Le monde de l'intelligence artificielle (IA) regorge de possibilités passionnantes, mais la terminologie peut prêter à confusion. Des termes comme IA, apprentissage automatique (ML), apprentissage profond (DL) et IA générative (GenAI) sont souvent utilisés de manière interchangeable, laissant de nombreuses personnes se demander quelles sont les vraies distinctions et comment elles s'appliquent aux problèmes du monde réel.
La GenAI est certainement la plus puissante à l'heure actuelle, mais cela signifie-t-il que les techniques traditionnelles de ML et DL ne sont plus essentiel ? Pas nécessairement. Aujourd'hui, j'ai l'intention de dissiper une partie de la confusion. Nous examinerons les caractéristiques uniques de l'IA, de la ML, de la DL et de la GenAI, et nous verrons quelle technologie convient le mieux à des tâches spécifiques au sein de l'entreprise.
J'aime considérer les termes différents comme des poupées russes emboîtées, en commençant par l'IA en tant que terme englobant, vous pouvez considérer l'IA, ML, DL et GenAI comme un ensemble de poupées russes emboîtées les unes dans les autres. La poupée la plus grande et la plus extérieure étant l'IA et la plus petite et la plus intérieure étant les Modèles Fondamentaux (GenAI), laissant ML & DL au milieu.
IA : une vision globale
L'intelligence artificielle n'est pas un concept nouveau. La naissance de la conversation sur l'IA a été initiée par Alan Turing en 1950, lorsqu'il a publié un article posant la célèbre question "Les machines peuvent-elles penser ? L'IA est la poupée la plus éloignée, qui représente l'ambition de créer des machines intelligentes capables d'imiter les fonctions cognitives humaines. Ces fonctions comprennent l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes et la prise de décision. L'IA englobe un plusieurs techniques, des systèmes traditionnels basés sur des règles aux algorithmes plus avancés inspirés du cerveau humain.
Apprentissage automatique : Donner aux systèmes les moyens d'apprendre
L'apprentissage machine (ML) fait partie de l'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique donnent les systèmes la capacité d'apprendre à partir de données sans programmation explicite. La partie "apprentissage" de l'apprentissage automatique signifie que les algorithmes (ou modèles) tentent d'optimiser une certaine dimension, généralement pour minimiser les erreurs ou maximiser la probabilité que leurs prédictions soient correctes. Ils peuvent identifier des modèles et des relations dans les données, ce qui leur permet de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur des données nouvelles et inédites.
Apprentissage profond : Plonger plus profondément avec les réseaux neuronaux
L'apprentissage profond (DL) est la prochaine poupée nichée dans la ML. Inspirés par la structure et le fonctionnement du cerveau humain, les algorithmes d'apprentissage profond reposent sur des réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux sont constitués de couches interconnectées de nœuds qui traitent les informations de la même manière que les neurones biologiques. Les modèles d'apprentissage profond excellent dans le traitement de données complexes et de haute dimension telles que les images, le texte et l'audio. Avant 2010, très peu de travaux étaient réalisés dans le domaine de l'apprentissage profonde, car même les réseaux neuronaux peu profonds sont extrêmement gourmands en ressources informatiques. Ce n'est que lorsque trois forces se sont conjuguées - l'accessibilité à d'immenses réserves de données étiquetées, l'invention de nouveaux algorithmes d'apprentissage profond et des processeurs et des GPU moins chers et plus puissants - que l'apprentissage profond est passé de la recherche à des applications concrètes. Aujourd'hui, la manière dont l'apprentissage profond peut être adopté et utilisé est devenue une considération stratégique essentielle pour toute entreprise cognitive.
Modèles de base et IA générative : l'art de créer de nouvelles données
La poupée la plus intérieure de notre analogie représente l'IA générative (GenAI). Bien qu'il ne s'agisse pas du seul type d'IA générative, les modèles de fondation sont ceux auxquels les gens pensent généralement lorsqu'ils évoquent l'IA générative (pensez à ChatGPT, Google Gemini, IBM watsonx). Cette branche de l'IA se concentre sur la création d'un contenu nouveau et original, tel que des images, du texte ou de la musique. Les algorithmes d'IA générative apprennent les modèles et les distributions sous-jacents d'un ensemble de données. Ils utilisent ensuite ces connaissances pour générer des données entièrement nouvelles qui ressemblent étroitement aux données d'apprentissage. La différence principale entre l'IA générique et l'IA traditionnelle (ML et DL mentionnées ci- dessus) est que les modèles fondamentaux sont construits sur de grandes quantités de données non étiquetées et qu'ils peuvent être utilisés pour les tâches différentes avec un réglage minimal. Alors que, les méthodes d'IA traditionnelles sont généralement utilisées pour développer des modèles spécifiques à une tâche qui permettent de résoudre un seul problème.
Choisir le bon outil
Maintenant que nous connaissons la terminologie, il est temps de classer les termes. L'IA elle-même est simplement le terme générique pour toutes ces technologies. La ML et la DL font partie de ce que nous considérons généralement comme l'IA traditionnelle, et les modèles de fondation peuvent être classés dans la catégorie GenAI. Cela nous amène à une conversation plus populaire sur la question de savoir quand utiliser l'IA traditionnelle ou l'IA générique. Les deux ont leurs avantages, et l'une n'est pas nécessairement là pour remplacer l'autre.
L'IA traditionnelle est très douée pour apprendre à partir de tâches spécifiques et pour exécuter ces capacités de prise de décision sur de nouvelles données pour les tâches spécifiques. L'IA traditionnelle se prête généralement aux cas d'utilisation suivants :
Analyse prédictive : Prévision et prédiction des prix, des calendriers de maintenance, des tendances du marché.
Détection des fraudes : Les systèmes basés sur des règles peuvent identifier les transactions frauduleuses en signalant les valeurs aberrantes sur la base de
critères prédéfinis.
Robotique : Les robots industriels suivent des mouvements programmés précis pour des tâches telles que les opérations de la chaîne de montage.
L'IA générative, formée sur des quantités MASSIVES de données non étiquetées provenant de nombreuses sources, excelle généralement dans ces domaines :
Création de contenu : Création d'articles, de billets de blog, de textes marketing et de contenu pour les médias sociaux.
Génération d'images et de vidéos : Création d'images, de vidéos et d'œuvres d'art réalistes.
Résumés de textes : Résumer de grandes quantités de textes à l'aide du NLP.
Co-création de code : Générer du code sur la base d'un message en langage naturel.
Conclusion
La GenAI est passionnante et extrêmement puissante, mais l'IA traditionnelle ne va nulle part. Les deux peuvent être révolutionnaires pour les entreprises. Elles peuvent permettre de gagner du temps et de réduire les coûts dans presque tous les domaines de l'entreprise.
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L'IA peut parfois être suffocante, mais elle peut être un outil extrêmement utile dans l'entreprise. Il est important de réaliser et de déployer des projets d'IA avec un partenaire de confiance qui a de l'expérience dans le monde de l'IA, sur une plateforme fiable.