Artificial Intelligence & Deep Learning

Selon Guillaume

Co-Fondateur

On train

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? 

L’intelligence artificielle est “l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence” (Larousse). Une intelligence artificielle est dite “faible” quand elle simule simplement des comportements intelligents, comme Siri ou Alexa. A l’opposé, un IA “forte” est non seulement capable d’imiter également ces comportements, mais également de simuler des idées abstraites et donc de réifier une conscience. 

L’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning sont souvent confondus. En réalité, ces domaines sont différents, mais étroitement liés. Le deep learning est englobé par le machine learning, qui lui même est une notion appartenant à l’intelligence artificielle.

Bulles imbriquées pour positionner les notions d'IA, de machine learning et de deep learning. La plus large est l'IA, l'intermédiare est le machine learning et la plus petite est le deep learning

Qu’est-ce que le Deep Learning ? 

Le Deep Learning, ou apprentissage en profondeur, est une branche du Machine Learning : la machine est capable d’apprendre et de résoudre des tâches sans avoir été explicitement programmée pour. L’architecture du Deep learning s’organise autour de couches plus ou moins profondes (“deep”) de milliers de neurones informatiques, tous en connexion les uns avec les autres. Chaque neurone possède un rôle essentiel puisqu’il effectue des calculs qui sont ensuite communiqués au reste du réseau. Ainsi, les couches partagent les informations aux autres couches et valident ou non les résultats qu’elles attendaient sur la base des informations transmises par les neurones artificiels. Cela permet à l’IA d’accomplir la mission pour laquelle elle a été créée.

Les sujets associés à cette thématique :

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