IA vs. Machine Learning vs. Science des données (Data Science) pour l’Industrie

Définitions clés, différences et comment elles fonctionnent ensemble

Au cours des dernières années, la popularité de l’intelligence artificielle (IA), du Machine Learning (apprentissage machine) et de la science des données (Data Science) a tellement augmenté que la plupart des entreprises industrielles ont désormais entrepris leur transformation numérique pour devenir des usines entièrement connectée ou Industrie 4.0.

Une forte incertitude sur le marché et une croissance limitée ont contraint les industriels à tirer le maximum de chaque actif pour une valeur maximale et les ont orientés vers la nouvelle opportunité de croissance représentée par l’IA, la science des données et le Machine Learning. Cependant, comme pour la majorité des innovations numériques, les nouvelles technologies sont synonymes de confusion. Bien que ces concepts soient tous étroitement interconnectés, chacun a un objectif et une fonctionnalité distincts, en particulier au sein de l’industrie.

Pour exploiter et tirer le meilleur de ces solutions, nous vous présentons ces concepts de manière simple et directe ci-dessous. Pour chacun de ces mots à la mode, vous apprendrez comment ils sont interconnectés, en quoi ils sont uniques et certains cas d’usage clés dans l’industrie.

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Avant de rentrer dans le vif du sujet : Définitions

Intelligence artificielle : Alors… celle-ci n’est pas évidente car elle est largement utilisée dans différents domaines et revêt différents sens. Pour faire simple : l’objectif principal de l’intelligence artificielle est d’apporter l’intelligence humaine aux machines.

L’objectif de l’IA est de permettre aux dispositifs intelligents de penser et d’agir comme des humains. À cet égard, une machine utilisant l’IA exécute des tâches en imitant l’intelligence humaine. Par exemple, les machines capables d’identifier les produits présentant un défaut.

Au sein de l’industrie manufacturière, l’IA peut être considérée comme la capacité des machines à comprendre/interpréter des données, à apprendre des données et à prendre des décisions « intelligentes » en fonction des informations et des modèles tirés de ces données. Souvent, l’IA va au-delà de ce qui est humainement possible en termes de capacités de calcul.

Dans le secteur de l’industrie, l’IA est principalement utilisée pour les activités suivantes :

  • Maintenance préventive
  • Capacité prédictive
  • Recommendations prescriptives
  • Suivi et réglages en temps réel
  • Distinction de modèles de reconnaissance de défauts

Science des données : comme son nom l’indique, la science des données est axée sur la découverte d’informations à partir des données. En fait, tout ce qui est lié à la collecte, la préparation et l’analyse des données que vous générez pour divers besoins concerne la science des données.

L’aspect central de la science des données est l’obtention de nouveaux résultats à partir des données : trouver du sens, révéler des problèmes dont vous ne connaissiez pas l’existence et résoudre des problèmes complexes. La science des données repose strictement sur des preuves analytiques, fonctionne avec des données structurées et non structurées et apporte un changement culturel dans les entreprises pour les orienter vers des décisions axées sur les données. 

Aujourd’hui, la disponibilité d’énormes volumes de données permet d’augmenter les revenus générés par la science des données. Grâce à cette opportunité de réaliser des économies, de réduire les risques et d’augmenter les capacités des employés grâce aux données, Braincube offre une combinaison de solutions Edge et Cloud avec des applications prêtes à l’emploi dans une plateforme IIoT entièrement intégrée et interopérable. Ainsi, n’importe qui peut devenir un « citizen » Data Scientist et comprendre bases de données contextualisées pour atteindre les meilleures standards de production grâce au suivi et aux informations en temps réel, ainsi qu’à l’analyse du Big Data.

La science des données dans l’industrie implique les processus :

  • d’extraction et de collecte des données ;
  • de nettoyage des données ;
  • de visualisation ;
  • d’analyse ;
  • et la génération d’informations exploitables… grâce à l’IA !

Alors, pourquoi de nombreuses applications de science des données semblent-elles similaires, voire identiques, aux applications d’IA ? Principalement parce que la science des données chevauche l’IA dans de nombreux domaines. Cependant, n’oubliez pas que l’objectif final des sciences des données est de produire des informations à partir des données et cela peut inclure ou non l’intégration d’une forme d’IA pour l’analyse avancée, comme, par exemple, le Machine Learning.

Le Machine Learning : c’est la science qui consiste à entrainer les ordinateurs à apprendre et à agir comme les humains tout en améliorant leur apprentissage autonome au fil du temps. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’IA… souvent utilisé par la science des données. Le Machine Learning utilise des aspects des statistiques et des algorithmes pour travailler sur les données de multiples sources.

Au lieu d’écrire du code, vous alimentez des données dans un algorithme générique, puis le Machine Learning apprend et construit sa logique en fonction de ces informations. En termes simples, avec le Machine Learning, les ordinateurs apprennent à se programmer eux-mêmes.

Comme nous l’avons vu dans nos définitions, les données sont générées en volumes considérables par l’industrie et ce qui rend leur fastidieuses utilisation par les Data Scientist, les ingénieurs procédés ou les équipes de direction. C’est à ce moment-là que le Machine Learning entre en jeu. Le Machine Learning est la capacité donnée à un système d’apprendre et de traiter des ensembles de données de manière autonome sans intervention humaine. Le modèle du Machine Learning passe en mode production uniquement après avoir suffisamment testé sa fiabilité et sa précision. 

L’importance du Machine Learning augmente dans le monde de l’industrie et constitue une opportunité pour anticiper, prévoir et prescrire des réglages afin de gagner en productivité, en qualité, en consommation d’énergie et en réduction des coûts. Globalement, le Machine Learning est la mise en œuvre ou l’application pratique actuelle de l’IA.

IA vs. Machine Learning vs. Science des données

Il est temps de résumer comment ces concepts sont connectés, les différences réelles entre le Machine Learning et l’IA et de savoir quand et comment la science des données entre en jeu.

IA vs. Machine Learning vs. Science des données: Comment ils interagissent

La science des données utilise l’IA (et son sous-ensemble de Machine Learning) pour interpréter les données historiques, reconnaître les modèles et faire des prédictions. Dans ce cas, l’IA et le Machine Learning aident les Data Scientists à rassembler les données sous forme d’informations.

Nous l’avons vu, le Machine Learning est une branche de l’IA, permettant à la science des données de passer au niveau d’automatisation supérieur. Il existe de nombreuses relations entre la science des données et le Machine Learning.

Le Machine Learning et les statistiques font partie de la science des données. Les algorithmes du Machine Learning utilisent les données fournies par la science des données pour devenir plus intelligents et mieux informés lors de l‘élaboration de prédictions. Par conséquent, les algorithmes de Machine Learning dépendent des données car ils ne peuvent pas apprendre sans les elles pour s’entrainer.

Principales différences entre l’IA, le Machine Learning et la science des données

L’intelligence artificielle signifie que l’ordinateur imite le comportement humain, d’une manière ou d’une autre. Le Machine Learning n’est qu’un sous-ensemble de l’IA, ce qui signifie qu’il en existe beaucoup d’autres ; il se compose de méthodes qui permettent aux ordinateurs de tirer des conclusions à partir des données et de les fournir aux applications d’IA.

De nos jours, la science des données va beaucoup plus loin que le Machine Learning et l’IA. En science des données, les informations peuvent provenir d’une machine, d’un processus mécanique, d’un système informatique, etc. Cela peut n’avoir rien à voir avec l’apprentissage, il peut s’agir d’une simple visualisation des données. 

De plus, l’IA peut être utilisée par la science des données comme outil pour l’analyse des données. La principale différence réside dans le fait que la science des données couvre l’ensemble de la collecte, de la préparation et de l’analyse des données. Elle n’est pas limitée aux aspects algorithmiques ou statistiques. Alors que les experts en Machine Learning et en IA sont occupés à construire des algorithmes tout au long du cycle de vie du projet, les Data Scientists doivent être plus flexibles pour basculer entre différents rôles en fonction des besoins du projet.

La science des données implique l’analyse, la visualisation et la prédiction. Elle utilise différentes techniques statistiques, tandis que l’IA et le Machine Learning mettent en œuvre des modèles pour prédire les événements futurs et utilise des algorithmes.

Un cas d’usage simple

Scénario :

Imaginons que votre usine fabrique des gâteaux au chocolat. Chaque jour, vos machines suivent la recette fournie, mais certains jours, la qualité des gâteaux n’est pas optimale. Pour résoudre ce problème de qualité, vous avez besoin des trois concepts suivants : science des données, Machine Learning et Intelligence Artificielle.

Science des données

Votre entreprise commence à recevoir des plaintes relatives à un changement de goût de votre célèbre gâteau au chocolat. Lorsque vous êtes averti(e) de ce changement, vous commencez à formuler une hypothèse sur le problème potentiel : avons-nous cuit un lot trop longtemps ? La farine est-elle responsable ? Est-ce que notre interruption inattendue de la semaine dernière a fait la pâte reposer trop longtemps ? La science des données permet à votre équipe d’utiliser des modèles de données pour commencer à découvrir les facteurs qui auraient pu être à l’origine de ce changement de qualité des produits.

Le Machine Learning

À partir de là, votre Data Scientist met en place un modèle de Machine Learning supervisé contenant la recette et le processus de production idéaux. Au fil du temps, le modèle apprend des variables similaires qui donnent les bons résultats et des variables qui entraînent des modifications du gâteau. Grâce au Machine Learning, votre entreprise identifie les changements de la farine ayant provoqué la perturbation du produit. Afin de remédier à la variabilité inévitable des matières premières, le Machine Learning a pu déterminer la durée exacte du tamisage de la farine pour garantir la bonne consistance pour obtenir le gâteau le plus savoureux possible.

Intelligence Artificielle

Une semaine plus tard, vous recevez une autre livraison de farine dont la consistance n’est pas adaptée. Mais ne vous inquiétez pas, car le Machine Learning a aidé à identifier ce changement et les paramètres à utiliser ; votre mélangeur repère automatiquement la différence de texture et continue à mélanger la pâte pour obtenir la consistance parfaite. Grâce à l’IA, vos gâteaux sont parfaits ! 

En résumé

L’objectif principal de l’Intelligence Artificielle est d’apporter l’intelligence humaine aux machines. 

Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’IA qui aide les ordinateurs à apprendre et à agir comme des humains tout en améliorant leur apprentissage autonome au fil du temps.

L’aspect central de la science des données est l’obtention de nouveaux résultats à partir des données : trouver la signification, révéler des problèmes dont vous ne connaissiez pas l’existence et résoudre des problèmes complexes. Pour obtenir ces résultats, vous pouvez la considérer comme un processus de collecte, de préparation, d’analyse et de perfectionnement des données. L’IA et le Machine Learning sont des instruments utilisés par les sciences des données pour mettre en œuvre des découvertes réelles et applicables et sont désormais de plus en plus exploités par des outils permettant aux « citizen » Data Scientists d’obtenir de nouvelles informations à partir des données.

Pour conclure, comme vous pouvez le voir dans tous ces exemples, il est important de remarquer que l’IA, la science des données et le Machine Learning sont conçus pour aider les humains à progresser et ne sont pas destinés à remplacer les humains dans leurs rôles analytiques, tactiques ou stratégiques. Ils peuvent plutôt être considérés comme un outil pour offrir de nouvelles informations, une motivation accrue et une meilleure réussite de l’entreprise.

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Faut-il être un Data Scientist pour utiliser le Machine Learning ?

L’augmentation de la prise de décision basée sur l’analyse dans l’industrie entraîne certains à se poser des questions. Avez-vous besoin d’être un Data Scientist pour exploiter la puissance de l’analyse augmentée et du Machine Learning ?

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