IA générative ou apprentissage automatique : principales différences et cas d’usage

L’IA générative est une forme d’intelligence artificielle conçue pour générer des contenus tels que du texte, des images, des vidéos et de la musique. Elle utilise de grands modèles de langage et des algorithmes pour analyser les tendances dans les jeux de données et imiter le style ou la structure de types de contenus spécifiques. L’apprentissage automatique (ML), quant à lui, aide les ordinateurs à apprendre des tâches et des actions grâce à un entraînement basé sur les résultats de grands jeux de données. Il s’agit d’un composant essentiel des systèmes d’intelligence artificielle. 

Pour comprendre les nuances de l’intelligence artificielle, il faut clairement distinguer l’IA générative de l’apprentissage automatique : ces deux technologies sont liées, mais servent des objectifs différents et ont des applications distinctes.

À RETENIR

• •L’IA générative s’appuie sur l’apprentissage automatique pour créer de nouveaux contenus à partir de tendances présentes dans les données. (Accéder à la section)
• •L’apprentissage automatique se concentre sur l’analyse des tendances dans les données et la réalisation de prédictions. (Accéder à la section)
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• Les deux technologies sont importantes pour relever des défis complexes et accroître la créativité et la productivité humaines. (Accéder à la section)

Tableau comparatif : IA générative ou apprentissage automatique

Pour comprendre l’IA générative et l’apprentissage automatique, il est essentiel de reconnaître leurs points forts respectifs. Ces deux technologies sont étroitement liées, comme l’illustre le tableau ci-dessous. Si l’IA générative excelle dans la création de contenus, l’apprentissage automatique est orienté vers l’analyse des données et les modèles statistiques.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

IA générative est une technologie émergente qui utilise l’intelligence artificielle, des algorithmes et de grands modèles de langage pour générer plusieurs types de contenus, du texte aux images et aux vidéos. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui utilise l’apprentissage profond et les techniques de réseau neuronal pour générer du contenu à partir de tendances observées dans un large éventail d’autres contenus. Bien que ce contenu soit considéré comme original, l’IA générative utilise en réalité des modèles d’apprentissage automatique et d’IA pour analyser puis reproduire la créativité antérieure d’autres personnes. Elle puise dans d’immenses répertoires de contenus et utilise ces informations pour imiter la créativité humaine.

Avec l’IA générative, vous pouvez effectuer des tâches telles que l’analyse de l’œuvre complète de Charles Dickens ou d’Ernest Hemingway afin de produire un roman original qui cherche à simuler le style et les habitudes d’écriture de ces auteurs. L’IA générative va bien au-delà de l’apprentissage automatique traditionnel. En utilisant plusieurs formes de systèmes, de modèles, d’algorithmes d’apprentissage automatique et de réseaux neuronaux, elle ouvre une nouvelle voie dans le monde de la créativité.

Une invite dans l’application d’IA générative Mid Journey a produit cette silhouette urbaine.

Avantages et inconvénients de l’IA générative

L’IA générative transforme la résolution de problèmes et l’innovation dans tous les secteurs en créant automatiquement des contenus dans différents formats. Toutefois, cette technologie présente plusieurs obstacles, notamment les biais potentiels issus des données d’entraînement, la dépendance à des tendances existantes qui limite l’originalité, les besoins élevés en puissance de calcul et les considérations éthiques. En tant qu’outil puissant, elle doit être surveillée attentivement et utilisée de manière responsable afin d’équilibrer les avantages de l’IA générative et ses limites.

Avantages

• Produit des contenus variés : L’IA générative peut produire des contenus variés tels que du texte, des images, de la musique et des vidéos, ce qui la rend utile pour des tâches comme la génération d’articles, de textes marketing et la conception de prototypes​.
• Automatise les tâches : L’IA générative automatise les tâches répétitives, optimise les flux de travail opérationnels et réduit les erreurs humaines, notamment dans le développement logiciel​.
• Comprend les nuances : L’IA générative s’avère performante pour comprendre et restituer les nuances contextuelles du langage naturel, ce qui la rend adaptée à des applications telles que les agents conversationnels et le support client​.
• Fait gagner du temps : En accélérant des processus comme la création de contenus et la prise de décision, l’IA générative fait gagner du temps aux utilisateurs et optimise l’utilisation des ressources​.
• Analyse d’immenses jeux de données : L’IA générative peut analyser de vastes jeux de données pour comprendre les préférences des clients, ce qui permet une personnalisation sans précédent des produits ou services et améliore l’expérience client​​.

Limites

• Sujette aux biais : Les modèles d’IA générative peuvent perpétuer les biais présents dans leurs données d’entraînement et produire des résultats biaisés ou discriminatoires​​.
• Manque d’originalité : Bien qu’elle puisse créer de nouveaux contenus, l’IA générative s’appuie souvent fortement sur des tendances existantes, ce qui limite sa capacité à produire des contenus véritablement originaux​​.
• Nécessite d’importantes ressources de calcul : L’entraînement et l’exécution de modèles d’IA générative nécessitent une puissance de calcul considérable, ce qui mobilise beaucoup de ressources et peut rendre cette technologie inaccessible aux petites entreprises​​.
• Soulève des questions éthiques : Les puissantes capacités de l’IA générative s’accompagnent de nombreux risques et soulèvent des questions éthiques, notamment la possibilité de créer des contenus truqués (« deepfakes ») et de diffuser de fausses informations​​.
• Nécessite une inspection constante : Les résultats de l’IA générative peuvent varier en qualité et contenir parfois des erreurs ; ils nécessitent une inspection et une validation attentives et constantes​.

Cas d’usage de l’IA générative

L’IA générative sert à augmenter, et non à remplacer, le travail des rédacteurs, graphistes, artistes et musiciens en produisant de nouveaux contenus. Elle est particulièrement utile dans le monde de l’entreprise, notamment pour les descriptions de produits, et peut créer de nombreuses variantes de designs existants. Elle peut également aider un artiste à explorer de nouveaux concepts sur différents supports. Voici quelques-uns de ses cas d’usage les plus courants :

• L’IA générative dans le commerce de détail : L’IA générative améliore considérablement les opérations du commerce de détail en automatisant la création de descriptions de produits, en générant des contenus marketing personnalisés et en optimisant la gestion des stocks. Elle permet également de créer des messages promotionnels hyperpersonnalisés qui adaptent le contenu aux préférences de chaque client en fonction de son historique d’achat et de navigation​​.
• L’IA générative dans l’entreprise : L’IA générative en entreprise peut être utilisée pour générer des rapports, visualiser des données et créer des supports marketing. L’apprentissage automatique sert généralement à analyser les tendances des données et à fournir des informations prédictives, tandis que l’IA générative s’appuie sur ces informations pour produire des rapports et des présentations complets.
• L’IA générative dans la santé : Dans le secteur de la santé, l’IA générative contribue à créer des données médicales synthétiques pour la recherche, à élaborer des plans de traitement personnalisés et à améliorer la précision des diagnostics. Si l’apprentissage automatique excelle dans l’identification de tendances au sein des données médicales, l’IA générative va plus loin en générant de nouvelles données et de nouveaux scénarios thérapeutiques susceptibles d’aider la recherche médicale et le diagnostic.
• L’IA générative dans l’industrie manufacturière : Plusieurs entreprises utilisent cette technologie pour améliorer la conception des produits et leurs processus de fabrication, ce qui entraîne une réduction des coûts et une amélioration des performances des produits​​. Alors que l’apprentissage automatique sert à prévoir les besoins de maintenance et à optimiser les calendriers de production, l’IA générative permet de créer des designs et des solutions innovants pouvant être directement mis en œuvre dans la fabrication.
• L’IA générative dans les services financiers : Dans le secteur financier, l’IA générative améliore les services en générant des rapports financiers personnalisés, en automatisant la détection des activités frauduleuses et en améliorant la gestion des risques. Par exemple, PayPal utilise l’IA générative pour analyser les données transactionnelles issues des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux et des appels téléphoniques afin d’identifier les fraudes potentielles en temps réel, créant ainsi un environnement transactionnel sécurisé pour ses utilisateurs​​.
• L’IA générative dans le support client : L’IA générative améliore le support client grâce à des chatbots et des assistants virtuels avancés. Les entreprises adoptent des chatbots alimentés par l’IA générative pour traiter un large éventail de demandes clients, des recommandations de produits au suivi des commandes.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique utilise l’IA pour apprendre et s’adapter automatiquement, sans nécessiter d’instructions continues. Il repose sur des algorithmes et des modèles statistiques d’IA qui analysent les tendances découvertes dans les données et en déduisent des conclusions. Une fois configuré, le système de ML s’applique à un jeu de données ou à un problème, repère des situations et résout des problèmes. Il utilise des algorithmes pour analyser les données, apprendre et prendre des décisions. Les modèles d’apprentissage automatique sont entraînés sur de grandes quantités de données afin d’apprendre et d’améliorer progressivement leur taux de précision au fil du temps.

Les algorithmes sont des procédures conçues pour résoudre des problèmes informatiques ou mathématiques bien définis et mener à bien des processus informatiques. Les algorithmes modernes de ML vont au-delà de la programmation informatique, car ils nécessitent de comprendre les différentes possibilités disponibles pour résoudre un problème. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être considérés comme les briques essentielles de l’IA moderne.

Avantages et inconvénients de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est un facteur important dans de nombreux secteurs. Toutefois, comme toute technologie, il présente ses propres obstacles, notamment la dépendance aux données, les coûts élevés de calcul et des risques tels que le surapprentissage. Comprendre les avantages et les inconvénients de l’apprentissage automatique est essentiel à son déploiement réussi dans des situations réelles.

Avantages

• Précision et exactitude améliorées : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent traiter de grands volumes de données et identifier des tendances, ce qui permet d’obtenir des prédictions et des décisions extrêmement précises. Cela est utile pour des tâches telles que la détection des fraudes, le diagnostic médical et les recommandations personnalisées en matière d’achat ou de marketing.
• Automatisation des tâches répétitives : L’apprentissage automatique automatise les tâches banales et répétitives, ce qui permet de se concentrer sur une prise de décision plus complexe et d’éliminer les erreurs humaines. Cela est particulièrement important dans des domaines comme la fabrication, le service client et le traitement des données.
• Amélioration continue et évolutivité : À mesure que les modèles sont exposés à davantage de données, leurs performances peuvent s’améliorer au fil du temps sans nécessiter de mises à jour manuelles, ce qui les rend évolutifs et adaptables à l’évolution des conditions. Cela permet une intégration fluide avec des systèmes plus vastes.  
• Applicable à différents secteurs : L’apprentissage automatique est adaptable et peut être utilisé dans de nombreux secteurs, notamment la santé, la banque, le commerce de détail et le marketing, afin de rendre les processus plus efficaces et davantage fondés sur les données.

Inconvénients

• Dépendance aux données : Les modèles d’apprentissage automatique dépendent largement de la qualité et de la quantité des données ; des données insuffisantes ou incomplètes peuvent entraîner des prédictions erronées et des résultats défectueux. Cela pose problème dans les environnements où les données sont rares ou peu fiables.
• Coûts de calcul élevés : L’entraînement des modèles d’apprentissage automatique, en particulier des modèles d’apprentissage profond, nécessite d’importantes ressources informatiques, ce qui peut s’avérer coûteux et chronophage. Cela limite fréquemment l’accès à l’apprentissage automatique pour les petites entreprises.
• Surapprentissage : Les modèles peuvent devenir excessivement complexes et apprendre des tendances propres aux données d’entraînement plutôt que des tendances générales, ce qui entraîne de mauvaises performances sur des données nouvelles ou inexplorées. Cela réduit leur fiabilité dans les applications du monde réel.
• Forte sensibilité aux erreurs : Les modèles d’apprentissage automatique sont sujets aux erreurs, en particulier lorsqu’ils rencontrent des données rares ou atypiques, ce qui peut conduire à des décisions trompeuses ou dangereuses, notamment dans des secteurs sensibles comme la santé ou la finance.

Cas d’usage de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique compte de nombreux cas d’usage, et ses applications ne cessent de s’étendre. Il s’est implanté dans presque tous les domaines imaginables où les ordinateurs sont utilisés. On le retrouve notamment dans l’analyse des données, le traitement rapide, les calculs, la reconnaissance faciale, la cybersécurité et les ressources humaines.

• L’apprentissage automatique dans le commerce de détail : Dans le commerce de détail, l’apprentissage automatique a personnalisé les achats en recommandant des produits selon le comportement des clients, comme le moteur de recommandation d’Amazon qui suggère des produits correspondant aux achats précédents d’un utilisateur. Parmi les autres usages figurent la tarification dynamique, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et de la gestion des stocks, ainsi que les prévisions de marché.
• L’apprentissage automatique dans l’entreprise : L’apprentissage automatique améliore les opérations des entreprises en renforçant leur efficacité, en réduisant les coûts et en favorisant la croissance. La prévision de la demande en produits utilise le ML pour prévoir précisément la demande des clients, optimiser la gestion des stocks, réduire les excédents et les ruptures de stock, et aligner la production sur les besoins du marché.
• L’apprentissage automatique dans la santé : Dans le secteur de la santé, l’apprentissage automatique améliore le diagnostic, les plans de traitement et la prise en charge des patients. Il permet d’adapter les médicaments et améliore la précision des diagnostics grâce à l’analyse d’images.
• L’apprentissage automatique dans l’industrie manufacturière : L’apprentissage automatique améliore l’efficacité et la qualité dans l’industrie manufacturière grâce à la maintenance prédictive, au contrôle qualité et à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, afin d’optimiser les processus de production. Des entreprises comme GE l’utilisent pour prévoir les pannes d’équipement et réduire les temps d’arrêt.
• L’apprentissage automatique dans les services financiers : L’apprentissage automatique est utilisé dans les services financiers pour détecter les fraudes et gérer les risques en temps réel. Il améliore également l’évaluation du crédit, l’évaluation des risques et les recommandations d’investissement personnalisées.
• L’apprentissage automatique dans le service client et l’assistance : Dans le service client, l’apprentissage automatique alimente les chatbots et les assistants virtuels. Il aide également les organisations à améliorer leur service en analysant le sentiment exprimé dans les retours des consommateurs.
• L’apprentissage automatique dans le marketing : L’apprentissage automatique analyse les données des clients afin de proposer des actions marketing ciblées. Il anticipe le comportement des consommateurs pour améliorer les taux de conversion et l’engagement.
• L’apprentissage automatique dans l’informatique : Les opérations informatiques bénéficient de l’apprentissage automatique dans la sécurité des réseaux, les opérations informatiques prédictives et l’assistance automatisée. Pour un cas d’usage répandu comme la gestion et la surveillance des infrastructures, les entreprises utilisent des modèles d’apprentissage automatique afin de prédire les défaillances potentielles des systèmes, d’optimiser l’allocation des ressources et d’automatiser les tâches de maintenance courantes.
• L’apprentissage automatique dans la banque et la finance : Dans la banque et la finance, l’apprentissage automatique contribue à orienter les stratégies de trading, à fournir des informations sur les consommateurs et à automatiser la mise en conformité. Il aide à identifier le blanchiment d’argent en analysant les schémas de transaction et en repérant les activités suspectes.

IA générative ou apprentissage automatique : 7 différences clés

La comparaison entre l’IA générative et l’apprentissage automatique met en évidence plusieurs différences clés, notamment leurs objectifs, les types de résultats produits, les indicateurs de performance et les cas d’usage, soulignant l’importance de comprendre ces distinctions pour une application efficace dans différents domaines.

Des objectifs distincts

L’apprentissage automatique vise principalement à analyser les données pour identifier des tendances, effectuer des prédictions et fournir des informations à partir des relations apprises. Il est souvent utilisé pour des tâches telles que la classification, la régression et le regroupement. L’IA générative, en revanche, cherche à créer de nouvelles données originales qui imitent les tendances et les structures observées dans les données d’entraînement. Les modèles d’IA générative servent à produire du texte, des images, de la musique et d’autres formes de contenu qui deviennent de plus en plus indiscernables des données créées par l’être humain​.

Des types de résultats différents

Les résultats des modèles d’apprentissage automatique consistent généralement en des prédictions, des classifications ou des décisions fondées sur l’analyse des données d’entrée. Par exemple, un modèle d’apprentissage automatique peut prédire les ventes futures à partir de données historiques ou classer des e-mails comme indésirables ou non indésirables. À l’inverse, les modèles d’IA générative produisent des données entièrement nouvelles, par exemple en générant une image originale ou en rédigeant un texte cohérent. Cette capacité permet d’utiliser l’IA générative dans des applications créatives et artistiques qui nécessitent la création de nouveaux contenus​​.

Des indicateurs de performance variés

Les modèles d’apprentissage automatique sont généralement évalués à l’aide d’indicateurs de précision prédictive tels que la précision, le rappel et le score F1. Ces indicateurs permettent de mesurer dans quelle mesure les prédictions du modèle correspondent aux résultats réels. Les modèles d’IA générative, quant à eux, sont évalués à l’aide d’indicateurs qualitatifs qui mesurent le réalisme, la cohérence et la diversité du contenu généré. Des indicateurs quantitatifs comme les fonctions de perte peuvent également contribuer à affiner les performances des modèles d’IA générative​​.

Des cas d’usage différents

L’apprentissage automatique est largement utilisé dans des applications telles que la modélisation prédictive, les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et de la parole, ainsi que la détection des fraudes. Ces applications bénéficient de la capacité du modèle à apprendre à partir des données et à effectuer des prédictions précises. L’IA générative, quant à elle, excelle dans les tâches créatives comme la génération de texte, dont ChatGPT est l’exemple le plus populaire. Parmi les autres exemples majeurs figurent des outils comme DALL-E, Midjourney et Stable Diffusion qui composent de la musique et génèrent des contenus vidéo. L’IA générative convient ainsi aux applications dans le divertissement, la création de contenu et tout domaine nécessitant des résultats innovants et originaux​.

Complexité et besoins en ressources

Les modèles d’IA générative sont souvent plus complexes en raison de leur nature créative et de la diversité des résultats qu’ils produisent. Il est normal qu’ils nécessitent d’importantes ressources informatiques et de longues durées d’entraînement pour obtenir des résultats de haute qualité. En comparaison, les modèles d’apprentissage automatique peuvent présenter des niveaux de complexité et des besoins en ressources variables selon l’algorithme et l’application concernés. Certains modèles sont relativement simples et efficaces, tandis que d’autres, comme les modèles d’apprentissage profond, peuvent également exiger une puissance de calcul importante​.

Des interfaces utilisateur distinctes

L’interface utilisateur (UI) des applications d’apprentissage automatique comprend généralement des tableaux de bord et des visualisations affichant les résultats analytiques, les prédictions et les tendances. Ces interfaces sont conçues pour aider les utilisateurs à interpréter les informations tirées des données et à prendre des décisions éclairées. À l’inverse, les interfaces d’IA générative intègrent souvent des outils de création de contenu, comme des éditeurs de texte, des générateurs d’images et des logiciels de conception. Ces outils permettent aux utilisateurs de saisir des paramètres et de générer des résultats créatifs, offrant une expérience plus interactive et exploratoire​.

Des courbes d’apprentissage asymétriques

La courbe d’apprentissage nécessaire à la mise en œuvre de solutions d’apprentissage automatique est généralement abrupte : il faut donc bien maîtriser les statistiques, la science des données et le développement d’algorithmes. Il peut également être nécessaire de savoir prétraiter les données, entraîner les modèles et les évaluer. Toutefois, même si l’IA générative est elle aussi complexe et peut nécessiter une expertise de certains modèles génératifs, de nombreux outils d’IA générative deviennent plus faciles à utiliser, avec des interfaces qui permettent aux non-spécialistes de créer du contenu à l’aide de simples invites et paramètres.

3 outils d’IA générative à découvrir

Les outils d’IA générative transforment notre façon d’interagir avec la technologie en proposant des solutions innovantes dans de nombreux secteurs. Gemini, Pi et Claude sont trois outils remarquables qui offrent des capacités avancées de création de contenu, de résolution de problèmes et d’assistance personnalisée. Chaque outil possède des fonctionnalités uniques destinées à stimuler la productivité et l’innovation.

Gemini

Gemini est le modèle d’IA sophistiqué de Google, qui stimule la créativité et la productivité en comprenant et en intégrant des capacités multimodales. Il peut comprendre différents types d’informations, comme du texte, du code, des fichiers audio, des images et des vidéos. Il fournit aux utilisateurs une assistance intelligente et contextuelle pour des tâches telles que la rédaction, la planification et l’apprentissage.

La version gratuite de Gemini permet aux utilisateurs de créer différents types de contenus. Ils bénéficient de 1 million de jetons de requête et de 1 500 requêtes par jour. Pour ceux qui recherchent davantage de jetons et de requêtes, Gemini propose des forfaits d’abonnement de 19,99 à 36 dollars par mois.

Pi

Pi AI, ou « Personal Intelligence AI », est conçu comme un assistant d’IA utile, empathique et conversationnel qui évolue au fil de ses interactions avec les utilisateurs. Pi est gratuit pour tous et peut aider dans diverses tâches, qu’il s’agisse de donner des conseils, de répondre à des questions ou d’avoir des conversations informelles. Il aspire à jouer le rôle d’enseignant, de coach, de confident, de partenaire créatif et de caisse de résonance, en fonction des préférences et des besoins propres à chaque utilisateur. Pi repose sur Inflection-2.5, un puissant modèle d’IA qui rivalise avec de grands modèles de langage de premier plan comme GPT-4 et Gemini2.

Claude AI

Claude AI est un assistant d’IA de nouvelle génération conçu pour les tâches professionnelles. Il excelle dans le traitement du langage naturel, ce qui lui permet d’effectuer des tâches telles que la synthèse, la révision, les questions-réponses, la prise de décision et le développement de code. Claude est conçu pour être sûr, précis et sécurisé, ce qui en fait un outil fiable tant pour un usage personnel qu’en entreprise.

La version gratuite de Claude AI permet aux utilisateurs d’accéder aux fonctionnalités de base et générales. Pour les fonctionnalités avancées, Claude AI propose un abonnement allant de 20 dollars par utilisateur et par mois à 30 dollars par mois pour cinq utilisateurs.

3 formations en IA générative pour aller plus loin

Alors que l’IA générative et l’apprentissage automatique continuent d’évoluer, il est essentiel de se tenir au fait des dernières connaissances et compétences pour toute personne souhaitant progresser dans ces domaines. Si vous cherchez à comprendre ces technologies plus en profondeur, nous vous recommandons trois formations de Coursera qui proposent un accompagnement approfondi.

Generative AI for Everyone

Créateurs de la formation : DeepLearning.AI

Cette formation, dispensée par Andrew Ng, offre sur Coursera une introduction complète à l’IA générative. Elle présente les principes de fonctionnement de l’IA générative, ses applications et son impact potentiel sur différents secteurs. La formation comprend des exercices pratiques qui vous aideront à appliquer les concepts d’IA générative à des situations concrètes ; elle convient aux débutants comme aux professionnels souhaitant approfondir leur compréhension de l’IA générative​. 

Elle coûte 49 dollars pour un abonnement mensuel. Les étudiants ont accès à tous les modules d’apprentissage et reçoivent un certificat à l’issue de la formation.

Introduction to Generative AI

Créateurs de la formation : Google Cloud

Cette formation de Google Cloud porte sur les fondamentaux de l’IA générative, notamment ses types de modèles et ses applications, et prépare aux formations suivantes comme Introduction to Generative AI Learning Path, plus spécialisée. Elle s’adresse aux personnes qui souhaitent comprendre les bases de l’IA générative et explorer ses applications à l’aide d’outils Google Cloud tels que Vertex AI​​.

Cette formation est incluse dans l’abonnement Coursera à 49 dollars par mois.

Generative AI with Large Language Models

Créateurs de la formation : AWS et DeepLearning.AI

Cette formation Coursera étudie l’utilisation des grands modèles de langage (LLM) pour l’IA générative. Elle explique le fonctionnement de l’IA générative, présente les points de vue d’experts d’AWS qui développent et déploient ces modèles, ainsi que les dernières recherches sur l’IA générative​. Elle enseigne également l’utilisation des LLM dans différents modèles et propose des exemples et des activités concrètes. Les modules et le matériel pédagogique sont inclus dans l’abonnement Coursera à 49 dollars par mois.

3 applications d’apprentissage automatique à découvrir

Les applications d’apprentissage automatique sont souvent open source, ce qui permet aux utilisateurs de contribuer à la communauté en améliorant et en personnalisant les fonctionnalités de l’outil selon leurs préférences ou celles de leur organisation.

TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque d’apprentissage automatique open source et gratuite, créée par l’équipe Google Brain. Elle propose un écosystème complet d’outils, de bibliothèques et de ressources communautaires pour développer, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur différentes plateformes, notamment les ordinateurs de bureau, les appareils mobiles et les environnements cloud. TensorFlow est réputé pour sa flexibilité et son évolutivité, ce qui le rend utile aussi bien pour la recherche que pour la production.

Pytorch

Pytorch est une bibliothèque d’apprentissage automatique open source, gratuite et populaire, développée par le laboratoire de recherche en IA de Facebook (FAIR). Elle est largement utilisée en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel et en apprentissage par renforcement. PyTorch est réputé pour son graphe de calcul dynamique, qui permet de créer et de déboguer les modèles de manière plus intuitive et flexible. Il facilite également le passage de la recherche à la production grâce à des outils comme TorchScript et TorchServe.

Microsoft Azure

Microsoft Azure est une plateforme et un service de cloud computing développé par Microsoft. Elle propose un large éventail de services, notamment des machines virtuelles, des bases de données, des outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, ainsi que des solutions pour l’Internet des objets (IoT) . Azure est conçu pour aider les organisations à développer, déployer et gérer des applications sur le réseau mondial de centres de données de Microsoft. La plateforme donne la priorité à la sécurité, à l’évolutivité et à la fiabilité, ce qui en fait une option prisée par les organisations souhaitant tirer parti des technologies cloud. Microsoft Azure propose un calculateur en ligne permettant aux utilisateurs de calculer un tarif adapté à leurs besoins spécifiques.

3 formations en apprentissage automatique pour aller plus loin

L’apprentissage automatique est un domaine en constante évolution, et une expertise approfondie est nécessaire pour rester compétitif. Nous recommandons trois formations en apprentissage automatique qui proposent des parcours complets couvrant les concepts fondamentaux et les techniques avancées.

Machine Learning Specialization

Créateurs de la formation : DeepLearning.AI et Stanford Online

DeepLearning.AI et Stanford Online ont créé sur Coursera la formation Machine Learning Specialization, un programme complet destiné aux débutants. Cette série de trois formations, dispensée par le spécialiste de l’IA Andrew Ng, présente les principes de l’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé et non supervisé, les réseaux neuronaux et les méthodes optimales de développement de l’IA. La spécialisation met l’accent sur les compétences pratiques et permet aux étudiants de créer des applications d’IA concrètes avec Python et TensorFlow. Cette formation est accessible via l’abonnement Coursera à 49 dollars par mois, avec accès à l’ensemble du matériel pédagogique et une certification à l’issue de la formation.

Machine Learning with Python

Créateurs de la formation : IBM

Machine Learning with Python propose une introduction à l’apprentissage automatique à l’aide du langage de programmation Python. Cette formation couvre des concepts fondamentaux, notamment l’apprentissage supervisé et non supervisé, l’apprentissage profond et le traitement des images. Elle vise à aider les apprenants à comprendre et à mettre en œuvre des techniques et des modèles d’apprentissage automatique, ce qui la rend adaptée aux personnes qui découvrent ce domaine. Machine Learning with Python est accessible via l’abonnement mensuel Coursera à 49 dollars.

Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize

Créateurs de la formation : SuperDataScience et Ligency Teams

La formation Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize sur Udemy propose un programme complet et pratique consacré à l’apprentissage automatique avec Python et R. Conçue par des spécialistes de la science des données, elle couvre un large éventail de sujets, comme la régression, la classification, le regroupement, l’apprentissage par renforcement et le traitement du langage naturel. Elle comprend des exercices pratiques et des modèles de code, ce qui la rend adaptée aux apprenants souhaitant utiliser des méthodes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets. Cette formation coûte 18 dollars sur Udemy, où vous pouvez accéder à tout le matériel pédagogique et obtenir un certificat à la fin de la formation. 

En résumé : comment choisir entre l’IA générative et l’apprentissage automatique

Pour choisir entre l’IA générative et l’apprentissage automatique, tenez compte de vos besoins spécifiques. L’apprentissage automatique est idéal pour l’analyse des données, la reconnaissance des tendances et la prédiction, autant d’usages importants pour optimiser les opérations dans des secteurs comme la banque, la santé et le commerce de détail. L’IA générative est particulièrement adaptée à la création de contenus, ce qui la rend utile pour le développement de contenu, le divertissement et les expériences personnalisées. Bien qu’elles remplissent des fonctions distinctes, ces deux technologies sont liées et se complètent souvent. Leur potentiel combiné peut produire des solutions créatives à mesure que l’IA progresse.

Consultez le guide détaillé d’eWeek consacré aux meilleurs outils d’IA générative pour en savoir plus sur les solutions les mieux notées pour diverses applications.