L’intelligence artificielle est un domaine très vaste qui peut intimider lorsque l’on s’y connaît peu. Les entreprises l’utilisent de plus en plus. L’analyse des données est un facteur clef pour prendre des décisions. Ces données doivent être prétraitées et analysées, et pour cela l’intelligence artificielle est utilisée. On emploie alors des méthodes, comme le Machine Learning ou le Deep Learning. Ces outils sont employés pour de nombreuses applications. Et très souvent on peut confondre ces termes. Il peut donc s’avérer indispensable de bien définir à quoi correspondent Machine Learning, Deep Learning et IA. Voir des exemples concrets peut aussi être une bonne chose pour bien appréhender ces méthodes. Une fois bien compris ce que sont ces méthodes, il peut aussi être intéressant de savoir comment choisir la bonne méthode.
Machine Learning et Deep Learning : définitions claires
Le Machine Learning est un sous-domaine de l’Intelligence artificielle. De même, le Deep Learning est un sous-domaine du Machine Learning. Il repose sur le Machine Learning.
Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning correspond à l’apprentissage automatique. C’est un domaine scientifique. C’est donc une sous-catégorie de l’Intelligence artificielle. Des algorithmes découvrent des modèles ou « patterns » ou motifs récurrents dans un ensemble de données. Il peut s’agir de chiffres, des images, des mots, des statistiques… Tout ce qui est stocké numériquement peut être une donnée pour le Machine Learning. Les algorithmes vont déceler les patterns des données. Pour cela, ils vont apprendre et améliorer leurs performances pour exécuter les tâches.
Ces algorithmes apprennent de manière autonome à effectuer des tâches, réaliser des prédictions et améliorer leurs performances. Un pattern pourra retrouver des patterns pour chaque nouvelle donnée.
Le Machine Learning repose sur quatre principales étapes :
- Sélectionner et préparer des données pour s’entraîner,
- Identifier un algorithme à exécuter,
- Entraîner l’algorithme,
- Utiliser et améliorer le modèle.
Il existe de nombreuses variétés d’algorithmes de Machine Learning. Les algorithmes de régression, logistique ou linéaire permettent de comprendre les relations entre données. Autre algorithme de Machine Learning, l’arbre de décision établit des recommandations qui sont basées sur des règles de décisions. Les algorithmes d’associations découvrent des patterns et des relations dans les données. Les réseaux de neurones correspondent à des algorithmes qui se présentent sous forme d’un réseau à plusieurs couches.
Trois types de modèles sont utilisés en Machine Learning :
- L’apprentissage supervisé,
- L’apprentissage non supervisé,
- L’apprentissage par renforcement.
Qu'est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning utilise des couches de réseaux neuronaux ou algorithmes modelés sur le modèle du cerveau humain. Il sera possible de recueillir des informations qui proviennent de différentes sources de données et d’analyser les données en temps réel sans intervention humaine. Les processeurs graphiques (GPU) sont optimisés pour former des modèles.
Le Deep Learning est un moteur pour beaucoup de technologies d’IA qui vont améliorer l’automatisation et l’analyse. On l’utilise lorsque l’on surfe sur le net, utilise son smartphone, effectue une reconnaissance vocale sur les enceintes intelligentes, réalise une reconnaissance faciale de photo, active des automobiles autonomes.
Le Deep Learning s’utilise pour révéler des informations et des relations non visibles dans un ensemble de données. Les entreprises pourront ainsi détecter des fraudes, mieux gérer leur supply chain et mettre en place une cybersécurité.
Le Deep Learning analyse des données non structurées, étiquettes des données, extraits des caractéristiques à partir de données brutes…
IA supervisée, non supervisée et par renforcement
L’IA, tout comme le Machine Learning, peut être supervisée, non supervisée ou par renforcement.
Dans le cas supervisé, l’approche consiste à utiliser des jeux de données étiquetés qui entraînent des algorithmes afin de classer les données. La classification met en place des segments spécifiques pour, par exemple, rejeter des spams ou rejeter des profils sur des réseaux sociaux. La régression s’appuie sur des algorithmes pour mesurer la relation entre variables dépendantes et variables indépendantes. Les entreprises peuvent ainsi prévoir la trajectoire de croissance des recettes publicitaires, par exemple.
Dans le cas de l’IA non supervisé, les algorithmes examinent et regroupent les jeux de données non étiquetées. Trois catégories d’algorithmes peuvent se voir :
- Clustering. Les données non étiquetées sont regroupées via des techniques de regroupement en fonction de leurs similitudes ou de leurs différences.
- Association. Cela permet de trouver des relations entre les variables d’un jeu de données.
- Réduction de la dimensionnalité. Lorsque le nombre de données présente des caractéristiques particulièrement élevée,s la dimensionnalité permet de réduire ce nombre sans compromettre l’intégrité des données.
Les différences clés à retenir
Ces éléments sont liés mais ils présentent des caractéristiques distinctes.
Pour simplifier, voyons les principales spécificités et les différences du Machine Learning et du Deep Learning.
Architecture des modèles
Ces deux outils utilisent des modélisations différentes. Pour le ML, c’est un modèle statique qui est utilisé. Il y a alors plus d’observations que de paramètres. Le DL s’appuie sur une optimisation numérique. Il y a plus de paramètres que d’observations.
Pour donner un sens aux données observées, des réseaux neuronaux vont faire passer les données à travers des couches de nœuds interconnectés.
Avec le ML, il sera nécessaire de sélectionner et extraire manuellement les caractéristiques à partir des données brutes. Le DL peut auto-apprendre.
Volume de données requis
Pour ce qui est du volume des données traitées, le ML peut observer des milliers de données. Le DL atteint des millions de données (Big Data).
Même si le DL est une technique du Ml, il exige davantage de ressources. Le jeu de données sera beaucoup plus volumineux.
Besoins en calculs et ressources
Pour ce qui est des principaux domaines d’application, le ML classe et régresse à partir de données tabulaires. Le DL va, en plus, prendre en compte les langages naturels et computer la vision.
Courbe d'apprentissage et niveau d'expertise
La résolution des problèmes est aussi une différence importante. Avec le ML, les humains vont sélectionner des fonctionnalités manuellement. Ce qui n’est pas le cas avec le Deep Learning.
Les méthodes d’entraînement sont aussi différentes. Pour ce qui est du Machine Learning, on trouve quatre méthodes principales :
- L’apprentissage supervisé,
- L’apprentissage non supervisé,
- L’apprentissage semi-supervisé,
- L’apprentissage par renforcement.
Les algorithmes du DL emploient des méthodes beaucoup plus complexes.
Exemples concrets d'application
Voyons à présent des cas concrets concernant l’utilisation de ces deux méthodes pour mieux comprendre.
En finance
Avec le Machine Learning, il sera plus simple d’analyser et réguler les risques possibles. Le Deep Learning peut être utile à plusieurs services financiers. L’analyse prédictive sera très utile pour gérer les portefeuilles d’investissement ou encore les actifs de négociation sur les marchés boursiers. C’est aussi pour les banques une solution pour atténuer les risques liés à l’approbation des prêts.
Pour bien faire la différence et adopter la meilleure méthode, il est possible de s’adresser à un expert de la finance détenant un MBA en Finance & Data Performance.
En santé
Le ML permet d’analyser plus précisément les résultats et radiographies (par exemple) d’un patient. Le diagnostic sera donc beaucoup plus précis et ciblé. Il y aura une plus grande réduction des risques.
Le Deep Learning permet d’élaborer des solutions thérapeutiques. C’est aussi une aide majeure pour réaliser des diagnostics précis.
Dans les usages quotidiens
Le Machine Learning va être utilisé par les entreprises dans le service client. Le ML va analyser chaque transaction dans la base de données et va créer un profil client basé sur l’historique. Il pourra alors créer un programme de sensibilisation adapté aux préférences du client.
Pour le secteur industriel, il sera plus simple de surveiller les équipements et de faire une maintenance prédictive. Dans l’hôtellerie, il sera plus facile de proposer une tarification dynamique.
Le Deep Learning intervient dans le secteur de l’industrie pour faciliter l’automatisation. Il participe à la sécurité des travailleurs. Les machines peuvent en effet détecter des situations dangereuses. C’est aussi un outil très important pour les voitures autonomes. Différentes applications se retrouvent dans l’entreprise, comme, par exemple, mettre en place de bonnes pratiques pour le développement durable.
Comment choisir la bonne approche ?
Savoir si on va utiliser le Machine Learning ou le Deep Learning va avant tout dépendre du type de données à analyser. Le ML va identifier les motifs récurrents à partir de données structurées. Le DL est, quant à lui, plus adapté aux données non structurées. Il identifie les relations complexes. Il pourra ainsi analyser les commentaires sur les réseaux sociaux.
En fonction du cas d'usage
Les performances de ces outils varient en premier lieu en fonction des cas d’utilisation. Le Machine Learning sera adapté à des tâches plus simples, comme, par exemple, l’identification de nouveaux courriers indésirables.
Pour ce qui est des tâches plus complexes, le Deep Learning surpasse le ML. Ainsi, par exemple, pour faire une reconnaissance sur des images médicales, le DL pourra identifier des anomalies invisibles pour l’œil humain.
En fonction des ressources disponibles
Le ML et le DL nécessitent une intervention humaine importante. Une personne doit, en premier lieu, définir un problème, puis préparer les données, sélectionner et entraîner un modèle, évaluer, optimiser et déployer des solutions adaptées. Il sera aussi nécessaire de réaliser les interprétations. Avec le ML, il sera plus simple de faire ces interprétations. Le DL prend beaucoup plus de temps car les modèles sont mathématiques. Toutefois en optant pour des modèles et des plateformes pré-entraînés, cela prend moins de temps et donc moins de ressources.
Le Deep Learning exige également plus de stockage et de puissance. Néanmoins, le ML peut s’exécuter sur un seul cluster de serveurs. Ce qui n’est pas le cas avec le DL qui a besoin de plusieurs clusters haute performance et des infrastructures importantes. Il y aura alors un coût plus important.
Le Deep Learning et le Machine Learning sont des outils importants pour les entreprises qui veulent améliorer leurs performances. Basés tous deux sur l’Intelligence artificielle, ces deux méthodes sont souvent confondues, même s’il existe de très nombreuses différences que nous avons vues.
Aujourd’hui devenues indispensables pour les entreprises, ces deux méthodes sont utilisées dans tous les secteurs pour automatiser leurs tâches et corriger des problèmes potentiellement graves.