IA vs ML : décoder les technologies qui façonnent notre monde | Actualités et rapports IoT Now

Médias Dans notre vie de tous les jours, il est devenu de plus en plus difficile d'éviter d'entendre les mots «Intelligence artificielle (AI)' et 'Apprentissage Machine (ML)" que ce soit dans l'industrie ou dans le monde universitaire. Ces technologies sont entrées dans notre vie quotidienne et transforment la plupart des secteurs de l’économie, construisant de nouvelles sphères de connaissances et de pratiques et ouvrant la voie à une nouvelle ère dans l’histoire de l’humanité. Pourtant, même si ces formes d’intelligence en évolution rapide deviennent plus visibles à l’intérieur et à l’extérieur du milieu universitaire, leurs définitions imprécises, le flou quant à leurs modalités et leur champ d’application empêchent leur pleine compréhension. Cet article vise à clarifier ces nouvelles technologies, à les distinguer les unes des autres et à décrire leurs vastes implications.

1. IA/ML dans le monde de l'IoT

Intelligence artificielle (IA), apprentissage automatique (ML) et Internet des Objets (IoT) sont étroitement liés et représentent ensemble une puissante triade, ouvrant la voie à une nouvelle vague d’innovation. Ce trio donne naissance à une nouvelle génération de produits et de machines autonomes intelligents, auto-ajustables et auto-optimisés, qui à leur tour perturbent et transforment tous les secteurs, de la fabrication aux soins de santé. Le lien entre l’IA, le ML et l’IoT est naturel :

• Intelligence basée sur les données :

Les générateurs de ces données sont des capteurs et des appareils intelligents intégrés dans des objets du quotidien, dans des contextes aussi divers que les réseaux de circulation ou les appareils de cuisine. C’est la puissance et les prouesses de l’IA et du ML qui fournissent l’intelligence informatique nécessaire pour traiter, transformer et analyser les données, et les transformer en informations exploitables. L'IoT constitue la couche de capture des données, tandis que l'IA et le ML représentent le moteur d'analyse qui constitue le cerveau informatique.

Dans l'industrie, les appareils IoT suivre les capteurs des équipements et des machines. Les algorithmes de ML peuvent identifier les liens entre ses données actuelles et ses données historiques, puis prédire les pannes de machines ou d'équipements, les besoins de maintenance et d'autres problèmes. L'ensemble du processus est continu et l'algorithme ML peut prédire l'état des machines sur la base des données en temps réel des appareils IoT. Par exemple, si les niveaux d’huile sont bas ou s’il y a eu des vibrations excessives, les systèmes pourraient prédire une panne potentielle de la machine. De cette manière, la maintenance prédictive peut minimiser les temps d'arrêt et réduire les coûts des matériaux sans augmenter considérablement les coûts de main-d'œuvre.

• Expérience utilisateur et personnalisation améliorées :

Des exemples de ces applications grand public peuvent être trouvés dans les appareils IoT qui collectent des informations sur les interactions et les préférences des utilisateurs. Par exemple, en analysant la façon dont vous utilisez une maison intelligente, l’IA pourrait contrôler votre éclairage et votre température en fonction de votre comportement, avec des algorithmes d’apprentissage automatique améliorant les efforts de prédiction au fil du temps si vous continuez à l’utiliser. Les trackers de fitness peuvent également utiliser des algorithmes ML pour personnaliser les recommandations de santé.

• Prise de décision autonome :

Grâce à l'IA et au ML, les appareils IoT peuvent commencer à prendre des décisions autonomes basées sur des données en temps réel. Les véhicules autonomes (un écosystème d'appareils IoT), par exemple, utilisent le ML pour comprendre les données des capteurs et décider des actions de conduite à entreprendre à chaque instant sur la route. Dans nos maisons et nos bureaux, les réseaux énergétiques utilisent l’IA pour équilibrer les charges du réseau et optimiser intelligemment la distribution d’énergie sur la base des données IoT fournies en temps réel.

• Sécurité renforcée:

Sécurité et cyberattaques peuvent s’infiltrer dans les réseaux IoT. L'IA et le ML peuvent fonctionner comme un radar de sécurité et détecter les anomalies dans l'état des réseaux IoT ou dans les données générées par les appareils IoT pour savoir si une attaque est en cours ou sur le point de se produire. La sécurité basée sur l'IA peut donc rendre l'IoT plus sécurisé : ces systèmes peuvent toujours apprendre des données provenant des réseaux et mettre à jour les mesures à adopter.

• Efficacité opérationnelle:

Dans les affaires et la fabrication, les IoT saisissent de nombreuses variables et paramètres qui sont analysés par des algorithmes de ML pour optimiser les opérations en réduisant la quantité de déchets et en améliorant l'efficacité. L’IA peut en même temps être utilisée pour automatiser des processus décisionnels plus complexes et ainsi optimiser, en temps réel, les paramètres opérationnels.

En bref, l’IA et le ML sont indispensables à l’IoT, et un système intelligent intégrera les trois en tant qu’écosystème intelligent d’apprentissage, d’adaptation et de décision : un moteur IoT et un accélérateur d’innovations futures, lui-même aidé par une réglementation intelligente.

2. Décoder l’IA et l’apprentissage automatique : un aperçu comparatif

Intelligence artificielle (AI)

L’intelligence artificielle est un domaine – ou même une discipline – de l’informatique qui vise à créer des systèmes capables d’effectuer des tâches communément considérées comme nécessitant l’intelligence humaine. Certaines de ses caractéristiques essentielles tournent autour de l'utilisation de concepts tels que l'intelligence et l'apprentissage, par lesquels on corrèle la capacité d'exécution de tâches de l'IA avec la faculté cognitive de l'humain. Des exemples de telles tâches incluent la compréhension du langage naturel – qui pourrait faire écho à la capacité humaine de parler ; le la reconnaissance de formes – étroitement lié à la faculté humaine de perception ; et la capacité intrinsèquement comparable à résoudre des problèmes complexes qui impliquent des difficultés imprévisibles et un flou et une incertitude inexorables quant à leurs solutions – comme des énigmes tirées du monde réel pour l’humain intellectuellement curieux. Il est largement admis que, même si les chatbots sont plus étroitement axés sur des objectifs, les IA impliquent la capacité des ordinateurs à effectuer n'importe laquelle des tâches mentionnées ci-dessus d'une manière qui nous amènerait à dire que l'ordinateur est « intelligent ». C'est ce qu'on appelle parfois le « mimétisme intellectuel » ou « mimesis » de l'intelligence humaine – en bref, apprendre de l'expérience et « agir intelligemment ».

Apprentissage Machine (ML)

L'apprentissage automatique concerne un domaine particulièrement actif de l'intelligence artificielle (IA) qui tente de codifier la capacité des ordinateurs à apprendre, à faire des choix ou des prédictions basés sur des données, en contournant le besoin d'intervention ou de conseils humains. Les algorithmes sont formés sur des ensembles de données précédemment collectées jusqu'à ce qu'ils comprennent les modèles sous-jacents de ces données, fassent des choix éclairés en fonction de ce qu'ils ont appris et soient capables de continuer à améliorer progressivement leur capacité prédictive de manière autonome. L'objectif de ML est de développer des programmes capables d'exploiter les données afin de devenir meilleurs et plus adaptables pour apprendre par eux-mêmes, sans intervention, tâche par tâche.

Différences clés:

L’IA sert à construire un ordinateur intelligent qui résout les problèmes de la même manière qu’un humain, tandis que le ML permet à un robot d’apprendre des données afin d’établir une prévision précise.

Fonctionnalité : la machine utilise un livre de règles pré-écrit (souvent, le système adapte et "ajuste" les règles en fonction des résultats), tandis que le système ML suit un nuage de modèles d'entrées attendues qui mène à une réponse.

3. Ce qu’ils apportent : capacités et applications

Les apports de l'IA :

L’intelligence artificielle est très efficace pour automatiser les tâches de routine : qu’il s’agisse de tâches simples telles que la saisie de données ou de processus cachés qui alimentent ces décisions, elle maximise l’efficacité et la productivité.

• Services cognitifs :

Grâce aux services cognitifs (pour la compréhension du langage, la parole et la vision), l’ordinateur est doté d’un éventail plus large d’interactions avec les humains.

• Prise de décision:

Les systèmes d’IA peuvent parvenir à des conclusions significatives sur le présent en comparant et en contrastant les données passées et présentes, en établissant des connexions éclairées et des synthèses de nombreuses informations.

Les apports de ML :

• Analyse prédictive :

Les modèles ML sont excellents pour prédire et prévoir les tendances et les comportements à partir de données passées, et c'est là qu'ils peuvent être appliqués, comme dans les secteurs financier, médical et marketing.

• La reconnaissance de formes:

L’une des applications de ML les plus efficaces consiste à apprendre à reconnaître des schémas enfouis dans les données, tels qu’une activité anormale en matière de cybersécurité ou des signes révélateurs de maladie en médecine diagnostique.

• Individualisation :

Le ML produit des expériences utilisateur personnalisées en fonction de la manière dont un utilisateur individuel a interagi avec le service dans le passé et peut être utilisé pour améliorer les services de commerce électronique, de divertissement et bien plus encore.

4. La relation synergique : comment l'IA et le ML se complètent

Cette relation se renforce également mutuellement, la science de l’une venant en retour pour améliorer et informer l’autre science naissante, et les systèmes qui en résultent deviennent plus performants et plus puissants sur le plan cognitif au fil du temps. L'IA est l'organisateur: le domaine de l'intelligence artificielle définit les objectifs généraux et les architectures pour la construction de machines qui, en principe, peuvent présenter des aspects de l'intelligence humaine. ML est la boîte à outils: le domaine de l'apprentissage automatique fournit les méthodes et techniques qui permettent à ces machines d'apprendre des choses à partir des données, de s'améliorer avec la pratique et de prendre des décisions.

• Capacités d'apprentissage améliorées: Il est donc crucial d’être à l’écoute des « vibrations » réelles de l’humanité. Les systèmes d’IA sont censés être informés par l’intelligence humaine et le ML permet aux machines d’apprendre de l’expérience, à la manière des humains. Si l'apprentissage statistique relie les machines et les humains, alors le ML est prometteur : les systèmes basés sur les données doivent apprendre à se « recalibrer » (comme le font les humains) lorsqu'ils sont confrontés à de nouveaux exemples de comportement « humain » (par exemple, conduire, interagir avec d'autres). les humains, etc.).

• Prise de décision basée sur les données: Être « intelligent » en IA signifie « être un bon décideur ». Le ML est (probablement) une hypothèse nulle sur la meilleure façon de permettre à l'IA de prendre rapidement des décisions en lui donnant les outils nécessaires pour analyser de nombreuses données sur ce que font les objets de l'IA à chaque instant, déterminer quels sont les modèles dans ces données, et puis (fait une prédiction) utilise l'analyse et la reconnaissance de formes pour prendre la décision suivante.

• Pouvoir prédictif et personnalisation: À bien d’autres égards, le ML est un outil efficace pour rendre possible ce que les IA sont conçues pour réaliser pour les utilisateurs : une expérience personnalisée et une prédiction des résultats. Le ML est idéal pour offrir une expérience personnalisée à un utilisateur d'un site Web de commerce électronique, d'un service de streaming vidéo ou d'une plate-forme de service client, car il prend des points de données sur ce que l'utilisateur a fait dans le passé et prédit ce qu'il fera éventuellement. .

• Amélioration autonome: Un aspect fondamental du concept d’IA est la capacité à concevoir un système autonome. Le ML va encore plus loin, puisque les systèmes ne sont pas seulement conçus pour fonctionner de manière autonome, mais pour optimiser les performances de manière autonome (par exemple, en apprenant des données obtenues après le démarrage). Dans le cas d'un système tel qu'une voiture autonome qui doit « apprendre » à gérer un environnement inconnu, une telle boucle d'amélioration est essentielle. Complexe.

• La résolution de problèmes: Aupiter AI cherche à s'attaquer à l'insoluble dans l'espace informatique susmentionné des problèmes du monde réel, où toutes les solutions pratiques semblent désespérément compliquées et où les voies évidentes et faciles échouent. Le ML aggrave la complexité en fournissant un paradigme basé sur la combinaison de plusieurs modalités (par exemple, des ensembles d'algorithmes tels que réseaux de neurones) pour correspondre à la complexité du monde réel et exploiter des données très complexes et largement non structurées, principalement disponibles dans le monde réel.

Mettez les deux ensemble et vous obtenez un écosystème technologique à l'accélération exponentielle – dans lequel la capacité du ML à construire des modèles « inductifs » et à apprendre par développement itératif à partir de données, peut être alliée au programme encore plus ambitieux de l'IA, consistant à modéliser l'intelligence humaine pour créer des systèmes « génératifs » toujours plus généralistes, capables de maîtriser une grande variété de tâches complexes, de dépasser les frontières de l'innovation et de dynamiser des industries entières.

5. Défis et considérations éthiques

Avec pratiquement toutes les technologies à évolution rapide et potentiellement perturbatrices pour l’IA et l’apprentissage automatique (ML), nous constatons rapidement que les préoccupations quant à la manière dont la technologie pourrait changer le monde évoluent presque aussi rapidement que les technologies émergentes et en évolution rapide elles-mêmes. Il s’agit d’un problème sans précédent : parce que les systèmes d’IA et de ML ont besoin d’un volume de données pour fonctionner efficacement, nous générons des inquiétudes quant à la sécurité et à la confidentialité des données. Les préoccupations éthiques plus larges incluent les questions de biais et d'équité dans la conception de l'IA (c'est-à-dire que les algorithmes peuvent produire des résultats biaisés parce qu'ils ont été formés plus tôt sur des données biaisées) et le fait que les processus de décision intentionnels mis en œuvre par les algorithmes sont plus interprétables et ouverts que les processus humains. – en particulier dans les scénarios éducatifs, médicaux et de justice pénale, où la transparence peut être aussi importante que la décision elle-même. Des emplois seront supprimés dans le processus d'automatisation, une situation qui nécessitera des stratégies indispensables de gestion de la main-d'œuvre et de recyclage des employés, etc. En fait, cela peut être paraphrasé ainsi : LES GRANDS SOUCIS:

À l’avant-garde de ce travail se trouvent les appels croissants à énoncer des principes et à imposer des normes pour la conception et le déploiement des technologies d’IA et de ML. Cela nécessitera un partenariat à grande échelle entre les entreprises, les décideurs politiques et d’autres parties prenantes pour garantir que les technologies d’IA et de ML soient développées et déployées de manière sécurisée, équitable, transparente et pour le bien public.

6. Les perspectives d’avenir : des possibilités infinies

Une fois de plus, à l’aube de la prochaine révolution technologique – dans le domaine de l’IA et du ML – la même chose s’applique : la médecine va se transformer à mesure que les patients se verront prescrire des traitements basés sur l’analyse tomographique de leur ADN ; nos mondes de vie urbains seront refondus dans des villes ML pilotées par l’IA déployées dans toute notre infrastructure.

Ensemble, l’IA et le ML permettent un avenir de plus en plus transparent et invisible, dans lequel la technologie sous-tend une grande partie de notre réalité. Savoir ce qui les sépare, ce qu’ils peuvent accomplir et où ils continueront à se heurter aux murs est une chose que les organisations, les décideurs politiques et la population en général auront tout intérêt à comprendre dans les années à venir. Avec ces technologies en constante évolution, des mondes entièrement nouveaux émergeront, d’autres disparaîtront et le monde qui nous entoure continuera à changer à travers des yeux qui ne peuvent pas encore voir. La révolution de l’IA ne fait que commencer. Les possibilités sont aussi illimitées que notre imagination le permet.

Article de Magda Dąbrowska, rédactrice technique chez WeKnow Media

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• La source: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/