Intelligence artificielle et Machine Learning - deux termes, un objectif

Que l’on parle d’intelligence artificielle ou de machine learning, ces deux termes informatiques sont utilisés pour représenter ces technologies qui ont favorisé la transformation numérique de beaucoup d’entreprises. Ces notions comprennent de nombreux algorithmes et il est parfois compliqué de s’y retrouver. C’est pour cela que nous cherchons à déceler le secret de leur fonctionnement.

Comment définir l’intelligence artificielle ?

Tout d’abord, qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’IA représente un ensemble de technologies mises en place dans le but d’imiter une intelligence réelle. On peut donner à cette notion l’image d’une sorte de boîte à outil intelligente. Cependant il faut bien souligner que l’intelligence artificielle n’a pas pour but de remplacer l’être humain, simplement de l’assister de manière efficace.

On peut retrouver différents types d’algorithmes d’intelligence artificielle : les réseaux de neurones, la random forest, l’arbre de décision, les algorithmes génétiques et bien d’autres.

On entend beaucoup parler de l’intelligence artificielle, mais est-ce différent du machine learning ?

IA et Machine Learning : deux appellations différentes pour un même rôle

L’intelligence artificielle est un terme dont on entend le plus parler mais cela désigne la même chose que le machine learning. Le terme d’IA est plus accessible à tout le monde tandis que le machine learning parlera certainement plus à des gens ayant des connaissances plus poussées en informatique.

Ces technologies représentent une technique d’apprentissage automatique qui vise à entrainer des modèles en se servant d’une base de connaissances dans le but d’effectuer des actions précises et définies. Donc que l’on parle d’intelligence artificielle ou de machine learning, le but est d’imiter une intelligence proche de celle d’un être humain pour permettre aux appareils de réagir face à un problème et déclencher une action.

En outre, le machine learning est un terme différent de l’intelligence artificielle mais qui a la même signification et le même objectif : viser à se rapprocher de l’intelligence réelle en reproduisant le comportement humain et la compréhension humaine. Ce sont des technologies utilisées notamment pour la création de chatbots afin de nourrir leurs connaissances.

Le fonctionnement du Machine Learning

Le machine learning est une technologie d’intelligence artificielle qui permet d’effectuer des prédictions grâce à un modèle nourrit à partir d’une base de données qui pourra être modifié avec le temps.

Ces données vont permettre à un modèle en machine learning de rendre des tâches définies automatiques et capable de pouvoir effectuer différentes actions en fonction du besoin qu’il reconnaît.

Par exemple, le machine learning a aidé les organisations dans un traitement qui était fastidieux comme le spam : ils sont donc traités automatiquement grâce à cette technologie.

Découvrir et comprendre le Machine Learning

Pour bien appréhender le machine learning il faut en connaître les différents groupes et comprendre les besoins des utilisateurs.

Il est habituel d’avoir recours à différents algorithmes pour trouver le modèle le plus adapté aux besoins identifiés. Le fait de comparer leur fonctionnement permet de sélectionner celui qui aura le taux d’erreur le moins élevé possible et qui saura le mieux répondre aux problèmes rencontrés par les utilisateurs. De plus, un algorithme de machine learning améliore ses performances au fur et à mesure de son apprentissage, c’est pour cela qu’il est important de bien le choisir. En effet, plus la base de données est conséquente, plus importante sera la précision du machine learning.

Il existe différents types de machine learning :

• Le machine learning supervisé

• Le machine learning non supervisé

• Le machine learning par renforcement

Le Machine Learning supervisé :

Le machine learning supervisé est une technologie encadrée pour laquelle il existe une notion d’apprentissage contrôlée. Chez Witivio par exemple, un coach est présent pour valider les intentions d’un chatbot.

Les utilisateurs fournissent à l’ordinateur des exemples de mots et d’actions souhaitées, et l’ordinateur recherche le moyen d’obtenir ces actions en fonction des mots entrés.

On peut compter deux types de machine learning supervisé : la classification et la régression. La classification fournit des données dans des catégories tandis que la régression fournit des données continues et ordonnées.

Pour ce type de machine learning, les algorithmes principalement utilisés sont par exemple les arbres de décision ou encore les forêts aléatoires (random forest).

Le Machine Learning non supervisé :

Pour ce qui est du machine learning non supervisé, l’algorithme va tout simplement se fier à sa logique et au premier sens du mot entré par l’utilisateur. Si l’on entre : « je veux un ticket », l’ordinateur va certainement comprendre un ticket de transport et non pas « ouvrir un ticket support informatique » par exemple. La notion d’intention est importante car un mot peut changer tout le sens de la phrase. Un mot change, mais l’intention est totalement différente.

Il existe deux types de machine learning non supervisé :

• Le clustering : dont le but vise à trouver des regroupements similaires dans les données.

• L’association : dont l’objectif est d’identifier les étiquettes qui permettront de définir de grands groupes de données.

Le Machine Learning par renforcement :

Dans le cas du machine learning par renforcement, ou reinforcement learning en anglais, l’objectif est de permettre à l’ordinateur d’effectuer des actions qu’il améliorera de manière autonome avec le temps en fonction des résultats obtenus grâce à ses observations. Cette méthode lui permet donc de réaliser des actions plus compliquées par lui-même.

Cette technique vise d’autant plus à imiter l’intelligence humaine car l’ordinateur agit et tire des leçons suite à ses actions.

Différents usages du Machine Learning

Tous les métiers peuvent être concernés par l’usage du machine learning, et surtout en retirer différents avantages. Cette technologie a pris place dans la grande majorité des entreprises sous différentes formes.

Une des formes les plus courantes de machine learning sont les chatbots, petits robots conversationnels visant à assister les collaborateurs ou encore les clients sur les sites e-commerce.

De plus, grâce aux technologies de Natural Language Processing (NLP) et de Natural Language Understanding (NLU) que compte le machine learning, il peut également servir à extraire des informations permettant aux entreprises d’effectuer différents rapports d’analyse. Ces rapports peuvent être des analyses de KPIs ou bien des rapports financiers par exemple.

Le Machine Learning en quelques mots

Traduire un texte, répondre à la requête d’un collaborateur, collecter des données… Toutes ces tâches peuvent être automatisées grâce aux technologies comme l’intelligence artificielle et le machine learning.

Le machine learning est une technologie d’intelligence artificielle présente depuis plusieurs années mais qui ne cessera d’avoir une place importante dans notre quotidien.

Chez Virtual Agent Studio, ces technologies nous permettent de créer des chatbots prêt à l’emploi pour assister les collaborateurs en entreprise.