Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ?

L'intelligence artificielle (IA) est l'un des plus grands mots à la mode pour 2020 et ne fera que continuer à devenir plus populaire à l'avenir alors que nous commençons à tirer pleinement parti de son potentiel. Pour ceux qui découvrent le sujet, vous vous demandez peut-être pourquoi vous voyez presque toujours le concept « intelligence artificielle » accompagné de « apprentissage automatique ? »

Que sont-ils? Comment sont-ils différents? Où peuvent-ils être appliqués en milieu industriel ? Pourquoi sont-ils si importants ? À l'instar de nombreux autres termes issus de l'industrie 4.0, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique semblent être souvent surutilisés et mal appliqués. Cet article tente de clarifier la différence sans aucun battage marketing.

Définition de l'IA et du ML

Intelligence artificielle est une technique qui permet aux machines d'imiter le comportement humain. Apprentissage automatique (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, englobant des sujets tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et les robots intelligents.

L'intelligence artificielle a la capacité de ressentir, raisonner et apprendre . L'apprentissage automatique, qui est à la base de nombreux systèmes d'intelligence artificielle, n'a que la capacité de faire des prédictions sur les résultats . Bien que ML puisse identifier les différences dans les modèles de données, il ne comprendra jamais ce qu'il fait réellement. L'IA utilisera les résultats de l'apprentissage automatique, ainsi que d'autres méthodes d'analyse, pour arriver à un certain niveau d'intelligence.

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

Différence

L'apprentissage automatique est chargé de prendre des décisions binaires. Quelque chose est vrai ou ne l'est pas. Au fil du temps, la méthode utilisée pour prendre la décision s'améliore, ce qui conduit à une plus grande confiance dans le fait que la décision est la bonne. La reconnaissance faciale est un exemple classique d'apprentissage automatique. C'est soit vous, soit ce n'est pas vous sur une photo. L'intelligence artificielle, quant à elle, utilise les décisions combinées de nombreuses entrées pour toutes les améliorer. Il s'inspire 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 d'apprentissage automatique pour améliorer le processus de décision.

Candidature

L'application la plus courante de l'apprentissage automatique est la reconnaissance de formes . À l'aide de l'apprentissage supervisé, un algorithme d'apprentissage automatique reçoit 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 alors des conditions similaires à l'avenir.

Les systèmes d'apprentissage automatique sont souvent appliqués pour surveiller la santé des actifs. Par exemple, l'analyse des vibrations est utilisée pour détecter les problèmes d'un roulement dans un équipement en rotation. À l'aide de l'apprentissage automatique, un algorithme reçoit un grand ensemble de données de vibration, peut-être plusieurs années, et identifie des modèles 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 peut être sûr à 90 % que le roulement tombera en panne dans les six semaines.

L'intelligence artificielle entre dans cette situation grâce à l'utilisation d'autres méthodes d'analyse de données . Il peut s'agir de l'introduction de données de fabrication, telles que des données de processus ou des données de qualité. Le système d'IA cherchera ensuite à améliorer l'algorithme d'apprentissage automatique pour mieux détecter les défaillances des roulements. Il a également la capacité de fournir les meilleures conditions pour atteindre un résultat souhaité. Il y a peut-être un arrêt prévu dans huit semaines. Le système d'IA fournira les conditions nécessaires pour améliorer la probabilité que le roulement ne tombe pas en panne avant cela.

Importance

Les techniques de ML et d'IA deviendront essentielles au succès de la fabrication. Grâce à la capacité de capturer plus de données et à l'utilisation d'outils d'analyse, 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 limitant d'autres valeurs, par exemple en maximisant l'efficacité tout en maintenant la qualité. Les décisions d'achat peuvent être optimisées dans des conditions de marché variables. Comme indiqué ci-dessus, l'équipement peut être utilisé à des niveaux optimisés.

Conclusion

Un mot de prudence avant d'essayer de mettre en œuvre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Bien qu'il existe de nombreux avantages à les utiliser dans votre entreprise, ils ne doivent pas être la première étape de votre transformation numérique . Vous aurez besoin d'un système doté d'une puissance de calcul importante. Il est recommandé d'explorer une architecture cloud car ces systèmes peuvent être mis à l'échelle pour répondre aux besoins de votre application.

La qualité des données est également essentielle au succès de ces efforts. L'adage « ordures à l'intérieur, ordures à l'extérieur » s'applique certainement. Mais une fois que vos données sont correctes et organisées, et que vous avez le pouvoir de les traiter, l'intelligence artificielle utilisant l'apprentissage automatique conduira très certainement aux résultats susmentionnés.