Commençons par le début : l’intelligence artificielle (aussi appelée IA) désigne l’ensemble des procédés et théories qui permettent aux machines d’imiter l’intelligence humaine… Rien que ça ! 
La reconnaissance faciale, les chatbots, la robotique… de nombreux types d’IA ont déjà pris place dans notre quotidien, et continuent de se développer. Grâce au Big Data, aux machines toujours plus puissantes, au stockage facilité avec le cloud… l’intelligence artificielle n’a cessé d’évoluer. Des nouveaux mots comme “machine learning” et “deep learning” ont vu le jour. Mais que veulent-ils dire ? Et comment les différencier ? On vous aide à y voir plus clair. 
Le machine learning est considéré comme un sous-domaine de l’intelligence artificielle et signifie l’apprentissage automatique (ou statistique). Autrement dit, avec le machine learning, la machine apprend elle-même. Mais comment est-ce que cela fonctionne ? Et bien grâce à un algorithme qui permet de traiter une quantité incroyable de données - qu’un humain seul ne pourrait traiter - pour en faire ressortir un schéma récurrent. Cet apprentissage permet ensuite de faire des prédictions utiles dans de nombreux domaines ! 
Le deep learning est quant à lui un sous-domaine du machine learning. L’algorithme s’inspire ici du fonctionnement du cerveau humain, grâce à des neurones artificiels. L’apprentissage se fait alors par couches : par exemple en commençant par reconnaître les lettres avant d’essayer d’identifier un mot ou en essayant d’identifier un visage avant de dire quelle est l’identité de la personne. Chaque étape permet d’affiner la réponse et de rendre l'algorithme plus autonome et plus intelligent. C’est aujourd’hui l’IA la plus élaborée qui existe (à notre connaissance en tout cas 
)
Si le sujet vous intéresse, cette sélection d’évènements devrait vous plaire :
