Intelligence artificielle vs Machine Learning : les différences clés expliquées

L'intelligence artificielle (IA) est l'un des plus gros mots à la mode pour 2020 et ne fera que continuer à gagner en popularité à l'avenir alors que nous commençons à exploiter pleinement son potentiel. Pour ceux qui découvrent le sujet, vous vous demandez peut-être pourquoi vous voyez presque toujours le concept « intelligence artificielle » accompagné de « machine learning » ?

Que sont-ils ? En quoi diffèrent-ils ? Où peuvent-ils être appliqués dans un contexte industriel ? Pourquoi sont-ils si importants ? Semblables à de nombreux autres termes nés de l'Industrie 4.0, l'intelligence artificielle et le machine learning semblent souvent être surutilisés et mal appliqués. Cet article tente de clarifier la différence sans aucun battage marketing.

IA et ML définis

L'intelligence artificielle est une technique qui permet aux machines d'imiter le comportement humain. Le machine learning (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des méthodes statistiques pour s'améliorer au fil du temps à mesure qu'il acquiert de l'expérience. Il existe de nombreux types d'intelligence artificielle, couvrant des sujets comme le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et les robots intelligents.

L'intelligence artificielle a la capacité de percevoir, raisonner et apprendre. Le machine learning, qui est la base de nombreux systèmes d'intelligence artificielle, n'a que la capacité de faire des prédictions sur les résultats. Bien que le ML puisse identifier des différences dans les motifs de données, il ne comprendra jamais ce qu'il fait réellement. L'IA utilisera les résultats du machine learning, ainsi que d'autres méthodes analytiques, pour parvenir à un certain niveau d'intelligence.

Diagramme des interrelations : intelligence artificielle, machine learning et deep learning

Différence

Le machine learning est chargé de prendre des décisions binaires. Quelque chose est soit vrai, soit faux. Au fil du temps, la méthode utilisée pour prendre la décision est améliorée, conduisant à une plus grande confiance dans le fait que la décision est la bonne. La reconnaissance faciale est un exemple classique de machine learning. C'est soit vous, soit ce n'est pas vous sur une photo. L'intelligence artificielle, en revanche, utilise les décisions combinées de nombreuses entrées pour toutes les améliorer. Elle puise dans de nombreux aspects différents des décisions. Si vous apparaissez souvent sur des photos avec une autre personne, l'intelligence artificielle apprendra de cette expérience et mettra à jour l'algorithme de machine learning pour améliorer le processus de décision.

Application

L'application la plus courante du machine learning est la reconnaissance de motifs. En utilisant l'apprentissage supervisé, un algorithme de machine learning se voit fournir un ensemble de données robuste. Deux des méthodes d'apprentissage les plus courantes sont la régression et l'arbre de décision. Le programmeur identifie les conditions qui l'intéressent. L'algorithme recherchera ensuite des conditions similaires à l'avenir.

Les systèmes de machine learning sont souvent appliqués à la surveillance de la santé des actifs. Par exemple, l'analyse des vibrations est utilisée pour détecter les problèmes d'un roulement dans un équipement rotatif. En utilisant le machine learning, un algorithme se voit fournir un grand ensemble de données de vibrations, peut-être plusieurs années, et identifie des motifs dans les données. Le programmeur identifiera les moments où une défaillance de roulement s'est produite dans l'ensemble de données. Le système prendra une décision, avec un niveau de confiance. Par exemple, le système pourrait être sûr à 90 % que le roulement tombera en panne dans six semaines.

L'intelligence artificielle intervient dans cette situation grâce à l'utilisation d'autres méthodes d'analyse de données. Cela peut être l'introduction de données de fabrication, comme des données de processus ou de qualité. Le système d'IA cherchera alors à améliorer l'algorithme de machine learning pour mieux détecter les défaillances de roulement. Il a également la capacité de fournir les meilleures conditions pour atteindre un résultat souhaité. Peut-être y a-t-il un arrêt planifié dans huit semaines. Le système d'IA fournira les conditions nécessaires pour augmenter la probabilité que le roulement ne tombe pas en panne avant cela.

Importance

Les techniques de ML et d'IA deviendront critiques pour le succès dans la fabrication. Grâce à la capacité de capturer plus de données et à l'utilisation d'outils analytiques, de meilleures décisions peuvent être prises plus rapidement. Cela améliorera considérablement l'efficacité opérationnelle et commerciale. Les processus peuvent être améliorés en optimisant certains paramètres tout en en contraignant d'autres — par exemple, maximiser l'efficacité tout en maintenant la qualité. Les décisions d'achat peuvent être optimisées dans des conditions de marché variables. Comme noté ci-dessus, les équipements peuvent être exploités à des niveaux optimisés.

Conclusion

Un mot de prudence avant d'essayer d'implémenter l'intelligence artificielle et le machine learning. Bien qu'il y ait de nombreux avantages à les utiliser dans votre entreprise, ils ne devraient pas être la première étape de votre transformation digitale. Vous aurez besoin d'un système disposant d'une puissance de calcul significative. Il est recommandé d'explorer une architecture cloud car ces systèmes peuvent être dimensionnés pour répondre aux besoins de votre application.

La qualité des données est également cruciale pour le succès de ces efforts. L'adage « garbage in, garbage out » s'applique certainement. Mais une fois vos données correctes et organisées, et que vous avez la puissance pour les traiter, l'intelligence artificielle utilisant le machine learning mènera assurément aux résultats mentionnés ci-dessus.