Intelligence Artificielle vs Machine Learning : quelles différences ?

Intelligence artificielle vs Machine Learning : comprendre les deux notions

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

L’intelligence artificielle, souvent abrégée IA ou AI en anglais, désigne toutes les techniques grâce auxquelles les machines peuvent reproduire certains comportements cognitifs normalement réservés aux humains (raisonner, apprendre, percevoir son environnement, ou même prendre des décisions).

Loin d’être une technologie unique, l’IA a un grand nombre d’applications, et repose sur de nombreux mécanismes différents. Elle peut ainsi aussi bien permettre de :

• Comprendre votre voix et vos questions (les célèbres assistants Siri et Alexa sont ainsi des IA).  
• Repérer un visage sur une photo (pensez à Facebook, qui vous propose d’identifier les personnes présentes sur une photo après avoir détecté leurs visages).  
• Détecter les fraudes beaucoup plus rapidement que les humains (de nombreux services fiscaux et établissements bancaires ont ainsi adopté l’IA pour faciliter leur travail).  
• Générer des médias divers et variés (l’intelligence artificielle générative étant sans doute le type d’IA le plus connu du grand public aujourd’hui).

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning (l’apprentissage automatique en français, souvent abrégé ML) est une branche spécifique de l’IA.

Comme l’a défini Arthur Samuel en 1959, le principe du ML est plutôt simple : permettre à une machine d’apprendre par elle-même, grâce à l’expérience, en s’entraînant sur des données sans qu’un humain ne lui dise exactement quoi faire ou comment les interpréter.

Vous connaissez le dicton « c’est en forgeant qu’on devient forgeron » ? Avec le ML, c’est un peu la même chose. Voyez ça comme si vous donniez un vélo à un enfant et le laissiez se débrouiller sur la piste cyclable. Il tomberait, se relèverait, regarderait les cyclistes qui passent, et recommencerait jusqu’à trouver son équilibre et réussir à avancer seul. Le Machine Learning, c’est pareil : un algorithme de ML apprend en testant, sans qu’on lui dise exactement quoi faire, et tire des leçons de ses propres essais.

Le Machine Learning se décompose par ailleurs en 3 grandes approches :

• Apprentissage supervisé : l’algorithme apprend à partir d’exemples déjà étiquetés (exemple : « ceci est un chat, ceci est un chien »).  
• Apprentissage non supervisé : l’algorithme explore les données sans indication et repère tout seul des groupes ou des schémas répétitifs.  
• Apprentissage par renforcement : l’algorithme apprend grâce à un système d’essais-erreurs, un peu comme un joueur de jeu vidéo qui testerait différentes stratégies et serait récompensé ou pénalisé selon ses actions.

Quelle est la relation entre l’IA et le Machine Learning ?

Bien qu’ils soient souvent utilisés comme synonymes, l’IA et le ML ne désignent pas du tout la même chose. Le Machine Learning est en réalité une sous-catégorie de l’IA. Il est l’un des outils utilisés pour rendre une machine « intelligente », mais est loin d’être le seul. Si le Machine Learning est l’une des méthodes les plus répandues aujourd’hui, l’intelligence artificielle peut ainsi également s’appuyer sur :

• Des systèmes à base de règles (type « si A, alors B »)  
• Des algorithmes d’optimisation (utilisés en finance, en logistique…)  
• Des réseaux de neurones, qu’on retrouve en Deep Learning

En résumé :

• L’intelligence artificielle est le grand objectif : imiter l’intelligence humaine.  
• Le Machine Learning est l’une des méthodes pour y parvenir, en donnant à la machine la capacité d’apprendre par elle-même.

Quelles sont les principales différences entre IA et Machine Learning ?

Le Machine Learning est donc une sous-catégorie d’IA, mais en pratique, qu’est-ce qui les différencie vraiment ?

• L’IA vise un objectif global : rendre une machine capable de réfléchir ou d’agir comme un humain. En permettant d’automatiser les processus d’apprentissage, le ML est l’un des moyens pour y parvenir.  
• L’IA peut inclure des règles logiques ou symboliques (par exemple : « si température > 30°C alors allumer climatisation »), alors que le ML repose sur des méthodes d’analyse de données, souvent statistiques ou algorithmiques.Le ML a besoin de données pour s’améliorer : plus il en voit, plus il apprend. L’IA classique, elle, peut fonctionner avec des règles prédéfinies, sans forcément avoir besoin d’apprendre de nouvelles choses.  
• L’IA peut être « codée » manuellement pour répondre à des scénarios précis, tandis que le ML crée ses propres règles à partir de l’observation.  
• Le Machine Learning est souvent la colonne vertébrale des IA modernes, notamment des assistants vocaux, des systèmes de recommandations ou de détection de fraudes.

En bref : l’IA pense, le ML apprend. L’un rêve d’imiter l’intelligence humaine, l’autre observe et s’adapte pour y parvenir. Ensemble, ils forment un duo puissant qu’on retrouve dans la majorité des solutions technologiques actuelles.

Dans quels cas l’IA et le ML fonctionnent-ils ensemble ?

L’IA et le Machine Learning ne s’opposent donc pas mais se complètent. La plupart des systèmes « intelligents » actuels utilisent ainsi le Machine Learning comme moteur d’apprentissage.

Mais prenons un exemple qui devrait vous parler : le système de recommandations de la plateforme Netflix :

• L’IA analyse votre comportement (ce que vous regardez, à quel moment, sur quel appareil…).  
• Le Machine Learning, lui, apprend de ces données (et de celles de millions d’autres utilisateurs qui regardent des programmes similaires) pour vous suggérer la prochaine série que vous allez probablement adorer.

Résultat : plus vous utiliserez Netflix, puis son système de recommandation deviendra pertinent, tout ça grâce à l’association du ML et de l’IA.

Comment apprendre à utiliser l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning ?

Et si on vous disait que pour utiliser l’IA et le ML, même à niveau professionnel, vous n’aviez aucunement besoin d’un doctorat en mathématiques ? Chez Jedha, nous vous proposons des formations professionnalisantes, grâce auxquelles vous apprendrez à utiliser ces outils à leur plein potentiel :

• Lors de notre formation en Prompt Engineering de 42 heures, vous apprendrez à tirer parti des IA génératives pour booster votre productivité au quotidien.  
• Dans notre formation pour devenir Data Scientist, d’une durée de 450 heures, vous découvrirez notamment comment créer vos propres modèles de Machine Learning et de Deep Learning.  
• Avec notre formation pour devenir Data Engineer, d’une durée de 150 heures, vous apprendrez à mettre en production vos modèles IA, mais aussi à gérer des pipelines de données complexes, qui pourront vous aider à alimenter ces modèles.

Pour en savoir plus sur ces différents parcours :

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Quels sont les métiers liés au Machine Learning et à l’Intelligence Artificielle ?

Avec l’évolution rapide de l’IA, et par là, du ML, de nombreux métiers liés à ces technologies sont apparus ou ont évolué :

• Le Machine Learning Engineer, qui se concentre sur l’industrialisation des modèles ML et se charge de les rendre robustes, rapides et exploitables à grande échelle.  
• Le Deep Learning Engineer, spécialisé dans les réseaux neuronaux complexes. Il travaille notamment sur la reconnaissance d’image, le NLP, ou encore les LLM.  
• Le Data Scientist, notamment chargé de concevoir des modèles prédictifs et de les entraîner sur des jeux de données pour qu’ils puissent ensuite aider à la prise de décisions.  
• Le Prompt Engineer, métier fortement lié à la GenAI, puisqu’il repose en grande partie sur l’art de parler à des modèles comme ChatGPT pour pouvoir concevoir des prompts efficaces afin d’automatiser certaines tâches.  
• L’AI Product Manager, qui pilote le développement de produits intégrant de l’IA. Il fait le lien entre tech, business et utilisateurs, tout en maîtrisant les nombreux enjeux liés à l’IA.  
• Le Consultant en IA, qui accompagne les entreprises dans l’intégration de l’intelligence artificielle à leurs processus métiers.

Et le meilleur dans tout ça ? Loin d’être réservés à une élite, après avoir suivi les formations adaptées, ces métiers sont ouverts aux profils en reconversion ! Et chez Jedha, nous vous proposons justement des formations à l’issue desquelles vous pourrez travailler dans l’IA. Découvrez-les sans attendre dans notre syllabus !

Questions fréquentes à propos de la différence entre IA et Machine Learning

Quelle est la différence entre IA, Machine Learning et Deep Learning ?

• L’intelligence artificielle (IA) est le concept global : elle vise à doter les machines de capacités cognitives humaines, comme la compréhension du langage, la prise de décision ou la reconnaissance visuelle.  
• Le Machine Learning (ML) est une sous-catégorie de l’IA, qui permet aux machines d’apprendre automatiquement à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche.  
• Le Deep Learning (DL) est un type avancé de Machine Learning, basé sur des réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain : en fonction des données qu’ils reçoivent, ils renforcent les connexions les plus utiles à leur interprétation, et affaiblissent celles qui ne le sont pas.

Quelles sont les limites de l'IA et du Machine Learning ?

L’intelligence artificielle comme le Machine Learning souffrent encore de nombreuses limites :

• L’IA traditionnelle manque de flexibilité.  
• Le Machine Learning a besoin de beaucoup de données d’entraînement.  
• Les deux peuvent être biaisés, produire des erreurs ou manquer de contexte, ce qui soulève la question de l’éthique de l’IA.  
• Les deux sont gourmandes en énergie pour fonctionner, ce qui pose problème dans le contexte du réchauffement climatique.

Quels sont les langages de programmation les plus utilisés en IA ?

Parmi les langages de programmation les utilisés en IA, vous trouverez :

• Python, rendu très populaire grâce à ses librairies de ML et de DL  
• R, très utilisé en Data Science  
• Java et C++, appréciés pour leurs performances  
• Julia, un langage informatique en plein essor, surtout utilisé pour la programmation de modèles complexes.