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Cas d'usage professionnel : Le Machine Learning ou l'IA est-il mieux pour faire des prédictions ?




Récemment, j'ai entendu des gens dire des choses comme « Le Machine Learning est mieux que l'IA pour ça » ou demander, « Avons-nous besoin de l'IA pour cela, ou le Machine Learning serait-il préférable ? » Dans cet article, nous allons distinguer la différence entre le Machine Learning (ML) et l'Intelligence Artificielle (IA), identifier quand utiliser l'un ou l'autre, puis fournir un exemple de l'utilisation conjointe des deux pour faire des prédictions à l'aide de données d'images, une compétence disponible pour l'évaluation des risques dans de nombreuses industries.


NOTE : Pour éviter de déranger certaines personnes, permettez-moi de préciser que le Machine Learning est techniquement un sous-ensemble de l'intelligence artificielle et était autrefois indiscernable de celle-ci. Cependant, aujourd'hui, la plupart des investissements sont dirigés vers le Traitement du Langage Naturel (NLP en anglais), tels que les Grands Modèles de Langage (LLM), qui ont capté l'attention des médias. Ainsi, dans les conversations quotidiennes, lorsque les gens utilisent le terme IA, ils font généralement et sans le savoir référence à l'IA générative, comme les LLMs (tel que ChatGPT). Ainsi, à partir de maintenant, nous utiliserons les termes corrects en comparant les LLMs au ML.


Machine Learning vs Grands Modèles de Langage


Le ML est un sous-ensemble de l'IA qui fonctionne sur des règles prédéfinies. Il est particulièrement doué pour effectuer des tâches mathématiques telles que l'analyse de données, la reconnaissance de motifs et la modélisation prédictive. Le ML est le plus efficace pour traiter des données numériques et catégorielles, et il excelle dans les tâches de classification qui impliquent la reconnaissance de motifs.


Les LLMs sont des modèles d'IA qui ont été entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles. Ils sont excellents pour condenser et expliquer des informations complexes, et sont particulièrement utiles pour des tâches nécessitant la compréhension et la génération de langage naturel, telles que la génération de texte semblable à celui d'un humain, la création de contenu, la synthèse, la traduction et la réponse aux questions.


Comme déjà mentionné, le ML est basé sur des règles et essaie toujours de trouver une meilleure manière d'obtenir une réponse à une question. Tandis que les LLMs cherchent une meilleure façon de poser des questions et de répondre à toute question. Par exemple, lors de l'analyse d'une image, un LLM est bon pour analyser une seule image lorsqu'il connaît la question et vous pouvez valider sa compréhension. Par contre, le ML peut analyser des tonnes d'images en suivant les règles qui ont été intégrées dans le modèle ML. Une autre façon de le voir, c'est que le ML est un spécialiste tandis que les LLMs sont des généralistes.


Pour l'instant, le ML est meilleur pour ces tâches numériques, mathématiques, prédictives et catégorielles sur un grand ensemble de données. Cependant, compte tenu de l'énorme montant des investissements dans l'IA générative, nous prévoyons que les LLM vont progresser au point de remplacer la plupart des tâches actuellement effectuées par des modèles de ML. Cependant, il y aura probablement toujours une place pour des tâches avancées réalisées par le ML.


ATTENTION, nous ne voulons pas vous confondre, mais nous disons tout cela pour dire que les LLMs sont construits à partir de modèles ML, et les entreprises peuvent même affiner les LLMs existants en utilisant le ML pour résoudre des tâches commerciales spécifiques, que vous pouvez lire ici.


Cas d'utilisation de l'analyse des données d'images : Utilisation conjointe du ML et des LLMs pour construire une solution prédictive.


Si une entreprise souhaite développer un outil interactif qui prédit les résultats à l'aide de données d'images, elle peut alors combiner le ML et les LLMs pour maximiser les forces des deux technologies.


Premièrement, elles peuvent utiliser des modèles ML pour l'analyse en masse des données d'images. Ces modèles peuvent identifier des motifs, classifier des images et détecter des anomalies avec aisance. Les modèles ML peuvent traiter et analyser des milliers d'images efficacement, fournissant des aperçus précieux sur les tendances et les caractéristiques.


Deuxièmement, elles peuvent intégrer un LLM pour interagir avec les utilisateurs. Le LLM peut expliquer les découvertes du modèle ML en langage naturel et répondre à toutes les questions de suivi. Le LLM peut également résumer les résultats et offrir des insights dans un format facilement compréhensible, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.

Enfin, les entreprises peuvent appliquer des techniques de ML pour affiner le LLM en fonction des retours des utilisateurs. Cela améliorera ses réponses et rendra l'outil plus efficace au fil du temps.


En combinant les capacités analytiques des modèles ML avec la compréhension et la génération de langage des LLMs, les entreprises peuvent créer des outils puissants qui non seulement analysent les données d'images à grande échelle, mais offrent également des insights actionnables de manière conviviale. Cette approche offre une solution complète pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises.


En conclusion, même si le ML et les LLMs sont tous deux de l'IA, ils possèdent des capacités distinctes qu'il est important de comprendre lorsqu'on pense à des moyens innovants d'impacter votre entreprise. Pour un résumé comparant le ML et les LLMs, veuillez consulter le tableau 1 ci-dessous. Pipemind est là pour vous aider dans toutes vos entreprises d'IA, alors n'hésitez pas à nous contacter pour apprendre comment l'IA peut transformer votre entreprise.



Tableau 1 : Résumé de l’apprentissage automatique et des grands modèles linguistiques (LLM)

Caractéristique

Machine Learning (ML)

Grands Modèles de Langage (LLMs)

Cas d'usage principal

Modélisation prédictive, reconnaissance de motifs, tâches de classification, analyse de données.

Compréhension et génération de langage naturel, création de contenu, synthèse.

Forces

Efficace avec de grands ensembles de données, capacités prédictives fortes, personnalisable.

Polyvalent dans les tâches linguistiques, excellent en synthèse d'informations, interactif.

Faiblesses

Peut être complexe à interpréter, dépendant de la qualité des données, nécessite une maintenance.

Risque de générer des informations incorrectes, expertise limitée dans certains domaines, biais des données.

Interprétabilité

Souvent décrit comme une "boîte noire" en raison de la complexité à comprendre les décisions du modèle.

Génère du texte semblable à celui d'un humain, ce qui le rend plus interprétable mais peut être inexact.

Dépendance aux données

Nécessite des données structurées de haute qualité pour l'entraînement.

Entraîné sur d'énormes quantités de données textuelles ; les résultats dépendent fortement des données d'entraînement.



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