Intelligence artificielle basée sur des règles vs apprentissage automatique

Les systèmes d'apprentissage automatique apprennent des données passées et s'adaptent aux nouvelles situations de manière autonome, tandis que les systèmes basés sur des règles s'appuient sur l'intervention humaine pour toute modification.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle basée sur des règles ?

L'intelligence artificielle basée sur des règles est un système d'IA basé sur un ensemble de règles prédéterminées. Ces règles sont créées par les humains et définissent les actions que le système entreprendra dans différentes situations.

Par exemple, si X se produit, Y doit être exécuté. L’IA basée sur des règles est de nature déterministe, ce qui signifie qu’elle adopte une approche de cause à effet.

Les modèles d'IA basés sur des règles nécessitent des données et des informations de base pour fonctionner correctement, et ils sont limités à l'exécution des tâches et des fonctions pour lesquelles ils sont programmés. Il s'agit d'une forme plus avancée d'automatisation des processus robotiques et peut être utilisée pour des tâches telles que la saisie de données, la classification de documents et la détection de fraudes.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Source : AnalyticsVidhya

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'utilisation de données et d'algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont entraînés pour effectuer des prédictions et des classifications basées sur des données passées, améliorant progressivement la précision au fil du temps.

Les modèles d'apprentissage automatique sont divisés en trois catégories principales : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage semi-supervisé. L'apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle à l'aide de données étiquetées pour faire des prédictions. L'apprentissage non supervisé consiste à rechercher des modèles dans des données non étiquetées, tandis que l'apprentissage semi-supervisé est une combinaison des deux.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont souvent créés à l'aide de frameworks qui accélèrent le développement de solutions, tels que TensorFlow et PyTorch. L'apprentissage automatique a un large éventail de cas d'utilisation, notamment le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et la détection de fraude.

Quelles sont les principales différences entre l'intelligence artificielle basée sur des règles et l'apprentissage automatique ?

La principale différence entre l'intelligence artificielle basée sur des règles et l'apprentissage automatique est que les systèmes basés sur des règles s'appuient sur des règles codées par des humains pour prendre des décisions, tandis que les systèmes d'apprentissage automatique apprennent des données passées et s'adaptent par eux-mêmes aux nouvelles situations. Les modèles d'IA basés sur des règles sont déterministes et limités à l'exécution de la tâche pour laquelle ils sont programmés, tandis que les modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour un large éventail de tâches et de fonctions.

Quand utiliser des modèles basés sur des règles ?

Les modèles basés sur des règles sont mieux adaptés lorsque le problème est clairement défini, que les données d'entrée sont structurées et que les règles sont claires et faciles à comprendre. Ils sont très efficaces pour les problèmes qui peuvent être décomposés en une série d’étapes logiques dont le résultat peut être prédit sur la base d’un ensemble de règles « si-alors ». Des exemples de systèmes basés sur des règles incluent les systèmes experts dans les domaines médical et juridique, les systèmes de détection de fraude dans le domaine financier et les chatbots dans le service client.

Dans ces cas, les règles sont généralement fixes et ne changent pas fréquemment, et les données sur lesquelles le système fonctionne sont relativement simples et structurées. Cependant, les modèles basés sur des règles peuvent ne pas convenir aux problèmes plus complexes dans lesquels les données ne sont pas structurées ou les règles changent constamment, car ils peuvent ne pas être en mesure de gérer la flexibilité et l'adaptabilité nécessaires.

Quand utiliser le machine learning ?

L'apprentissage automatique est idéal pour les situations où le problème est complexe et les données d'entrée sont non structurées, bruyantes ou variables. Il est également idéal pour les situations où les règles ou les modèles régissant les données sont inconnus, mais peuvent être découverts grâce à l'analyse. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent traiter de grandes quantités de données et identifier des modèles et des relations complexes qui peuvent ne pas être immédiatement apparents aux analystes humains.

Ils peuvent être utilisés dans un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance d'images et de parole, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et l'analyse prédictive. Les modèles d’apprentissage automatique sont particulièrement utiles lorsque le problème est dynamique et que les règles ou modèles changent au fil du temps. Cependant, les modèles d’apprentissage automatique nécessitent de grandes quantités de données de formation de haute qualité et peuvent nécessiter des ressources informatiques importantes pour la formation et l’inférence, ce qui peut constituer un obstacle à l’adoption dans certains cas.

Conclusion

Source : Megaputer

Bien que l'IA basée sur des règles et l'apprentissage automatique aient leurs avantages et leurs inconvénients, le choix entre les deux dépend du cas d'utilisation spécifique. L'IA basée sur des règles est mieux adaptée aux tâches déterministes et ne nécessitant pas d'adaptation à de nouvelles situations, tandis que l'apprentissage automatique est mieux adapté aux tâches qui nécessitent une adaptation et un apprentissage à partir de données passées. À mesure que l’intelligence artificielle continue d’évoluer, les systèmes basés sur des règles et l’apprentissage automatique joueront un rôle important dans l’élaboration de son avenir.

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