Quelles différences entre l'IA symbolique et l'apprentissage automatique ?

L’Intelligence Artificielle (IA) est un domaine de recherche en informatique qui vise à développer des systèmes intelligents qui peuvent accomplir des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine. L’IA symbolique et l’apprentissage automatique sont deux approches principales de l’IA qui ont des caractéristiques et des applications différentes. Dans cet article, nous allons explorer les avantages et les inconvénients de ces deux approches, évaluer leur performance et leur efficacité en comparaison avec d’autres technologies du marché, et discuter de leur avenir.

IA symbolique

L’IA symbolique est une approche de l’IA qui se concentre sur la manipulation de symboles et de connaissances déclaratives représentées sous forme de langage naturel ou de graphes. Les systèmes d’IA symbolique utilisent des règles logiques et des heuristiques pour résoudre des problèmes et prendre des décisions. Ils sont souvent appelés systèmes experts car ils utilisent une base de connaissances pour résoudre des problèmes spécifiques dans un domaine particulier.

Avantages de l’IA symbolique

L’IA symbolique a plusieurs avantages, notamment :

Interprétabilité : Les décisions prises par les systèmes d’IA symbolique sont explicites et peuvent être expliquées par les règles logiques et les connaissances déclaratives utilisées par le système. Cela peut être important dans les applications critiques telles que la médecine ou la finance.
Gestion de l’incertitude : Les systèmes d’IA symbolique peuvent gérer l’incertitude en utilisant des techniques telles que les réseaux bayésiens ou les logiques floues pour représenter et raisonner avec des connaissances incertaines.
Adaptabilité : Les systèmes d’IA symbolique peuvent être facilement adaptés à de nouveaux domaines en ajoutant de nouvelles règles logiques et connaissances déclaratives à leur base de connaissances existante.

Inconvénients de l’IA symbolique

L’IA symbolique a également des inconvénients, tels que :

Limitations en matière de traitement des données non structurées : Les systèmes d’IA symbolique ont du mal à traiter les données non structurées telles que les images, les vidéos ou les textes. Ils sont souvent utilisés pour traiter des données structurées telles que les bases de données ou les tableurs.
Besoin de connaissances expertes : Les systèmes d’IA symbolique nécessitent des connaissances expertes pour construire et maintenir leur base de connaissances. Cela peut rendre leur développement coûteux et chronophage.

Apprentissage automatique (Machine Learning)

L’apprentissage automatique est une approche de l’IA qui vise à apprendre à partir de données en utilisant des algorithmes d’apprentissage. Les systèmes d’apprentissage automatique utilisent des modèles mathématiques pour prédire des résultats à partir de données d’entrée.

L’apprentissage automatique offre de nombreux avantages par rapport à d’autres approches de l’IA, notamment :

Capacité à traiter de grandes quantités de données : l’apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser des ensembles de données volumineux et complexes, ce qui serait impossible pour un être humain ou une approche symbolique traditionnelle.
Capacité à identifier des schémas dans les données : l’apprentissage automatique peut identifier des schémas dans les données qui seraient difficiles ou impossibles à identifier par d’autres moyens. Par exemple, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier des motifs dans les données de vente qui indiquent qu’un client est sur le point de résilier son abonnement, permettant ainsi à l’entreprise d’agir avant que cela ne se produise.
Adaptabilité : l’apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre à partir de nouveaux ensembles de données, ce qui permet à un modèle d’évoluer avec le temps.
Rapidité : l’apprentissage automatique peut être utilisé pour prendre des décisions en temps réel, ce qui est essentiel dans des domaines tels que la finance ou la publicité.

Inconvénients de l’apprentissage automatique

Cependant, l’apprentissage automatique présente également des inconvénients, tels que :

Besoin de données volumineuses et de qualité : l’apprentissage automatique nécessite des ensembles de données volumineux et de qualité pour produire des résultats précis et fiables. Sans ces données, les modèles peuvent être biaisés ou peu fiables.
Difficulté à interpréter les résultats : l’apprentissage automatique est souvent considéré comme une boîte noire, car il peut être difficile de comprendre comment le modèle prend des décisions. Cela peut poser des problèmes de transparence et d’éthique.
Risque de surapprentissage : le surapprentissage est un risque important en apprentissage automatique, où le modèle devient trop complexe et commence à s’adapter aux données d’entraînement plutôt qu’à des modèles plus larges et applicables.

Comparaison de l’IA symbolique et de l’apprentissage automatique

L’IA symbolique et l’apprentissage automatique ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients, et leur choix dépend des besoins de l’entreprise et des cas d’utilisation spécifiques.

L’IA symbolique suit une approche “top-down” où l’accent est mis sur la représentation de connaissances sous forme de symboles et de règles pour résoudre des problèmes. L’IA symbolique est utilisée dans des applications où la prise de décision doit être transparente, reproductible et justifiable, comme dans les systèmes d’assistance à la décision pour la médecine, la finance ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

En revanche, l’apprentissage automatique suit une approche “bottom-up” où l’accent est mis sur l’apprentissage de modèles à partir de données pour résoudre des problèmes. L’apprentissage automatique est utilisé dans des applications où la prise de décision peut être opaque, difficile à justifier et à comprendre, comme dans les voitures autonomes ou la reconnaissance d’images.

Forces et faiblesses

L’IA symbolique peut être utilisée pour résoudre des problèmes complexes en combinant des règles et des connaissances expertes. Elle permet de modéliser des connaissances explicites et de comprendre comment les résultats sont obtenus. L’IA symbolique peut également être plus facile à déboguer, car les erreurs sont généralement liées à des règles ou à des connaissances incomplètes ou incorrectes.

Cependant, l’IA symbolique peut avoir des difficultés à généraliser à des problèmes qu’elle n’a jamais rencontrés auparavant. Elle peut également être limitée par les connaissances et les règles qui ont été modélisées, et par les limites de l’expertise des humains qui les ont fournies.

L’apprentissage automatique, quant à lui, peut être utilisé pour résoudre des problèmes plus généraux en apprenant des modèles à partir de données. Il peut également être utilisé pour détecter des relations complexes et des schémas dans les données qui seraient difficiles à découvrir autrement.

Cependant, l’apprentissage automatique peut être difficile à expliquer et à interpréter. Il peut être difficile de comprendre comment les décisions sont prises et comment les résultats ont été obtenus. L’apprentissage automatique peut également être sensible aux données d’entraînement, ce qui peut conduire à des biais et à des résultats erronés si les données sont incomplètes ou incorrectes.

Voici une comparaison entre les deux technologies :

Approche : L’IA symbolique repose sur une approche basée sur les règles et les connaissances, tandis que l’apprentissage automatique utilise une approche basée sur les données et la statistique.
Interprétabilité : Les modèles d’IA symbolique sont souvent plus faciles à interpréter que les modèles d’apprentissage automatique. Les règles et les connaissances qui sous-tendent les modèles sont explicites et peuvent être examinées. Les modèles d’apprentissage automatique, en revanche, peuvent être difficiles à interpréter en raison de leur complexité.
Flexibilité : L’IA symbolique est plus flexible que l’apprentissage automatique car elle peut être facilement modifiée et adaptée aux besoins de l’entreprise. Les modèles d’apprentissage automatique, en revanche, peuvent être difficiles à adapter à de nouveaux cas ou à des besoins changeants.
Précision : L’apprentissage automatique peut être plus précis que l’IA symbolique dans certains cas, en particulier lorsque les données sont volumineuses et complexes. Cependant, l’IA symbolique peut être plus précise dans les cas où les règles peuvent être clairement énoncées.

Utilisation conjointe (hybridation)

Comme nous l’avons vu précédemment, l’IA symbolique et l’apprentissage automatique ont chacun leurs avantages et leurs inconvénients. Mais ils ne sont pas mutuellement exclusifs, et leur utilisation conjointe peut offrir des avantages supplémentaires.

L’un des principaux avantages de l’utilisation conjointe de l’IA symbolique et de l’apprentissage automatique est la possibilité d’appliquer les connaissances expertes dans le processus de l’apprentissage automatique. Les systèmes symboliques peuvent fournir des connaissances et des règles préexistantes pour guider le processus d’apprentissage automatique, ce qui peut améliorer la précision des résultats et accélérer le processus d’apprentissage. Par exemple, dans le domaine de la médecine, les systèmes symboliques peuvent fournir des règles pour aider les algorithmes d’apprentissage automatique à interpréter les résultats d’analyses et de tests, ce qui peut conduire à une meilleure prise de décision médicale.

En outre, l’utilisation conjointe de l’IA symbolique et de l’apprentissage automatique peut aider à surmonter les limitations des deux approches. Par exemple, les systèmes symboliques peuvent aider à expliquer les résultats de l’apprentissage automatique, ce qui est important dans des domaines tels que la médecine, le droit et la finance, où des décisions importantes sont prises en fonction des résultats. De même, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer la performance des systèmes symboliques, qui peuvent avoir des difficultés à gérer de grandes quantités de données.

Enfin, l’utilisation conjointe de l’IA symbolique et de l’apprentissage automatique peut conduire à des avancées importantes dans des domaines tels que la robotique, où les deux approches peuvent être utilisées pour permettre aux robots de comprendre leur environnement et d’interagir de manière plus naturelle avec les humains.