Apprentissage automatique (ML) et intelligence artificielle (IA) : quelle est la différence ?
Qui se soucie de la différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ?
Franchement, je m'en fichais un peu et je ne voyais aucune raison de perdre mon temps à essayer de comprendre ce qui était sûrement une anecdote mineure et inutile.
Effectivement, dès que j'ai approfondi le sujet, j'ai compris que ma notion préconçue était tout à fait erronée.
Il est désormais évident que l'IA est l'avenir, il est donc logique de bien maîtriser le sujet. À l'inverse, l'ignorance est néfaste.
Pour nous préparer à une réalité submergée par ces technologies, il est temps de nous assurer que nous comprenons les bases de l'IA, l'une des forces centrales qui vont remodeler notre société.
Comprendre les différences entre ces termes et, par extension, comprendre la portée de ce qu'ils impliquent, apporte une clarté immédiate et permet de mieux utiliser les outils à notre disposition. En bref, l'information, c'est le pouvoir.
Alors... c'est parti !
Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique et l'IA ?
De manière générale, l'intelligence artificielle est une machine capable de présenter certaines caractéristiques ou formes d'intelligence humaine.
En raison de l'étendue de cette définition, tout est inclus, de l'apprentissage automatique de base (expliqué brièvement) à un robot souverain pleinement conscient.
Il est donc prudent de commencer par définir certaines distinctions clés entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
L'intelligence artificielle étant le terme le plus général, il est temps d'entrer dans les détails.
Parlons de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.
Tout d'abord, examinons rapidement la relation entre tous ces concepts.
À la base, l'apprentissage automatique n'est qu'un « modèle de prédiction ». Il dispose (a) de données à partir desquelles il apprend et (b) d'un algorithme qui effectue l'apprentissage proprement dit.
L'algorithme n'est qu'un ensemble de règles qui indiquent au code ce à quoi il doit s'attendre (données sur X ou Y) et ce qu'il doit faire avec elles.
La qualité d'un algorithme d'apprentissage automatique est tout ce qui compte pour déterminer son utilité. Si les règles sont illogiques ou trop restrictives, il ne peut fournir d'informations utiles.
Il est facile de se laisser intimider par la profondeur technique impressionnante de ce champ (les arbres de décision, l'apprentissage par renforcement et les réseaux bayésiens ne sont que quelques-uns des nombreux domaines), mais tout ira bien si vous gardez simplement ceci à l'esprit :
L'apprentissage automatique n'est, fondamentalement, qu'un ensemble de règles permettant de donner un sens aux données entrantes.
Si vous souhaitez créer un outil qui apprend les itinéraires GPS pour aider les conducteurs, il doit connaître les règles relatives aux rues à sens unique. Sinon, il pourrait commencer à apprendre des itinéraires très rapides qui ne sont pas aussi pratiques qu'ils le semblent à première vue.
Cependant, lorsque les règles reflètent une compréhension approfondie et nuancée de toutes les variables en jeu, l'apprentissage automatique peut réaliser ce qui semble impossible.
Traditionnellement, fournir des estimations de durée précises a toujours été l'une des tâches les plus délicates du travail d'un chef de projet en gestion de projet. Cependant, beaucoup sont surpris de constater que les machines sont capables d'atteindre un niveau de performance comparable.
ClickUp teste actuellement la fonctionnalité ML avec plusieurs de nos utilisateurs afin de prédire les actions qu'un individu est susceptible d'entreprendre. Cela permet de faire des prédictions sur les tâches qui, au fil du temps, sont capables d'imiter les caractéristiques humaines, telles que l'estimation subjective des tâches, avec une précision suffisante pour être extrêmement utiles.
Cette approche accélère le cycle de rétroaction et nous avons vu des équipes passer de semi-automatisation à une automatisation complète de certaines tâches en seulement quelques semaines. Voici quelques éléments que nos algorithmes peuvent accomplir :
- Prévoir et attribuer les tâches aux bons membres de l'équipe
- Étiquette automatique des utilisateurs dans les commentaires qui les concernent
- Visualisation des notifications et des mises à jour en fonction de leur pertinence pour un utilisateur particulier
- Prévoir et déterminer quand les délais ne seront pas respectés, et corriger les estimations de durée pour les tâches.
Bonus : alternatives à Copy IA
Les plateformes de gestion de projet et de productivité évoluent rapidement, mais le ML/IA est sans aucun doute une tendance durable dans le domaine de la gestion de projet.
Il faudra encore un certain temps avant de comprendre pleinement l'impact de ces nouvelles technologies sur la gestion de projet, mais plus votre entreprise s'adaptera rapidement, plus les membres de votre équipe seront alignés pour assurer la réussite des projets.
Nous pensons que l'avenir appartiendra à ceux qui sauront le mieux saisir les opportunités qui se présentent, parmi lesquelles l'apprentissage automatique et l'IA figurent en tête.