IA vs Machine Learning vs Deep Learning : en quoi sont-ils différents ?

Avec tant d'avancées technologiques et de changements sociétaux, il est facile de se perdre dans différents concepts et leur applicabilité.

Voici un excellent exemple : l'intelligence artificielle (IA) est souvent utilisée dans la narration de science-fiction et est un terme bien connu, mais savez-vous ce qu'elle offre réellement ?

Vous êtes-vous déjà arrêté pour réfléchir aux différences entre « IA vs Machine Learning vs Deep Learning » ?

Chacun de ces concepts a un but et peut être mis en œuvre différemment.

Pour vous faciliter la tâche, nous avons écrit cet article pour vous expliquer ces termes et leur applicabilité dans la vie de tous les jours en entreprise.

Nous parlerons de ces différences et des sujets suivants :

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle et comment ça marche ?

L'IA fait référence au développement de systèmes et de machines capables de penser et d'agir de manière indépendante, sans avoir besoin d'une participation humaine directe.

Il traite des opérations plus simples, telles que l'extraction de données à partir d'une feuille de calcul, et des processus plus complexes, tels que l'automatisation des machines.

Ce type de technologie permet à une machine non seulement d'effectuer des tâches mais aussi d'interagir avec son environnement.

Le concept est apparu dans les années 1950 et a toujours été un sujet qui a suscité la curiosité de la société, notamment avec la présence du terme dans les films de science-fiction.

L'IA est devenue une réalité dans différentes entreprises et segments. Les processus sont rationalisés, les décisions sont plus précises et tout l'environnement de travail en bénéficie.

Un système commun peut analyser les données et signaler les erreurs, tandis que l'IA est capable d'interpréter des scénarios et des situations. Il peut, par exemple, identifier une tentative de fraude dans le commerce électronique.

En bref, c'est un moyen de simuler le fonctionnement du cerveau humain dans des machines et des systèmes, en interprétant des informations et des données à utiliser dans le travail quotidien.

Comment peut-il être appliqué ?

Voulez-vous savoir quelles sont les applications possibles de l'IA dans votre plan marketing ou dans d'autres domaines de votre entreprise ?

Découvrez quelques exemples :

Analyse prédictive

L'utilisation des données est aujourd'hui fondamentale pour le succès de toute entreprise, et l'un des moyens les plus efficaces d'y parvenir est l'analyse prédictive.

En étudiant les données et les métriques, il est possible de définir une tendance. Un magasin, par exemple, peut mieux évaluer son stock grâce à l'utilisation de l'IA, empêchant un article de s'épuiser ou de s'accumuler.

Conversation automatisée

Un autre domaine qui bénéficie de l'IA est le service client.

Au lieu d'avoir une équipe pour établir un contact de base avec l'utilisateur , un chatbot peut répondre à des questions simples ou même diriger la conversation vers un employé spécialisé dans un sujet particulier.

L'idée est d'optimiser les étapes pour offrir une expérience client plus fluide.

Suivi de la performance

Les managers peuvent également profiter des avantages de l'IA en matière de productivité.

Un système peut aider à identifier qui fonctionne bien et qui doit s'améliorer.

Les détails peuvent être très utiles, par exemple, lors de travaux à distance , où il n'est pas aussi simple de suivre de près les performances de chaque professionnel de votre équipe.

Assistant personnel

L'IA a également gagné de la place en tant qu'assistant personnel.

Un exemple est Alexa d'Amazon qui peut identifier les commandes vocales de l'utilisateur et effectuer des tâches spécifiques.

Siri d'Apple est un autre exemple d'IA en tant qu'outil d'assistant personnel.

Dans une routine chargée, la fonction peut aider à se souvenir des rendez-vous, à répondre aux questions ou même à envoyer un e-mail.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un processus fondamental pour que l'IA fonctionne.

Cette technologie implique la capacité d'un robot ou d'un système à apprendre des données et des informations qu'il traite.

Sans participation humaine, il est possible d'identifier des schémas comportementaux et même de prendre des décisions intelligentes.

Ce concept est essentiel pour le processus d'humanisation de l'IA.

Avez-vous déjà parlé à un chatbot et réalisé qu'il disposait d'informations antérieures, par exemple, sur vos achats sur ce site de commerce électronique ?

L'apprentissage automatique faisait sans aucun doute partie de ce système.

Comme son nom l'indique, grâce à cette technologie, une machine peut apprendre et évoluer, offrant une expérience plus humanisée, imitant le processus de pensée d'un humain.

Cette pensée artificielle permet donc une série de nouvelles opportunités et alternatives.

Avec le Machine Learning, une entreprise aura besoin de moins de participation humaine dans de nombreux processus, car le système lui-même peut raisonner et comprendre comment prendre la meilleure décision.

Il peut être utilisé dans différents contextes, comme rendre un système CRM plus efficace ou automatiser les machines d'une usine.

Comment peut-il être appliqué ?

L'un des grands avantages du Machine Learning est la possibilité de l'appliquer dans différents domaines d'une entreprise, quel que soit son segment ou sa taille.

Continuez à lire pour découvrir les principales alternatives :

Chatbots humanisés

Lors de l'utilisation du chat sur un site Web, plus de 86% des consommateurs préfèrent parler aux humains, selon un sondage Forbes.

Une façon de surmonter ce problème consiste à investir dans l'apprentissage automatique, car il peut comprendre les modèles de comportement des utilisateurs et même modifier le ton de la voix, les recommandations ou les procédures suggérées.

Des rapports plus précis

L'un des grands avantages de la transformation numérique est qu'elle facilite les tâches bureaucratiques, telles que la création de rapports et de feuilles de calcul.

L'apprentissage automatique peut aider à transformer les données brutes en informations et, par conséquent, générer des informations précieuses pour votre équipe.

De cette façon, les professionnels du marketing ou des ventes peuvent avoir des détails plus précis sur la segmentation d'une campagne ou la conclusion d'une vente.

Système de recommandation

Les recommandations sont un autre avantage du Machine Learning.

Une entreprise de commerce électronique, par exemple, peut lancer des campagnes segmentées en fonction du comportement de l'utilisateur sur ses pages.

De cette façon, le consommateur reçoit des recommandations plus précises liées à ses intérêts, augmentant ainsi ses chances d'effectuer un achat.

En période de concurrence féroce, cela peut être un différentiel pertinent.

Contenu plus segmenté

Le Machine Learning peut également être utile pour votre stratégie Inbound Marketing.

Outre de bons rédacteurs, il est crucial de compter sur des informations précieuses sur ce qui peut être intéressant pour vos lecteurs.

La machine peut identifier des sujets et même des formats de contenu , tels que des supports interactifs, qui peuvent avoir un impact plus important sur votre public cible.

Qu'est-ce que le Deep Learning et où s'applique-t-il ?

Le Deep Learning est un processus encore plus avancé de Machine Learning.

Sa capacité est si élevée qu'elle peut atteindre des niveaux d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire sans participation humaine à aucun processus.

Tout cela est possible grâce à un système qui simule le fonctionnement du cerveau humain à des niveaux très élevés.

Le Deep Learning est donc une évolution du Machine Learning , grâce à ses couches d'algorithmes plus profondes.

Avec cette structure, la machine peut reconnaître des objets, comprendre des commandes vocales, traduire des langues et même prendre des décisions.

Il n'a même pas besoin de supervision humaine pour continuer à apprendre et à se développer.

Le Deep Learning est la technologie la plus efficace en matière de Big Data, par exemple. Après tout, il n'est pas si simple d'interpréter autant d'informations, mais c'est fondamental.

Cela peut être la solution pour extraire des données précieuses des sources les plus diverses , telles que les réseaux sociaux, les systèmes, les moteurs de recherche — bref, pour filtrer ce qui est le plus pertinent pour la planification d'une entreprise.

La raison d'une capacité aussi élevée est le niveau élevé de réseaux de neurones artificiels utilisés, reproduisant le cerveau humain de manière très similaire et permettant une approche non linéaire lors de l'interprétation des données et des informations.

Comment peut-il être appliqué ?

Quelle est l'applicabilité du Deep Learning dans une entreprise ? Découvrez quelques suggestions !

Détection de fraude

Comme le système peut identifier un comportement, il peut détecter une fraude dans une transaction financière ou même une authentification pour accéder à un système.

Le Deep Learning fonctionne de manière non linéaire , de sorte que la technologie se rapporte à différents scénarios et comportements pour comprendre qu'une action particulière n'est pas appropriée et peut signaler un problème.

Automatisation non supervisée

Google et Uber utilisent Deep Learning pour permettre aux voitures d'être contrôlées par l'IA.

C'est un processus qui est encore en développement mais qui a déjà beaucoup avancé.

Tout cela grâce à la grande capacité d'apprentissage du système , qui peut réagir aux situations quotidiennes dans la circulation.

Sans aucune surveillance, la voiture est capable de transporter un passager sans aucun problème.

Reconnaissance de visage

De nombreux smartphones proposent déjà des systèmes de reconnaissance faciale.

Ce processus semble relativement simple et est directement lié au Deep Learning.

La technologie peut identifier les détails pour pouvoir déterminer et différencier les expressions faciales, garantissant ainsi la plus haute sécurité pour les utilisateurs.

IA vs Machine Learning vs Deep Learning : quelles sont les principales différences ?

Maintenant que vous en savez plus sur l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, il pourrait être plus facile de comprendre les différences entre eux.

Bref, les deux dernières technologies font partie de l'univers de la première.

Ce sont des évolutions du processus, rendant un système encore plus capable de prendre des décisions sans interférence humaine.

L'IA est donc un stade précoce du raisonnement artificiel, où une machine peut prendre ses propres décisions mais n'est pas très capable.

Machine et Deep Learning sont des étapes encore plus complexes dans lesquelles les systèmes et les machines ont une plus grande autonomie, augmentant la capacité de raisonnement et, par conséquent, de prise de décision.

Entre Machine Learning et Deep Learning, les noms sont un bon indicateur de leurs différences.

Comme le terme « profond » l'indique, le Deep Learning englobe un Machine Learning encore plus complexe et avancé.

Le système crée un réseau neuronal artificiel à partir d'une couche d'algorithme, lui permettant de prendre ses propres décisions sans intervention humaine.

En résumé, les trois technologies diffèrent par leur logique et leur algorithme, ce qui leur permet d'avoir des objectifs et une applicabilité différents au sein d'une entreprise.

Mais ils se complètent, représentant divers degrés de capacité. L'utilisation de chacun varie selon les demandes.

Conclusion : aller de l'avant avec vos connaissances en IA nouvellement acquises

Plus que simplement connaître la réponse à la question « IA vs Machine Learning vs Deep Learning », il est important de comprendre comment intégrer ces technologies pour que vos stratégies soient plus performantes.

En comprenant les différences de chaque concept , il est possible d'en faire une utilisation plus complète et plus complète au sein de votre organisation, en tirant parti de différents domaines et secteurs pour obtenir de meilleurs résultats.

Outre les technologies utilisées, il est important de compter sur des informations et des données pertinentes pour arriver là où vous voulez aller.

Maintenant que vous le savez, que diriez-vous de regarder notre webinaire enregistré sur le rôle de l'IA dans le marketing ?

L'invité spécial est Paul Roetzer, fondateur et PDG de PR 20/20 et du Marketing Artificial Intelligence Institute !