{"id":21252,"date":"2024-02-12T11:55:31","date_gmt":"2024-02-12T10:55:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?post_type=glossaire&p=21252"},"modified":"2026-09-24T09:52:41","modified_gmt":"2026-09-24T07:52:41","slug":"intelligence-artificielle-machine-learning-guide","status":"publish","type":"glossaire","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/glossaire\/intelligence-artificielle-machine-learning-guide\/","title":{"rendered":"Intelligence artificielle (IA) et le machine learning"},"content":{"rendered":"\n

L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning au service de l’analyse de donn\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Depuis quelques ann\u00e9es, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont sur toutes les l\u00e8vres. Et pour cause, ils apportent dans leur sillage des opportunit\u00e9s in\u00e9dites pour les entreprises, en particulier dans le domaine de la data science et de l\u2019analyse de donn\u00e9es.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Intelligence artificielle et machine learning : d\u00e9finitions<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Intelligence artificielle, machine learning, deep learning\u2026 Des concepts souvent mal compris, voire m\u00eame confondus, d\u2019o\u00f9 l\u2019importance de les d\u00e9finir avec pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L\u2019intelligence artificielle (IA) d\u00e9signe tout outil utilis\u00e9 par une machine ou un ordinateur afin de reproduire des fonctions cognitives associ\u00e9es \u00e0 l’intelligence humaine<\/strong>, telles que la cr\u00e9ativit\u00e9, le raisonnement, la planification, la capacit\u00e9 \u00e0 comprendre le langage parl\u00e9 ou \u00e9crit, l’analyse de donn\u00e9es…<\/p>\n\n\n\n

Cependant, cette d\u00e9finition peut \u00eatre \u00e9largie en int\u00e9grant des comportements qui surpassent les capacit\u00e9s humaines, car les ordinateurs sont aujourd\u2019hui plus performants que l’Homme dans l’accomplissement de certaines t\u00e2ches.<\/p>\n\n\n\n

L’intelligence artificielle n’est pas une technologie \u00e0 proprement parler, mais plut\u00f4t un ensemble de technologies qui peuvent \u00eatre impl\u00e9ment\u00e9es dans un syst\u00e8me pour lui permettre de raisonner et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que le machine learning ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Le machine learning (ou apprentissage automatique) est un domaine d’\u00e9tude dont l’objectif est de donner aux ordinateurs la capacit\u00e9 d’apprendre \u00e0 partir des donn\u00e9es<\/strong>. Ainsi, la machine am\u00e9liore automatiquement sa capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9aliser certaines t\u00e2ches, sans \u00eatre explicitement programm\u00e9e pour celles-ci.<\/p>\n\n\n\n

Pour ce faire, le machine learning (ML) se base sur des algorithmes permettant d’analyser de grands volumes de donn\u00e9es<\/a>, d’en extraire des informations pertinentes et de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. Plus le temps passe, plus le syst\u00e8me est expos\u00e9 \u00e0 la data, plus il devient performant.<\/p>\n\n\n\n

Les algorithmes de machine learning<\/strong> peuvent d’ailleurs prendre de multiples formes : r\u00e9seaux de neurones, arbres de d\u00e9cisions, algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques, r\u00e9gressions lin\u00e9aires… Il existe \u00e9galement une grande vari\u00e9t\u00e9 de modes d’apprentissage, qui peuvent \u00eatre plus ou moins supervis\u00e9s par l’\u00eatre humain. Parmi eux, on retrouve par exemple le deep learning<\/strong> (ou apprentissage profond), qui est une composante du machine learning.<\/p>\n\n\n\n

Quelle est la diff\u00e9rence entre l’IA et le machine learning ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L’intelligence artificielle est un concept g\u00e9n\u00e9rique qui repr\u00e9sente une grande diversit\u00e9 de techniques visant \u00e0 imiter l’intelligence humaine<\/strong>. Des voitures autonomes aux assistants personnels \u00e0 commande vocale, en passant par les robots aspirateurs, l’IA englobe de tr\u00e8s nombreux usages.<\/p>\n\n\n\n

Le machine learning, quant \u00e0 lui, est l’une des nombreuses branches de l’intelligence artificielle<\/strong>. Il permet aux syst\u00e8mes informatiques d’effectuer des t\u00e2ches complexes sans instructions explicites, \u00e0 grand renfort d\u2019algorithmes et de mod\u00e8les statistiques.<\/p>\n\n\n\n

Quelles sont les similitudes entre l’IA et le machine learning  ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L’intelligence artificielle et le machine learning partagent un objectif commun : permettre aux ordinateurs d’analyser, d’interpr\u00e9ter et de comprendre les donn\u00e9es<\/strong>, afin de r\u00e9aliser certaines t\u00e2ches et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes, en se basant sur les connaissances acquises.<\/p>\n\n\n\n

De plus, l’IA et le ML ont tous deux de multiples applications dans diff\u00e9rents domaines, par exemple :<\/p>\n\n\n\n