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Techopedia a souhaité aujourd’hui s’intéresser aux différences, rôles et salaires envisageables dans les domaines du Machine Learning (ML) et de l’intelligence artificielle (IA) en 2024.
Le premier permet d’entraîner des algorithmes avec une banque de données, tandis que l’autre est utile pour réaliser des tâches nécessitant l’intelligence humaine. Avec Microsoft Azure qui est le leader du ML et OpenAI leader de l’automatisation par l’IA, nous avons pu comparer directement ces deux concepts technologiques pour vous.
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Tableau comparatif IA vs Machine Learning
| IA | Machine Learning | |
| Définition | Utiliser des systèmes pour simuler l’intelligence humaine et accomplir des tâches. | Développer des algorithmes capables d’apprendre à partir de données, non programmés pour une tâche précise. |
| Objectif | Automatiser des tâches et développer un système qui simule la cognition humaine. | Apprendre de données existantes et préparer à la prise de décision indépendante. |
| Données entrantes | Structurées, semi-structurées et non structurées. | Structurées et semi-structurées. |
| Expérience, domaines liés | Traitement langage naturel (NLP), génération langage naturel (NLG), Deep Learning, Vision par ordinateur, réseau neuronal, science des données, robotique | Traitement langage naturel (NLP), génération langage naturel (NLG), Deep Learning, science des données, robotique |
| Postes | Chercheur IA, Chef produit IA, Ingénieur IA | Chercheur ML, Ingénieur ML, Ingénieur NLP, Deep Learning Ingénieur |
| Salaire | Salaire moyen de 201 000 $ | Salaire moyen de 165 000 $ |
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle fait référence à l’utilisation de la technologie pour créer des algorithmes, machines et ordinateurs capables de réaliser des tâches auparavant possibles uniquement avec la cognition humaine.
Historiquement, voici les dates clés de l’intelligence artificielle :
- 1950 : L’article « Computing Machinery and Intelligence” d’Alan Turing est publié, faisant référence à la possibilité d’évaluer l’intelligence des systèmes informatiques.
- 1965 : Création du premier système expert appelé « Dentral » par Edward Feigenbaum et Bruce Buchana, permettant d’identifier les constituants chimiques d’un matériau.
- 1970 : « Hiver de l’IA » où les financements sont réduits à cause d’importantes désillusions dans son évolution.
- 1997 : Une IA, Deep Blue, développée par IBM, parvient à battre le champion du monde d’échecs Garry Kasparov.
- 2018 : Le logiciel BERT de Google révolutionne le traitement du langage naturel.
- 2020 : Lancement de GPT-3 d’OpenAI qui permet de produire des textes et automatisations complexes.
- 2024 : Arrivée de GPT-4o qui introduit la Vision, fonction vocale et bien d’autres fonctionnalités complexes d’IA.
Concrètement, les avancées de l’intelligence artificielle ont été longues et semées d’embûches. En 2024, nous n’avons pas encore pu exploiter l’ensemble des applications possibles avec cette puissante technologie, mais nous avons tout de même identifié les plus importantes :
- Santé : Analyser des radiographies ou des IRM pour détecter des maladies grâce à l’IA, accélérer la recherche des sociétés pharmaceutiques.
- Transport : Développer des véhicules autonomes capables de reconnaître des situations complexes sur la route et de prendre des décisions semblables à l’humain, gérer les signalisations et le trafic.
- Industrie : Création de robots capables de gérer des tâches dans les usines et automatisation de chaînes de production, surveiller et prévenir les pannes des différents systèmes dans l’industrie.
- Finance : Logiciels capables de prendre des décisions éclairées de trading grâce à des analyses graphiques.
- Contenu : Créer automatiquement de la musique, vidéo ou image à l’aide d’un simple prompt, améliorer l’expérience dans les jeux vidéo avec des PNJ contrôlés par l’IA ou créer les meilleurs générateurs de texte.
Le champ d’applications de l’intelligence artificielle est en réalité quasiment infini. Absolument tous les domaines peuvent être touchés dans les années à venir par ces nouveaux systèmes capables de répliquer des comportements cognitifs humains.
Pour réaliser ces tâches, des intelligences artificielles de différents types existent. Techopedia a réussi à identifier les principales IA qui révolutionnent petit à petit de nombreux domaines :
- ANI (Artificial Narrow Intelligence) : Une IA développée pour effectuer une tâche unique.
- AGI (Artificial General Intelligence) : Une IA développée pour imiter l’intelligence humaine et apprendre de manière indépendante.
- ASI (Artificial Superintelligence) : Une IA développée pour être autonome, consciente et qui surpasse l’intelligence humaine.
Comme vous le comprenez certainement, l’intelligence artificielle est en réalité un ensemble de systèmes complexes capables d’interagir entre eux. Ceux-ci permettent d’apprendre, résonner, créer et résoudre des problèmes complexes. Ce domaine en constante évolution voit chaque année de nouvelles IA arriver.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le machine learning veut dire « Apprentissage automatique » en français, il s’agit d’un concept qui permet justement à l’intelligence artificielle de se nourrir. Ce sous-ensemble permet d’apprendre et de s’améliorer grâce aux données et grâce à la répétition d’expériences.
Les dates clés sont évidemment étroitement liées avec celles de l’intelligence artificielle, puisque sans ML, l’IA ne pourrait pas prendre de décisions éclairées.
Cependant, nous avons identifié des événements marquants et différenciables :
- 1951 : SNARC (Stochasti Neural Analog Reinforcement Calculator) est développé par Marvin Minsky et Dean Edmonds.
- 1967 : L’algorithme de la rétropropagation est inventé par Arthur Bryson et Yu-Chi Ho pour l’apprentissage supervisé.
- 1986 : L’article « Learning Représentations by back-propagating errors” publié par des chercheurs de l’Université de Californie relance l’intérêt pour le machine learning.
- 2006 : L’expression « Deep learning » devient populaire grâce à Geoffrey Hinton et ses recherches.
- 2015 : Techniques avancées de GANs (Generative Adversarial Networks) permettant de générer du contenu réaliste grâce au machine learning.
Le machine learning est utile pour pouvoir permettre à des systèmes de réaliser des tâches de manière indépendante. Il permet d’apporter la connaissance à ceux-ci grâce à un apprentissage automatique. Il est donc utilisé pour mettre en place toutes les applications d’intelligence artificielle (dans la Santé, Finance, Analyse, Sécurité, Transport…).
Machine learning vs IA : similitudes et différences
Étant étroitement liés, le machine learning et l’intelligence artificielle ont évidemment des similitudes et des différences. Nous souhaitons vous éclairer sur celles-ci, pour vous permettre de mieux comprendre ces deux concepts.
Différences
| Points | Machine Learning | IA |
| Focus et objectifs | Apprendre de manière indépendante | Automatiser des tâches précises |
| Développement | Algorithmes, données et modèles statistiques | Ensemble de technologies comme le ML, NLP ou Vision pour réaliser une tâche |
| Applications | IA, réseau de neurones, arbres de décisions, SVM… | Robots autonomes, génération de contenu, imagerie médicale… |
Focus et objectifs
Concrètement, le machine learning et l’IA ont des fondamentaux qui sont très différents : le premier est une technique utilisée pour apprendre de manière automatique et indépendante, et le deuxième est l’utilisation de différents systèmes (incluant le ML) pour reproduire l’intelligence humaine et réaliser une tâche précise.
Développement
Le machine learning se concentre essentiellement sur l’utilisation d’algorithmes complexes et de modèles statistiques pour apprendre à partir de données entrantes, permettant d’améliorer sa compréhension de situations sans objectif précis. L’IA est quant à elle développée à partir de différents systèmes interconnectés (incluant le ML, la Vision ou NLP) pour répondre à une tâche précise.
Applications
Le ML est utilisé justement pour faire tourner des intelligences artificielles et améliorer à la prise de décisions sur des tâches spécifiques, mais également pour des réseaux neuronaux, des arbres de décisions ou même des SVM (Machine à vecteurs de support). L’IA est utilisée pour des applications précises, dans l’imagerie médicale, le service client, le trading, la génération de contenu (vidéo, texte, image, audio), la surveillance et détection de vols, ou simplement l’automatisation de milliers de tâches humaines.
Similitudes
| Points | Machine Learning | IA |
| Utilisation des données | Utiliser des données pour entraîner les modèles | Utiliser des données pour la prise de décision précise |
| Algorithmes | Algorithmes pour apprendre automatiquement | Algorithmes pour simuler l’intelligence humaine |
| Complémentarité | Base pour les applications de l’intelligence artificielle | Applications infinies utilisant le ML |
Utilisation des données
Les deux systèmes utilisent des données.
D’abord, le machine learning a besoin d’une base de données colossale pour pouvoir s’entraîner, apprendre et s’améliorer avec le temps. L’intelligence artificielle utilise les données de la ML et d’autres systèmes complexes pour prendre des décisions.
Cette similitude explique notamment l’explosion du marché des Data Centers (centre de données) et de Nvidia.
Algorithmes
Pour pouvoir apprendre de manière automatique, le ML (Machine learning) a besoin d’algorithmes complexes, de méthodes mathématiques et statistiques pour améliorer ses performances (régression linéaire, clustering, ACP, Q-Learning ou encore Deep Q-Networks). L’intelligence artificielle utilise également les algorithmes pour connecter de la Vision par ordinateur, des NLP ou encore des réseaux de neurones et ML ensemble pour une tâche spécifique.
Complémentarité
C’est certainement l’une des similitudes les plus évidentes.
Le machine learning et l’intelligence artificielle sont complémentaires et fonctionnent ensemble pour former des systèmes complexes réalisant des tâches précises.
Le ML permet à l’IA de traiter des données massives efficacement, et l’IA permet au ML d’être utile pour d’autres disciplines comme la vision par ordinateur ou le traitement du langage. Cette connexion directe entre les deux systèmes est leur principale similitude.
Quelles perspectives professionnelles dans le Machine Learning ?
Le machine learning étant un domaine en plein développement et en pleine expansion. Représentant 8.43 milliards de dollars en 2020 selon Fortune Business Insight, le marché pourrait afficher un CAGR (Taux composé annuel) de 43.8 % jusqu’à 2028.
S’intéresser à un emploi dans le machine learning semble donc être une excellente idée, étant donné les perspectives du marché et les chiffres de croissance.
Nous avons identifié 5 exemples de jobs et de salaires moyens dans le domaine du machine learning en 2024 :
| Poste | Objectif | Salaire annuel |
| Ingénieur ML | Développer et déployer des modèles | 90 à 150 000 $ |
| Expert Data | Analyser des données | 80 à 140 000 $ |
| Ingénieur MLOps | Gestion des pipelines de ML | 100 à 180 000 $ |
| Chercheur ML | Recherche avancée | 120 à 250 000 $ |
| Freelance ML | Adaptation aux besoins de clients qui travaillent dans ML | 50 à 150 000 $ |
Quelles perspectives professionnelles dans l’IA ?
L’intelligence artificielle est un marché encore plus large, étant évalué à 62.35 milliards de dollars en 2021 selon Fortune Business Insights. Avec un CAGR de 42.2 % jusqu’en 2028, sa croissance est largement stimulée par l’arrivée de nouvelles applications d’IA dans la santé, l’automobile et de nombreux secteurs.
Énormément de lecteurs de Techopedia s’intéressent de près aux emplois dans l’IA étant donné la croissance exponentielle du secteur et des perspectives d’avenir.
Voici les 5 jobs les plus populaires d’intelligence artificielle en 2024, leurs descriptions et salaires annuels moyens :
| Poste | Objectif | Salaire annuel |
| Ingénieur IA | Développer des applications d’IA | 95 à 160 000 $ |
| Expert Data | Analyse de données de modèles d’IA | 100 à 180 000 $ |
| Développeur chatbot | Créer des applications ou les meilleurs prompts ChatGPT pour de l’automatisation | 80 à 140 000 $ |
| Éthicien IA | Développer des règles et normes dans le domaine de l’IA | 90 à 150 000 $ |
| Freelance IA | Adaptation aux besoins de clients qui travaillent dans l’IA | 50 à 100 000 $ |
Conclusion IA vs machine learning
Les domaines de l’IA et du ML sont évidemment très bien rémunérés et très demandés en 2024 étant donné la rareté des profils disponibles. Étant en plein essor, le domaine a principalement besoin de profils techniques et de développeurs pour le moment, mais cette tendance devrait évoluer dans les prochaines années.
Dans une situation où vous ne savez pas quoi choisir entre l’IA et le ML, Techopedia vous recommande plutôt de vous diriger vers l’intelligence artificielle qui couvre absolument tous les secteurs. Le ML étant une composante de l’IA, c’est un milieu plus fermé et plus technique.
Sachez tout de même que ces milieux ne sont pas adaptés à tous, étant donné qu’ils sont très complexes et que les études liées ne sont pas encore très développées en France. Vous pouvez tout de même passer des formations et des certificats pour obtenir les qualifications nécessaires à ces postes bien rémunérés.
