprentissage automatique et apprentissage profond apparaissent de plus en plus fréquemment. Beaucoup les utilisent même comme des concepts équivalents, alors qu’en réalité, ce sont trois notions étroitement liées mais bien distinctes.

Par exemple, lorsque le programme AlphaGo de Google a battu le champion de go Lee Sedol en 2016, les médias ont successivement employé les termes IA, apprentissage automatique et apprentissage profond pour décrire cette victoire. En fait, l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond ont tous contribué au succès d’AlphaGo, mais ils ne sont pas identiques.

Cet article vous aidera à comprendre clairement les différences entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, ainsi que leurs relations. Explorons cela en détail avec INVIAI !

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle (Artificial Intelligence - IA) est un domaine scientifique global en informatique, qui se concentre sur la création de systèmes capables de simuler l’intelligence et les fonctions cognitives humaines.

En d’autres termes, l’IA englobe toutes les techniques permettant aux machines d’exécuter des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, telles que la résolution de problèmes, la prise de décision, la perception de l’environnement, la compréhension du langage, etc. L’IA ne se limite pas aux méthodes d’apprentissage à partir des données, mais inclut aussi des systèmes basés sur des règles ou des connaissances programmées par l’homme.

En pratique, les systèmes d’IA peuvent être conçus de différentes manières : basés sur des règles fixes, sur des connaissances expertes, ou sur des données avec une capacité d’auto-apprentissage. On classe généralement l’IA en deux grandes catégories :

• IA faible (IA étroite) : une intelligence artificielle spécialisée dans une tâche précise (par exemple : jouer aux échecs, reconnaissance faciale). La plupart des systèmes IA actuels appartiennent à cette catégorie.
• IA générale (IA forte) : une intelligence artificielle capable de comprendre et d’exécuter n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut accomplir. C’est encore un objectif futur, qui n’existe pas à ce jour.

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Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (Machine Learning) ?

L’apprentissage automatique (ML, machine learning) est une sous-catégorie de l’IA, qui se concentre sur le développement d’algorithmes et de modèles statistiques permettant aux machines d’apprendre à partir des données pour améliorer progressivement leur précision sans être explicitement programmées étape par étape. Au lieu que l’humain écrive toutes les instructions, les algorithmes ML analysent les données d’entrée pour en extraire des règles, puis font des prédictions ou prennent des décisions face à de nouvelles données.

Une définition classique donnée par Arthur Samuel en 1959 décrit le Machine Learning comme un « domaine d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés ». Les algorithmes ML sont généralement divisés en plusieurs types principaux :

• Apprentissage supervisé (supervised learning) : modèle entraîné sur un ensemble de données étiquetées (par exemple : prédire le prix d’une maison à partir de données historiques avec prix connus).
• Apprentissage non supervisé (unsupervised learning) : modèle qui découvre des structures ou groupes dans des données non étiquetées (par exemple : regrouper des clients selon des comportements similaires).
• Apprentissage par renforcement (reinforcement learning) : modèle qui interagit avec un environnement et apprend à agir via des récompenses ou pénalités (par exemple : une IA qui joue à un jeu et améliore ses compétences à chaque partie).

Il est important de noter que tous les systèmes IA ne sont pas du machine learning, mais tous les algorithmes de machine learning font partie de l’IA. L’IA est plus large que le ML – c’est comme dire que tous les carrés sont des rectangles, mais tous les rectangles ne sont pas des carrés.

De nombreux systèmes IA traditionnels, comme les programmes de jeu basés sur des algorithmes de recherche, ne « apprennent » pas à partir des données mais suivent des règles programmées par l’humain – ils sont considérés comme de l’IA, mais pas du ML.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond (Deep Learning) ?

L’apprentissage profond (DL, deep learning) est une branche spécialisée du machine learning, dans laquelle les modèles utilisent des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour apprendre à partir des données.

Le terme « deep » (profond) fait référence au fait que le réseau comporte plusieurs couches cachées (généralement plus de 3) – cette architecture multicouche permet au modèle d’apprendre des caractéristiques complexes à un niveau d’abstraction élevé. Le deep learning s’inspire du fonctionnement du cerveau humain, avec des « neurones » artificiels interconnectés qui imitent les réseaux neuronaux biologiques.

La force du deep learning réside dans sa capacité à extraire automatiquement des caractéristiques à partir de données brutes : les modèles profonds peuvent découvrir eux-mêmes des motifs et des attributs importants sans que l’humain ait à fournir explicitement les caractéristiques d’entrée. Cela rend le deep learning particulièrement efficace pour des données complexes comme les images, le son, le langage naturel – où il est difficile de définir manuellement des caractéristiques utiles.

Cependant, pour être performant, un modèle deep learning nécessite généralement un très grand volume de données et des ressources de calcul puissantes (GPU, TPU, etc.) pour l’entraînement. En retour, avec suffisamment de données et de puissance de calcul, le deep learning peut exceller dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, les jeux, etc., atteignant parfois des performances comparables ou supérieures à celles des humains dans certains domaines.

Relations entre IA, apprentissage automatique et apprentissage profond

Comme mentionné, Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ IA : l’IA est le domaine le plus large, le machine learning en est une sous-partie, et le deep learning est une partie du machine learning. Cela signifie que tous les algorithmes de deep learning sont des algorithmes de machine learning, et toutes les méthodes de machine learning font partie de l’IA.

Cependant, l’inverse n’est pas toujours vrai – tous les systèmes IA n’utilisent pas le machine learning, et le machine learning n’est qu’une des nombreuses approches pour réaliser l’IA.

Par exemple, un système IA peut se baser uniquement sur un ensemble de règles programmées par l’humain (sans machine learning), comme un programme IA qui classe des fruits selon leur code-barres. À l’inverse, lorsque les problèmes sont plus complexes et les données plus abondantes, on a recours aux méthodes d’apprentissage automatique et profond pour obtenir de meilleurs résultats.

Principales différences entre IA, apprentissage automatique et apprentissage profond

Bien qu’ils soient hiérarchiquement liés, l’IA, le ML et le DL présentent des différences nettes en termes de portée, de fonctionnement et d’exigences techniques :

Portée du domaine

L’IA est un concept global qui inclut toutes les méthodes permettant aux machines de simuler l’intelligence (basées sur des règles ou sur l’apprentissage à partir des données). L’apprentissage automatique est plus restreint, englobant uniquement les méthodes d’IA où la machine apprend à partir des données. L’apprentissage profond est encore plus spécifique – c’est un sous-ensemble du ML qui utilise des réseaux neuronaux multicouches, donc le DL est à la fois ML et IA.

Mode d’apprentissage et intervention humaine

Dans le machine learning traditionnel, l’intervention humaine est encore importante – par exemple, les ingénieurs doivent sélectionner et extraire les caractéristiques pertinentes des données pour alimenter les algorithmes.

En revanche, le deep learning automatise en grande partie cette extraction de caractéristiques ; les réseaux neuronaux multicouches apprennent eux-mêmes les attributs importants à différents niveaux d’abstraction à partir des données brutes, réduisant la dépendance aux experts humains.

Pour simplifier, dans un problème complexe (comme la reconnaissance d’images), un modèle ML traditionnel peut nécessiter que l’ingénieur fournisse des caractéristiques telles que la forme, la couleur, les contours... tandis qu’un modèle DL peut « voir » l’image et apprendre automatiquement ces caractéristiques.

Exigences en données

Les algorithmes de machine learning donnent souvent de bons résultats même avec des volumes de données moyens ou faibles, à condition que les données soient de qualité et que les caractéristiques soient bien définies. En revanche, les modèles de deep learning nécessitent généralement des ensembles de données très volumineux (des millions d’exemples) pour exploiter pleinement leur potentiel.

Par exemple, un système de reconnaissance vocale basé sur le deep learning peut devoir être entraîné sur des dizaines de milliers d’heures d’enregistrements pour atteindre une haute précision. Cela rend le deep learning particulièrement adapté à l’ère du « big data », où plus de 80 % des données d’une organisation sont non structurées (texte, images) et nécessitent des méthodes profondes pour un traitement efficace.

Exigences en infrastructure de calcul

Les modèles de deep learning sont souvent très complexes et doivent traiter d’énormes volumes de données, ce qui exige une puissance de calcul élevée. Les algorithmes ML traditionnels peuvent fonctionner efficacement sur des CPU, voire sur des ordinateurs personnels, tandis que le deep learning nécessite presque toujours le support de GPU (ou TPU, FPGA) pour accélérer les calculs matriciels parallèles.

Le temps d’entraînement des modèles deep learning est également beaucoup plus long que celui des modèles ML simples, pouvant aller de plusieurs heures à plusieurs jours selon la quantité de données.

Performance et précision

L’objectif ultime de l’IA est de résoudre avec succès une tâche donnée, sans nécessairement passer par l’apprentissage à partir des données. En revanche, le machine learning vise à optimiser la précision des prédictions via l’apprentissage sur des ensembles de données d’entraînement, au prix d’une moindre « explicabilité » du modèle.

Le deep learning peut même atteindre une précision très élevée, surpassant souvent les méthodes ML traditionnelles lorsqu’il dispose de suffisamment de données et de puissance de calcul – de nombreux problèmes de reconnaissance avec apprentissage profond ont établi des records de précision, au prix d’un coût informatique important.

Applications adaptées

Le machine learning est souvent utilisé pour des applications d’analyse de données et de prédiction lorsque le volume de données est modéré et que les exigences en calcul ne sont pas trop élevées. Par exemple, le ML est très utile pour prédire le comportement des clients, analyser le risque financier, détecter la fraude ou filtrer les spams – des tâches avec des données structurées relativement simples.

En revanche, le deep learning excelle dans les tâches complexes nécessitant une grande précision, traitant des données non structurées comme la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la conduite autonome... Ces domaines impliquent souvent des volumes massifs de données et exigent que le modèle « reconnaisse » des caractéristiques subtiles, ce que les réseaux neuronaux multicouches accomplissent très bien.

Applications concrètes de l’IA, du ML et du Deep Learning

Pour mieux comprendre les différences, voici quelques exemples typiques d’applications pour chaque technologie :

Intelligence artificielle (IA) : L’IA est présente dans de nombreux systèmes intelligents autour de nous, des algorithmes de prédiction des besoins utilisateurs sur Google, aux applications de réservation de trajets Uber/Grab optimisant les itinéraires, jusqu’aux systèmes de pilotage automatique dans l’aviation commerciale. Des programmes comme Deep Blue aux échecs ou AlphaGo au go sont également considérés comme de l’IA.

Notez que certains systèmes IA peuvent ne pas utiliser le machine learning, par exemple un programme IA contrôlant un PNJ (personnage non joueur) dans un jeu vidéo peut simplement suivre des règles fixes écrites par un développeur.

Apprentissage automatique : Le machine learning est largement utilisé dans de nombreux domaines. Typiquement, les assistants virtuels intelligents comme Siri, Alexa, Google Assistant apprennent à partir des données utilisateurs pour comprendre les commandes et répondre de manière appropriée. Les filtres anti-spam et logiciels anti-malware utilisent aussi des algorithmes ML pour identifier les courriers indésirables à partir de modèles appris.

De plus, le ML traditionnel est employé dans la prévision commerciale, l’analyse des risques financiers, et de nombreux systèmes de recommandation (suggestions de films sur Netflix ou de produits sur Amazon).

Apprentissage profond : Le deep learning est à l’origine des avancées majeures récentes en IA. Les systèmes de reconnaissance vocale (transcription de la parole en texte, assistants virtuels), de reconnaissance d’images (détection d’objets, reconnaissance faciale), et les véhicules autonomes analysant les vidéos en temps réel utilisent tous le deep learning pour atteindre une haute précision.

Le deep learning est également la technologie de base des modèles IA générative (Generative AI) très en vogue aujourd’hui, comme GPT-4 derrière ChatGPT. Ces gigantesques modèles fondamentaux sont entraînés sur d’immenses volumes de textes ou d’images, leur permettant de générer du contenu nouveau et d’accomplir de nombreuses tâches variées. En pratique, l’utilisation de modèles deep learning puissants comme l’IA générative peut accélérer la création de valeur de plusieurs fois par rapport aux méthodes traditionnelles.

En résumé, l’IA, le machine learning et le deep learning ne sont pas des synonymes, mais ont une relation hiérarchique et des différences claires.

L’IA est une vision globale de l’intelligence machine, dans laquelle le machine learning et le deep learning sont des approches clés pour concrétiser cet objectif. Le machine learning permet aux machines d’apprendre à partir des données et de s’améliorer progressivement, tandis que le deep learning approfondit cette approche grâce à des réseaux neuronaux multicouches capables d’atteindre une puissance exceptionnelle avec de grandes quantités de données.

Comprendre correctement les différences entre IA, ML et DL ne permet pas seulement d’utiliser les termes avec précision, mais aussi de choisir la solution technologique adaptée : parfois un simple modèle de machine learning suffit pour résoudre un problème, alors que d’autres cas complexes nécessitent le deep learning. À l’avenir, avec l’augmentation continue des données et des exigences, le deep learning devrait continuer à jouer un rôle clé pour stimuler les progrès dans le domaine de l’IA.