🔍 Apprendre à apprendre – L’IA en deux grandes étapes
Depuis quelques années, on parle beaucoup d’intelligence artificielle (IA). Deux termes reviennent souvent : Machine learning et Deep learning. Il s’agit en fait de deux étapes clés dans l’évolution de l’IA.
Le Machine learning, ou apprentissage automatique, désigne la capacité d’un ordinateur à apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque tâche. C’est une forme d’apprentissage supervisé ou non supervisé, qui permet à la machine d’identifier des régularités, de faire des prédictions ou de prendre des décisions.
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Mais le Deep learning va plus loin. Il s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels, souvent très profonds (d’où le nom “deep”), qui permettent à la machine d’apprendre de façon plus autonome, notamment dans des domaines comme la reconnaissance d’images, la compréhension du langage ou la génération de sons.
Le Deep learning est donc une sous-catégorie du Machine learning, tout comme le Machine learning est lui-même une sous-catégorie de l’intelligence artificielle.
🧠 Pourquoi est-ce important ?
Parce qu’on est passé de programmes rigides à des systèmes qui évoluent, s’adaptent et apprennent. C’est un changement de paradigme : les machines ne se contentent plus d’exécuter des instructions, elles découvrent elles-mêmes comment accomplir une tâche, souvent mieux que nous.