La réponse courte
Tout apprentissage automatique relève de l'IA, mais toute IA ne repose pas sur l'apprentissage automatique. L'IA décrit ce que fait un système (se comporter intelligemment). L'apprentissage automatique décrit comment de nombreux systèmes d'IA y parviennent (en apprenant à partir de données).
Vue d'ensemble : Intelligence artificielle ⊃ Apprentissage automatique ⊃ Apprentissage profond ⊃ Grands modèles de langage et majeure partie de l'IA générative.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle est le domaine qui consiste à créer des systèmes informatiques capables d'accomplir des tâches associées à l'intelligence humaine : comprendre le langage, reconnaître des images, raisonner, planifier et prendre des décisions. Le terme remonte à l'atelier de Dartmouth de 1956.
L'IA englobe de nombreuses approches : la logique et les règles, les algorithmes de recherche et de planification, les modèles probabilistes et l'apprentissage automatique. Lire la définition complète de l'IA
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est une branche de l'IA dans laquelle les algorithmes s'améliorent dans une tâche en apprenant à partir d'exemples. Au lieu qu'un programmeur écrive « si l'e-mail contient ces mots, le marquer comme spam », un modèle étudie des milliers d'e-mails étiquetés et apprend lui-même à reconnaître les schémas.
Principaux types d'apprentissage automatique
- Apprentissage supervisé : apprend à partir d'exemples étiquetés (spam ou non).
- Apprentissage non supervisé : repère des groupes et des schémas dans des données non étiquetées.
- Apprentissage auto-supervisé : crée son propre signal d'entraînement à partir de données brutes, comme le font les grands modèles de langage.
- Apprentissage par renforcement : apprend par essais et erreurs grâce à des récompenses.
Algorithmes classiques d'apprentissage automatique
Régression linéaire et logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et regroupement par k-moyennes. Ces méthodes restent largement utilisées pour les données d'entreprise structurées, car elles sont rapides et plus faciles à interpréter.
Apprentissage profond et IA générative
L'apprentissage profond est une forme d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches. Depuis 2012 environ, il est à l'origine de la plupart des avancées majeures de l'IA dans la vision, la parole et le langage.
L'IA générative utilise l'apprentissage profond pour créer de nouveaux contenus. Les grands modèles de langage, comme ceux qui alimentent ChatGPT, Claude et Gemini, sont des modèles d'apprentissage profond fondés sur l'architecture Transformer et entraînés sur d'immenses quantités de textes et de code.
IA, apprentissage automatique et apprentissage profond : tableau comparatif
| Intelligence artificielle | Apprentissage automatique | Apprentissage profond | |
|---|---|---|---|
| Portée | Domaine le plus vaste | Sous-ensemble de l'IA | Sous-ensemble de l'apprentissage automatique |
| Objectif | Comportement intelligent | Apprendre à partir de données | Apprendre des schémas complexes à partir de données brutes |
| Méthodes | Règles, recherche, logique, apprentissage automatique | Algorithmes statistiques | Réseaux de neurones multicouches |
| Besoins en données | Variables | Modérés | Très importants |
| Besoins en calcul | Variables | Faibles à modérés | Élevés, puces spécialisées |
| Explicabilité | Élevée pour les systèmes à base de règles | Souvent modérée | Faible, une boîte noire |
| Exemple | Moteur d'échecs, système expert | Modèle d'évaluation du risque de crédit | ChatGPT, générateurs d'images |
Des exemples côte à côte
- IA basée sur des règles : un logiciel fiscal qui applique des règles fixes ou un planificateur d'itinéraire utilisant un algorithme de recherche.
- Apprentissage automatique : un modèle bancaire qui estime le risque de défaut à partir de prêts antérieurs.
- Apprentissage profond : déverrouillage par reconnaissance faciale sur votre téléphone, reconnaissance vocale, analyse d'images médicales.
- IA générative : un chatbot qui rédige un e-mail, une application qui crée une image à partir d'un texte.
Pourquoi cette distinction est importante
Comprendre que l'IA moderne repose sur l'apprentissage automatique vous aide à l'utiliser à bon escient. Les modèles reflètent leurs données d'entraînement. Deux modèles entraînés différemment peuvent donner des réponses différentes à une même question. Ce n'est pas une anomalie à ignorer, mais un signal dont il faut tenir compte.
Debatly en fait un atout : des personnages IA propulsés par des modèles de pointe débattent de votre question selon différents points de vue, puis un juge IA évalue leurs arguments. Vous pouvez aussi discuter directement avec les modèles d'OpenAI, d'Anthropic et de Google dans la même application.