Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML)

Qu’est ce que l’intelligence Artificielle (IA) ?

L’intelligence Artificielle (IA)désigne la capacité d’une machine à imiter les fonctions cognitives humaines telles que l’apprentissage, la résolution de problèmes, la reconnaissance de la parole et la compréhension du langage naturel. L’objectif est de créer des systèmes capablesd’effectuer des tâches intelligentes sans intervention humaine directe.

Qu’est ce que le Machine Learning (ML) ?

le Machine Learning, une sous-catégorie de l’IA, est une approche spécifique permettant aux machines d’apprendre à partir de données. Plutôt que de programmer explicitement une machine pour qu’elle exécute une tâche, le ML permet à un système d’analyser des exemples et d’extraire des modèles permettant des prédictions ou des actions ultérieures.

Comment cela fonctionne ?

Collecte de Données : Le processus commence par la collecte de données pertinentes pour la tâche à accomplir. Ces données peuvent être structurées ou non.
Prétraitement des Données : Les données sont ensuite nettoyées, transformées et préparées pour l’analyse. Cela peut impliquer la normalisation, l’encodage et d’autres étapes pour rendre les données compatibles avec les algorithmes.
Choix de l'Algorithme : Différents algorithmes de ML sont sélectionnés en fonction de la nature de la tâche. Ces algorithmes peuvent inclure des méthodes supervisées (apprentissage avec un ensemble de données annoté) ou non supervisées (apprentissage sans annotations).
Entraînement du Modèle : Le modèle est alimenté avec les données d'entraînement pour qu'il apprenne à faire des prédictions ou à effectuer une tâche spécifique. Il ajuste ses paramètres en fonction des exemples fournis.
Validation et Optimisation : Le modèle est testé avec des données qu'il n'a jamais vues auparavant pour évaluer sa performance. Des ajustements sont effectués pour optimiser les résultats.

Caractéristiques et Usage

Capacité d'Apprentissage : L'IA et le ML ont la capacité d'apprendre des modèles à partir de données, ce qui leur permet de s'adapter à des situations nouvelles sans une programmation explicite.