Accélérateurs d'innovation : intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond, 3 concepts bien différents ! | Agoria

Accélérateurs d'innovation : intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond, 3 concepts bien différents !

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Publié le 21/10/21 par Jelle Hoedemaekers
« Les données sont le nouvel or noir ! » De nombreuses entreprises disposent d’une quantité gigantesque de données et souhaitent les exploiter davantage pour prendre des décisions. Le flou qui entoure les données et l'IA suscite bien souvent des craintes injustifiées. La plupart du temps, leur utilisation ne requiert pourtant pas de programmation complexe : quelques conseils et astuces pratiques permettent déjà de faire un grand pas. Alors, comment s’y prendre ? Lisez cet article pour le découvrir.

Le 17 novembre, Agoria organise un Deep Learning Day (NL uniquement) lors duquel vous pourrez vous lancer vous-même dans le vif du sujet moyennant une préparation de maximum 2 heures. 

« Vous serez plongé dans la création d’une véritable application IA. Nous laissons de côté le buzz autour de l’IA et nous concentrons sur un cas pratique, dans le cadre duquel vous êtes invité à mettre la main à la pâte. Grâce à son enthousiasme, le formateur vous accompagnera sans problème dans l’apprentissage de toute la programmation IA. », explique Thomas Verlodt, Senior Project Engineer Operations chez Niko.

Objectif? Acquérir des connaissances

Pourquoi des termes tels que « intelligence artificielle » (IA), « apprentissage automatique » (machine learning — ML) et « apprentissage profond » (deep learning — DL) sont-ils si souvent utilisés de manière interchangeable ? Tous trois correspondent à des applications pratiques de divers modèles et algorithmes d'analyse de données destinés à différentes applications dans différents secteurs. Ces outils permettent d’acquérir davantage de connaissances à partir des données disponibles, ce qui, à terme, génèrera de la valeur pour les entreprises.

Grâce à l'IA, au ML et au DL, nous sommes capables de détecter des modèles invisibles et de prédire les résultats possibles de certaines actions. L’acquisition de connaissances pertinentes à partir d’un ensemble de données reste un défi qui requiert non seulement une connaissance des applications basées sur les données, mais aussi de la manière dont l’entreprise est gérée. 

Des outils configurables arrivent sur le marché

Il y a une vingtaine d'années, ces techniques nécessitaient encore un important travail de codage, de sorte qu’elles étaient principalement utilisées par des experts en données en étroite concertation avec des spécialistes disposant de l'expertise nécessaire dans un domaine particulier.

Ces systèmes de codage sont encore très répandus, mais des outils de plus en plus configurables arrivent sur le marché. L'intelligence artificielle devient donc de plus en plus répandue, et vous pouvez désormais travailler directement avec des outils configurables pour réaliser une expérience basée sur les données. 

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

En termes simples, l'intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes ou des machines qui imitent l'intelligence humaine pour effectuer des tâches et qui sont capables de s'améliorer au cours de ce processus en fonction des informations recueillies.

L'IA fait plutôt référence au processus et à la capacité de penser et d'analyser des données de manière très ciblée qu'à une branche ou une fonction particulière. L'IA est un concept large qui englobe l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de la technologie de l'IA qui a pris son essor dans les années 1980. Sa principale application est d'améliorer sans cesse la qualité et la précision de l'analyse des big data. Les algorithmes de ML identifient des modèles dans les données historiques et, une fois entraînés, utilisent ces modèles pour fournir des informations précieuses à partir de nouvelles données.

Pour ce faire, ils utilisent 2 grandes méthodes :

  • l’apprentissage supervisé (avec l'intervention d'un analyste de données ou d'un expert du domaine) et
  • l'apprentissage non supervisé (où un algorithme génère toutes les informations de manière indépendante)

Les deux méthodes ont leurs avantages et leurs inconvénients : l'apprentissage supervisé demande plus de temps à l'expert, mais lui permet d’apprendre énormément de choses au cours du processus, tandis que l’apprentissage non supervisé est moins chronophage, mais peut conduire à des conclusions sans grande valeur (par exemple, qu'il existe un lien entre la production d'électricité et le volume produit dans une entreprise de l'industrie manufacturière).  

En tout état de cause, il est important de noter que les connaissances acquises à partir d'une expérience basée sur les données ne peuvent être appliquées à aucune autre expérience.

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

Les algorithmes d'apprentissage profond utilisent plusieurs couches de nœuds avec différents facteurs de poids, ce que l’on appelle les réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks — DNN). Il existe des nœuds d'entrée et de sortie, lesquels sont séparés par au moins 10 couches intermédiaires. En ajustant le poids logique de chaque nœud du DNN, les spécialistes des données peuvent influencer le résultat et ainsi entraîner le modèle à obtenir les résultats souhaités à l'échelle voulue.

Avec le développement du traitement massivement parallèle des données et l'utilisation de puissants GPU (processeurs graphiques), les spécialistes des données peuvent aujourd’hui utiliser des DNN avec des milliers de couches. Cela permet donc par exemple d'entraîner un algorithme à distinguer les chats des chiens dans des images.

Envie de vous lancer de manière pratique ?

Lors du Deep Learning Day, nous vous montrerons clairement que l’IA est également à votre portée et qu’avec la motivation nécessaire, vous pourrez vous aussi développer une solution IA au sein de votre entreprise.

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