Intelligence artificielle & Data Science … En bref !

L’Intelligence artificielle (IA) et la Data Science sont deux champs disciplinaires dont l’objectif est de donner aux machines la capacité de simuler l’intelligence humaine et de reproduire au mieux les activités et comportements humains : la perception, l’apprentissage, la compréhension et la prise de décision.

Ce sont deux disciplines à part entière qui se rencontrent, s’alimentent et recherchent parfois les mêmes objectifs. La frontière peut paraître vague entre IA et Data Science … mais, est-ce vraiment le cas ?

L’Intelligence artificielle

➡️ D’après P. Norvig, Directeur de recherche chez Google et S. Russel, Informaticien ; auteurs de « L’Intelligence Artificielle : Une approche moderne »désignent l’IA comme étantun ensemble de moyens et d’actions intelligentes mis en œuvre étant capables d’interagir avec l’environnement de façon plus ou moins autonome.

Grâce à des capteurs (la caméra frontale d’un véhicule), des algorithmes informatiques vont permettre de comprendre l’environnement (un camion freine devant le véhicule) et de prendre une décision (le véhicule autonome doit freiner).

Les algorithmes sont capables d’apprendre, comme l’humain : par répétition et correction des erreurs ! C’est pourquoi on parle de machine learning. Récemment, les algorithmes d’apprentissage profond (deep learning) se sont rapprochés de la complexité du cerveau humain et ont permis de résoudre des tâches de plus en plus difficiles.

👉 Le Machine Learning et le Deep Learning sont donc des sous-ensembles de l’IA. Ils sont utilisés dans des domaines aussi différents que la vidéo-protection ou le diagnostic assisté par ordinateur.

Et la Data Science, c’est quoi ?

➡️ La Data Science est un vaste domaine qui englobe les méthodologies et outils inhérents à la collecte, la gestion et l’analyse de données. Ici, on doit résoudre le problème du stockage – sécurisé – de grandes quantités de données et de la meilleure façon d’y accéder rapidement. Mais on parle surtout de statistiques, de la préparation et de l’exploration des données. C’est cette analyse qui va « faire parler » les données et donc, leur donner de la valeur. Mais c’est aussi elle qui va permettre de s’assurer du bon fonctionnement d’un algorithme d’IA !

👉 La Data Science donne(par exemple)la possibilité à une entreprised’optimiser la fidélisation de sa clientèle ouencore de prédire ses résultats financiers.

Il est donc évident que l’Intelligence artificielle va de pair avec la Data Science au vu de leurs nombreux points communs.

Quels est l’impact de ces deux disciplines ?

Notre société est profondément modifiée par l’Intelligence artificielle et la Data Science parfois pour le pire, mais souvent pour le meilleur. Elles sont considérées par les entreprises comme la ressource clé de leur avenir !

Ces disciplines procurent sans aucun doute de nombreux avantages dans beaucoup de domaines ; notamment dans le secteur de la santé. Mais elles soulèvent également des questions sur la confidentialité des données, la vie privée, la violation des valeurs éthiques.

Les grands défis qu’elles rencontrent actuellement sont aussi liés au climat (un ordinateur consomme beaucoup d’énergie … pas forcément verte), à l’acceptabilité (une machine doit assister l’Homme, pas le remplacer) et à l’explicabilité des résultats qu’elles produisent.

Vous souhaitez en savoir plus sur l’IA et la Data Science ?

Découvrez la majeur Intelligence artificielle & Data Science (IADS) de l’ESIEA : une spécialisation qui permet aux étudiants de développer des projets appliqués aux domaines de la santé, de la robotique, du génie climatique, de la cybersécurité, etc.

💡Les étudiants de l’ESIEA collaborent avec des chercheurs du Laboratoire Learning, Data et Robotics (LDR) de l’ESIEA qui participe aux projets regroupant ceux de Telecom Paris, Supélec, Descartes et de nombreuses entreprises ! Quelques exemples ci-dessous :

• Détection des signes avant-coureurs de la dépression
• Aide à l’apprentissage de la communication
• Prédiction des évènements climatiques extrêmes
• Caractérisation des virus informatiques (en lien avec la majeure cyber-sécurité)
• Contrôle d’une flotte de drones pour la réalisation d’une fresque artistique
• Intelligence artificielle à faible consommation d’énergie

📌La Majeure IADS forme des futurs Ingénieurs d’un numérique utile, capable d’exploiter la donnée dans toutes ses facettes : modélisation, analyse, sauvegarde, disponibilité, valorisation….

#IntelligenceArtificielle #DataScience