L’intelligence artificielle se définit comme l’ensemble des théories et techniques permettant à des machines de simuler certaines facultés humaines, telles que l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes et la reconnaissance des formes. Le domaine de l’IA englobe un large éventail de technologies qui permettent aux systèmes de prendre des décisions autonomes basées sur des analyses de données. Parmi ces technologies, on retrouve le machine learning (apprentissage automatique), le deep learning (apprentissage profond), les réseaux neuronaux, et les systèmes d’IA symbolique.
Le machine learning est souvent considéré comme le sous-domaine de l’IA le plus pertinent pour les organisations agiles. Il permet aux systèmes de s’améliorer automatiquement à partir des expériences accumulées sans être explicitement programmés. Les algorithmes d’apprentissage automatique apprennent des patterns dans les données, ce qui leur permet de faire des prédictions ou des recommandations précises. Cela crée une opportunité majeure pour les entreprises qui peuvent utiliser ces systèmes pour améliorer l’efficacité des processus métiers, prévoir les comportements des clients ou optimiser les chaînes d’approvisionnement.
Le deep learning, quant à lui, s’appuie sur des réseaux neuronaux artificiels, inspirés de la structure du cerveau humain. Grâce à ces réseaux, les machines peuvent comprendre des données complexes, telles que des images ou des voix, et produire des analyses approfondies qui surpassent souvent les capacités humaines.