28 Fév 2024
mercredi 28 Fév 2024

Intelligence artificielle, Machine Learning, Deep Learning, Data science, data Mining : que signifient ces termes ? - Zyne

Intelligence artificielle, Machine Learning, Deep Learning, Data science, data Mining : que signifient ces termes ?

Les techniques de l’intelligence artificielle, du Machine Learning, du Deep Learning, de la Data Science et du Data Mining se rejoignent en divers points et visent parfois le même objectif. Mais leur fonctionnement n’est pas forcément identique. Découvrez ce que ces termes signifient afin de mieux les appréhender.

Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est un concept qui rassemble différents types de systèmes. C’est un terme qui renvoie à l’ensemble des théories et techniques permettant la mise en place des machines à même de simuler l’intelligence humaine. Comprenez que l’IA a pour objectif la reproduction le mieux possible des activités mentales et intellectuelles de l’humain, dont la compréhension, la perception et la prise de décision. Ce concept est à la croisée de l’informatique, de l’électronique et des sciences cognitives. Il est bon de ne pas la confondre avec l’informatique qui s’occupe du traitement, du tri et du stockage des données et leurs algorithmes.

Machine Learning

Le Machine Learning est un apprentissage automatique basé sur l’expérience. Il fonctionne grâce à des algorithmes, alimentés de données, qui peuvent apprendre et s’améliorer de façon automatique. C’est à partir de l’expérience que les processus d’apprentissage et d’amélioration se font, et non à partir d’une programmation. Le but de cet apprentissage est de traiter des observations ou des données afin de rechercher des modèles pour la mise en place de prédictions et la prise de décisions. L’exécution des algorithmes de Machine Learning se fait en fonction de différents apprentissages. Celui-ci peut être supervisé, ce qui signifie que les algorithmes sont capables d’appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en se basant sur des exemples étiquetés. L’apprentissage peut aussi être non supervisé, en ce sens que les algorithmes apprennent à partir de données d’essai non étiquetées, classées ou catégorisées. En outre, en Machine Learning, il est possible que l’apprentissage soit semi-supervisé. Les algorithmes dans ce cas utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées.

Deep Learning

Sous domaine de l’intelligence artificielle, le Deep Learning est un dérivé du Machine Learning. Il s’agit en fait d’un apprentissage profond qui repose sur le traitement de quantités massives de données. Cela est possible grâce à des réseaux de neurones artificiels structurés de sorte à imiter le cerveau humain. On a recours au Deep Learning dans plusieurs secteurs. Aussi, il investit de nombreux aspects de notre vie de tous les jours, comme la reconnaissance d’images, la modération automatique des réseaux sociaux et les voitures autonomes. L’objectif du Machine Learning et du Deep Learning est le même, à savoir l’extraction d’insights qui facilitent la prise de décision. Toutefois, les approches et les bénéfices de ces deux notions ne sont pas les mêmes. Concernant le Deep Learning, c’est une technologie qui permet de combiner des avancées technologiques dans le but d’apprendre des patterns complexes dans un lot de plusieurs données.

Data science

La Data Science est un large domaine regroupant les méthodologies et les outils permettant de collecter, de gérer et d’analyser les données. Il s’agit d’une discipline qui favorise la création de valeur en faisant de l’exploration et de l’analyse de données brutes. La Data Science est dans le fond un mélange disciplinaire qui englobe une large variété de techniques, comme la programmation informatique, les statistiques et les mathématiques. Généralement, un projet de Data Science respecte un schéma de traitement standard qu’il est possible d’ajuster à tout niveau, en fonction des besoins, de la maturité et de la faisabilité de mise en place. Tout commence par la collecte de données ou l’installation d’un espace de stockage dédié. Après l’obtention des données, on passe aux phases de découverte et de nettoyage des données. Ensuite, il est nécessaire de choisir une méthodologie et un algorithme de modélisation afin de déployer un modèle éprouvé.

Data Mining

Concernant le Data Mining, il s’agit du processus d’analyse de grands volumes de données et du Big Data. Cela se fait sous différents angles afin d’identifier des relations existant entre les data et parvenir ensuite à les transformer en informations exploitables. Ce procédé intervient dans le cadre de la Business Intelligence et est pensé en vue d’aider les entreprises à trouver des solutions à différents problèmes, réduire les risques et saisir de nouvelles opportunités de business. Il est bon de noter que le Data Mining est indissociable de l’analyse Big Data, de l’exploitation des données et de l’intelligence prédictive.

Lire aussi : Quelle utilisation du machine learning en entreprise ?

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