Apprentissage automatique vs IA générative : quelle est la différence ?

L’intelligence artificielle est devenue prédominante ces dernières années. La taille du marché de l’IA devrait également atteindre 740 milliards d’ici 2030.

Mais l’IA englobe divers sous-domaines, comme le Deep Learning, GenAI et le Machine Learning. Bien que les domaines présentent certaines similitudes, ils présentent également des différences fondamentales que vous devez comprendre.

Cet article abordera deux concepts clés de l'IA : l'apprentissage automatique et l'IA générative. Nous irons au-delà de la définition pour examiner les caractéristiques uniques de l'apprentissage automatique par rapport à l'IA générative et les applications du monde réel.

Mais commençons par les bases.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique (ML) se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir des données.

Les systèmes d'apprentissage automatique apprennent des modèles en fonction des données d'entrée et effectuent des prédictions, des décisions ou des améliorations. Lorsque vous saisissez de nouvelles données, elles continuent à se mettre à jour et à améliorer les fonctionnalités. Cela permet aux ordinateurs de résoudre des problèmes présentés d’une manière similaire à l’intelligence humaine.

Les services d'apprentissage automatique vont de l'analyse prédictive et des systèmes de recommandation à la reconnaissance d'images et de parole.

Ils excellent particulièrement dans les tâches complexes qui nécessitent de grands ensembles de données pour améliorer les performances au fil du temps.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L'IA générative utilise des algorithmes d'IA et de grands modèles de langage pour créer différents types de contenu comme des images, du texte, du code et de l'audio réalistes.

Le principal objectif de GenAI est la génération de contenu nouveau, unique et créatif dans divers domaines.

Notez que GenAI ne doit pas être confondu ou échangé avec AI. Consultez notre guide de comparaison complet IA vs IA générative.

Alors, maintenant que vous comprenez les deux termes, comment s’intègrent-ils dans le paysage plus large de l’IA ?

ML trouve des modèles et fournit des données, tandis que GenAI utilise le langage humain et la créativité pour transformer la reconnaissance de modèles en contenu attrayant. Les deux partagent une relation symbiotique, où le Machine Learning est le fondement.

Fondements techniques de la génération AI et du ML

Les deux disposent d’un large éventail d’algorithmes. Cependant, les techniques de formation font toute la différence entre l’IA générative et les algorithmes de machine learning.

L'IA générative utilise divers modèles tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) et les encodeurs automatiques variationnels (VAE) pour créer de nouvelles données, comme des images, du texte ou de la musique.

Les processus de formation en Gen AI peuvent impliquer différentes structures, certaines applications employant une double approche dans laquelle un modèle génère des données tandis qu'un autre les évalue. Cependant, ce n’est pas toujours le cas, car la Gen AI englobe un plus large éventail de techniques et d’objectifs.

Les techniques des algorithmes d’apprentissage automatique comprennent :

• Supervisé : les algorithmes courants incluent la régression linéaire, les machines à vecteurs de support et les réseaux de neurones.
• Non supervisé : ces algorithmes identifient des modèles et des structures au sein de données non étiquetées. Cela inclut la réduction de dimensionnalité, utilisée pour simplifier les données complexes, et le clustering, utilisé pour regrouper des données similaires.
• Renforcement : Cette technique permet d'optimiser les décisions avec des récompenses pour le comportement souhaité et des pénalités pour le comportement indésirable.

En termes d'exigences en matière de données, les modèles d'IA générative nécessitent des données de formation substantielles et de haute qualité. La qualité et la diversité des données impactent directement la capacité du modèle à générer un contenu synthétique mais réaliste.

Les exigences en matière de données des modèles de machines varient. L'apprentissage supervisé nécessite de grands ensembles de données étiquetés, tandis que l'apprentissage non supervisé peut fonctionner avec des données non étiquetées. L'apprentissage par renforcement n'a pas besoin d'ensembles de données traditionnels mais plutôt d'un environnement qui fournit un retour d'information (c'est-à-dire des récompenses ou des pénalités).

Qu’en est-il des processus informatiques ? Un modèle ML nécessite un calcul mathématique pour calculer des paramètres, tels que la précision et le rappel, afin de garantir l'exactitude des données analytiques. En outre, la qualité des données, la sélection des modèles et l'ingénierie des fonctionnalités jouent un rôle crucial pour garantir des résultats fiables.

Pendant ce temps, les modèles Gen AI nécessitent des mesures qualitatives pour évaluer le réalisme, la cohérence et la diversité des données créatives. Des mesures quantitatives telles que les fonctions de perte peuvent également aider à évaluer et à améliorer les performances du modèle.

Applications et cas d'utilisation de la génération AI et de l'apprentissage automatique

Gen AI et ML peuvent être utilisés dans des secteurs similaires. Cependant, la différence entre l’IA générative et les applications d’apprentissage automatique réside dans la complexité des cas d’utilisation et dans le résultat attendu.

Voici des cas d’utilisation commerciale de l’apprentissage automatique et de l’IA générative dans différents secteurs :

Soins de santé

Les modèles ML peuvent analyser les données des patients ou les images médicales (telles que les radiographies et les IRM) pour une détection précoce des maladies afin d'améliorer les résultats pour les patients.

Gen AI va au-delà de la transcription de notes cliniques et de l’interprétation d’images ou de résultats de tests pour faciliter les diagnostics. Par exemple, cela peut aider à créer des plans de traitement personnalisés basés sur les données. Il peut également générer des structures moléculaires de médicaments, accélérant ainsi le processus de découverte de médicaments.

Vente au détail

Les algorithmes de ML peuvent utiliser les données de ventes passées ou actuelles pour aider à créer du contenu et des recommandations personnalisés. Vous pouvez également prédire les volumes de ventes en fonction des modèles d'achat des clients.

Gen AI vous aide à créer des descriptions de produits détaillées et à copier des promotions personnalisées et des recommandations de produits. Il peut également prendre en charge les essais virtuels, qui aident les utilisateurs à prendre des décisions d'achat éclairées.

Éducation

ML peut personnaliser les parcours d'apprentissage, adapter le contenu en fonction des performances des étudiants et recommander des ressources pertinentes.

Gen AI aide à créer du matériel pédagogique comme des questions pratiques. Une société de développement d’IA générative peut même vous aider à simuler des tuteurs virtuels pour guider les apprenants à travers les supports.

Service client

Les solutions de Machine Learning peuvent être utilisées pour les interactions avec les clients et l’analyse des sentiments, ce qui contribue à améliorer la qualité globale du service. Les algorithmes ML constituent également l’épine dorsale des données des outils de chat interactif.

D’un autre côté, Gen AI améliore le service client en alimentant des chatbots et des assistants virtuels qui gèrent les requêtes de routine et fournissent des réponses instantanées.

Finance

Les algorithmes de Machine Learning peuvent analyser des millions de points de données pour détecter la fraude ou le blanchiment d’argent en temps réel.

Vous pouvez exploiter l’IA générative pour développer des stratégies d’investissement sur mesure. Les modèles LLM facilitent le traitement et la génération de grandes quantités de documents financiers, tels que des documents de prêt ou des polices d'assurance.

Avantages et limites uniques

Explorons les avantages et les limites de l'IA générative et de l'apprentissage automatique.

Avantages de l'apprentissage automatique

• ML automatise l'analyse des données, fournissant des informations et des hypothèses précieuses pour soutenir la prise de décision.
• Aide à la détection des anomalies et à la reconnaissance de modèles complexes dans les données.
• Permet le développement de machines, de logiciels et de processus intelligents qui automatisent des tâches complexes et rationalisent les opérations.

Limites de l'apprentissage automatique

• Les modèles ML peuvent commettre des erreurs, en particulier lorsqu'ils traitent des données bruitées ou incomplètes.
• Les performances du ML reposent fortement sur des données pertinentes et de haute qualité. Par conséquent, des données médiocres conduisent à des modèles inexacts.
• Les modèles ML peuvent hériter de biais dans les données de formation, qui affectent les résultats.
• La formation de modèles ML complexes nécessite une puissance de calcul, une expertise et du temps importants.

Avantages de l'IA générative

• Production de contenu améliorée, créative et rapide.
• Les chatbots alimentés par l'IA générative améliorent la satisfaction des clients.
• La génération AI permet aux entreprises d’explorer les possibilités de ce qui pourrait être.

Limites de l'IA générative

• S'appuie sur des modèles de données existantes, ce qui peut limiter sa capacité à produire des idées véritablement révolutionnaires.
• La qualité du contenu généré peut varier.
• La génération AI peut involontairement produire du contenu biaisé ou préjudiciable.

N'oubliez jamais que le succès de chaque technologie réside dans la compréhension de ses limites et de ses capacités.

Développements futurs et considérations éthiques

L’avenir de la Gen AI et du Machine Learning est prometteur.

Par exemple, les chatbots sont désormais multimodaux. GPT-4 d'OpenAI et Gemini de Google fonctionnent avec du texte, des images et de l'audio de type humain. Cela devrait stimuler le développement d’applications d’IA, même pour les personnes ayant peu de connaissances techniques.

Nous nous attendons également à voir des chatbots plus personnalisés. Google et OpenAI investissent dans des plateformes conviviales qui permettent aux utilisateurs de créer leurs mini-chatbots sans aucune compétence en codage.

Les algorithmes de ML continueront d'évoluer, prenant en charge l'hyper-personnalisation dans divers domaines. La nouvelle frontière de la génération IA sera la conversion texte-vidéo, qui pourrait devenir l'une des plus grandes tendances en matière d'IA dans les applications mobiles.

Une entreprise comme Runway perfectionne déjà la qualité de ses modèles vidéo.

En outre, la tendance aux deepfakes devrait continuer de croître, ce qui est préoccupant. Nous les verrons probablement davantage utilisés dans la publicité, le divertissement et les prochaines élections, comme nous l’avons vu en Argentine.

Le domaine de l’IA connaîtra également davantage de lignes directrices et de politiques qui façonnent le développement et le déploiement responsables des systèmes d’IA.

En effet, l’utilisation abusive potentielle de l’IA a toujours été une préoccupation, raison pour laquelle des cadres complets sont cruciaux. Le respect de ces cadres garantit que vos résultats sont transparents, équitables, facilement interprétables et impartiaux. Tout en protégeant les données des utilisateurs.

Nous avons déjà vu des premières réglementations sur l'IA via le décret de Biden en octobre 2023, suivi par la loi européenne sur l'IA en décembre. D’autres cadres réglementaires seront probablement introduits à mesure que la technologie évolue.

Défis d'intégration

Vous serez confronté à plusieurs défis lors de l’introduction de l’IA dans les opérations commerciales :

• Déficit de compétences : à mesure que les solutions d’IA progressent, les niveaux d’expertise requis augmentent également. En conséquence, vous pourriez avoir du mal à trouver et à retenir des professionnels possédant les compétences nécessaires.
• Résistance au changement : votre équipe peut résister au passage aux solutions d'IA en raison de la complexité perçue ou de la peur de perdre son emploi à l'avenir.
• Coûts de mise en œuvre : les petites entreprises peuvent avoir du mal à mettre en œuvre efficacement des modèles d'IA en raison des coûts d'infrastructure, de logiciels et de maintenance.

Vous pouvez relever ces défis de front grâce à une approche holistique combinant expertise technique, culture organisationnelle et planification stratégique.

Ensembles de compétences et parcours de formation pour la génération AI et le ML

Discutons maintenant des compétences et des parcours de formation dont vous avez besoin pour vous spécialiser dans l'apprentissage automatique par rapport à l'IA générative.

Exigences en matière de compétences en IA de génération

• Maîtrise du Deep Learning. Vous pouvez en savoir plus sur les algorithmes d’apprentissage profond dans notre article sur la différence entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique.

• Créativité pour garantir une création de contenu unique.
• Une grande compréhension des concepts mathématiques et statistiques comme les probabilités.

Parcours pédagogique Gen AI

Poursuivre des études en informatique ou en science des données. Vous pouvez également suivre des cours Gen AI en ligne sur des plateformes comme Dataquest.

De plus, vous pouvez apprendre à travers des projets personnels, en participant à des concours et en contribuant aux bibliothèques open source d'IA générative.

Exigence de compétences en ML

• Solides connaissances fondamentales en statistiques et en mathématiques.
• Maîtrise de Python et de bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch.
• Capacité à prétraiter et transformer efficacement les données.
• Compréhension de différents algorithmes de ML, tels que les arbres de décision, les machines vectorielles de support et les réseaux de neurones.

Parcours pédagogique ML

Vous pouvez poursuivre des études en informatique, en statistiques ou dans des domaines connexes. Suivez des cours de ML en ligne sur Coursera et d'autres plateformes similaires.

Vous devez également travailler sur des projets du monde réel, participer aux concours Kaggle et collaborer avec les communautés ML.

Apprentissage automatique vs IA générative : analyse comparative

Comment ces deux éléments se comparent-ils en termes d’efficacité, de précision et d’adaptabilité ?

L’IA générative peut produire efficacement des résultats diversifiés et réalistes. Cependant, les exigences informatiques de certains modèles génératifs complexes, comme les GAN, peuvent être importantes.

Les modèles ML nécessitent souvent relativement moins de puissance de calcul. Une fois formés, ils peuvent facilement gérer de grands ensembles de données. Cependant, la puissance de calcul requise dépendra en fin de compte de la taille des données, de la complexité du modèle et du type d’algorithme. Par exemple, certains algorithmes de Support Vector Machine (SVM) peuvent nécessiter une puissance de calcul importante pour de grands ensembles de données.

Cela dit, aucune solution d’IA ne peut prétendre être totalement précise, mais le niveau de précision dépend de l’application envisagée.

Par exemple, l’IA générative peut atteindre un haut niveau de précision en générant un contenu réaliste et unique. Les modèles ML formés sur divers ensembles de données sont très précis dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive.

L'IA générative s'adapte bien aux tâches créatives et peut générer des résultats divers. Pendant ce temps, les modèles ML s'adaptent à des tâches spécifiques en fonction des données d'entraînement.

Comment s'engager avec les technologies Gen AI et ML

Il existe aujourd’hui de différentes manières de vous engager dans les technologies ML et GenAI.

Un moyen simple de s’impliquer consiste à suivre des cours en ligne. Par exemple, vous pouvez choisir des cours comme Generative AI Fundamentals de Dataquest ou des cours GenAI et ML sur Coursera.

En plus de cela, rejoignez des communautés en ligne pertinentes telles que les groupes LinkedIn axés sur l'IA et l'apprentissage automatique. Ces groupes fournissent une plate-forme qui vous aide à réseauter, à partager des connaissances et à rester informé des tendances du secteur.

En voici un exemple.

Vous pouvez également assister à des conférences, des événements industriels et des ateliers qui rassemblent des leaders d'opinion, des chercheurs et des professionnels de l'industrie en matière d'IA.

En conclusion : quelle est la différence entre l’IA générative et l’apprentissage automatique ?

Comprendre les différences entre les différents sous-domaines de l’IA est crucial pour exploiter leur potentiel. Cet article se concentre spécifiquement sur la différence entre l’IA générative et l’apprentissage automatique.

Nous avons proposé des informations pour vous aider non seulement à identifier les différences, mais également à comprendre leurs fonctionnalités et leurs applications courantes. Notre analyse comparative montre à quel point ils sont adaptables, accessibles et précis.

Cependant, rappelez-vous toujours que les deux entretiennent une relation symbiotique malgré leurs différences. Gen AI exploite les données analysées par des modèles d'apprentissage automatique pour créer un contenu réaliste et original.