Machine Learning vs Deep Learning : quelles différences ?

L’Intelligence Artificielle est un domaine de recherche particulièrement large. En effet, utilisée dans le domaine médical, digital ou bien industriel, cette technologie offre de nombreuses opportunités de développement. Reposant sur un système artificiel, cette technologie a pour objectif de recréer un système d’intelligence semblable à celui du cerveau humain; de façon à réaliser certaines tâches complexes voire inaccessibles pour les Hommes. Ce domaine de recherche se divise en différentes disciplines, parmi lesquelles, on retrouve le Machine Learning ainsi que le Deep Learning. Ces deux disciplines sont des spécialités de l’IA et s’intéressent à des objets d’études bien précis. Retour sur ces domaines de l’Intelligence Artificielle.

Machine Learning et Deep learning : définitions

Le Machine learning

Parmi les domaines qui composent l’Intelligence Artificielle, l’apprentissage automatique (ou “machine learning”) s’intéresse aux capacités d’apprentissage d’une machine. L’objectif du machine learning est de mettre en place un système de raisonnement qui se forme de manière indépendante. Le but n’est donc pas de programmer la machine mais de lui donner plusieurs exemples et données afin qu’elle se forme elle-même. A terme, le machine learning vise à recréer un comportement et un raisonnement permettant de résoudre un problème donné.

Le Deep learning

Le deep learning correspond à un “apprentissage dans les réseaux de neurones profonds”. Cette discipline correspond à des méthodes d’apprentissage automatique qui s’appuient, donc, sur des réseaux de neurones profonds. Le deep learning est classifié en tant que sous-domaine du machine learning.

Quelles sont les différences entre les deux ?

Au quotidien, l’intelligence artificielle est déjà présente dans de nombreux domaines. Si l’on peut déjà constater d’importantes avancées, il est important de savoir que les possibilités d’évolution sont nombreuses. Pour profiter au maximum de l’Intelligence Artificielle, il est important de s’intéresser au potentiel du machine learning et du deep learning. Ayant pour objectif de recréer les capacités d’un cerveau humain, ces deux techniques se distinguent néanmoins sur certains points.

Machine Learning : classement et prédiction

Sous-domaine de l’Intelligence Artificielle, le machine learning a pour objectif de classifier les différentes données analysées et d’émettre certaines prédictions en fonction de ce traitement des données. L’algorithme à la base du machine learning s’appuie sur une recherche de récurrence dans les données analysées afin de pouvoir identifier un certain modèle. A partir de cette classification et des observations faites, le machine learning va pouvoir établir certaines prédictions qui seront plus ou moins justes selon le nombre de données analysées et le niveau d’apprentissage de la machine. Pour les entreprises par exemple, l’utilisation du machine learning peut permettre de segmenter les différents types de clients. Cette technique du clustering est un véritable atout pour adapter sa production et répondre le plus précisément et le plus rapidement possible aux besoins des clients.

Deep Learning : analyse précise des données

En tant que sous-domaine du machine learning, le deep learning permet d’approfondir l’analyse des données. Fonctionnant à l’image d’un réseau de neurones, l’information traitées par ce système est de plus en plus précise à mesure que les couches de neurones sont nombreuses. Ce type de technique plus aboutie que le machine learning convient notamment lorsque les masses de données à traiter sont immenses. En ce sens, le deep learning se différence du machine learning par le fait que cette technique accentue la précision de l’analyse et a la capacité de traiter un nombre de données plus important.

Des techniques complémentaires ?

Aujourd’hui, l’utilisation du machine learning est une technique de plus en plus en répandue, et ce, dans de nombreux secteurs d’activité. Plus ancien que le deep learning, le machine learning est une technique mieux maîtrisée et dont les résultats sont facilement lisibles. L’utilisation de l’Intelligence Artificielle et des différentes techniques qui la composent dépend donc de différents facteurs. A l’échelle des entreprises, le choix de l’utilisation du deep learning concerne notamment les plus grandes organisations qui ont des bases de données immenses. Nécessitant une quantité d’information bien plus importante que pour le machine learning, le deep learning est donc plus adapté pour les grosses structures qui ont également les moyens d’investir dans ce type de technologies. En effet, étant encore en développement, le deep learning nécessite d’importants investissements pour se développer et offrir les meilleurs résultats possibles.

Au vu des objectifs de chacune de ces techniques, on peut considérer qu’elles sont en partie complémentaires puisque le deep learning apparaît comme une amélioration du machine learning. A l’heure actuelle, le machine learning est de plus en plus utilisé par les entreprises dont les masses de données à traiter sont limitées. A l’avenir, les experts considèrent que le machine learning pourrait devenir un simple outil pour réaliser des tâches d’optimisation des opérations déjà existantes.

Concernant l’Intelligence Artificielle, on note que les perspectives d’évolution et d’amélioration sont donc nombreuses. Aujourd’hui, le deep learning apparaît comme le futur et pourra permettre d’affiner les informations récoltées grâce à une analyse encore plus précise des masses d’informations qui tendent également à s’accroître. Pour continuer les avancées dans le domaine, il apparaît nécessaire de mettre en commun les connaissances et tous les investissements qui vont dans ce sens. Les enjeux du perfectionnement de ces techniques sont donc primordiaux et impliquent de repenser la place de l’humain au côté de l’intelligence artificielle.

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