Découvrez la différence entre machine learning et IA, et leur influence sur le futur du travail

L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning sont différents, mais ils permettent tous deux de travailler plus intelligemment. Voici comment.

L’AVENIR DU TRAVAIL | TEMPS DE LECTURE : 10 MINUTES

L’IA est actuellement au centre de l’attention, car elle est utilisée dans de nombreux secteurs, de la santé à l’éducation, en passant par la finance et l’e-commerce. En dehors de la sphère professionnelle, la situation est similaire. Qu’il s’agisse d’utiliser des assistants virtuels ou de déverrouiller nos téléphones avec la reconnaissance faciale, l’IA est omniprésente, et ce n’est un secret pour personne.

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Les termes « machine learning » et « IA » sont souvent utilisés de façon interchangeable. Mais même s’ils offrent tous deux des applications plus intelligentes qui permettent d’automatiser les tâches et de booster la productivité, ils sont différents.

Qu’est-ce que l’IA ?

Qu’est-ce que l’IA ?

L’IA est un logiciel informatique qui accomplit des tâches et résout des problèmes à la manière d’un être humain, mais bien plus rapidement.

C’est un terme générique qui englobe une variété de sous-termes, y compris le machine learning, l’apprentissage profond, le traitement automatique du langage naturel et la robotique.

Nous utilisons l’IA au quotidien, que nous en ayons conscience ou non. Les assistants vocaux utilisent l’IA pour répondre à nos questions, tandis que celle-ci s’affaire en coulisses pour personnaliser nos fils de réseaux sociaux.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est un sous-domaine de l’IA. Il permet aux ordinateurs d’ingérer de gros volumes de données sans avoir à les programmer. Les systèmes basés sur le machine learning apprennent également des comportements passés pour prédire les actions futures.

Le machine learning est le moyen le plus courant que nous utilisons pour interagir avec l’IA. Du texte intuitif aux bots de discussion en ligne qui nous redirigent vers le contenu dont nous avons besoin, en passant par les vidéos personnalisées ou les recommandations musicales sur les plateformes de streaming, les exemples ne manquent pas.

L’IA générative peut être catégorisée en tant que machine learning. Elle utilise des algorithmes pour créer du contenu, qu’il s’agisse de textes écrits, de vidéos, d’images ou de simulations.

Par conséquent, l’IA est essentiellement un concept scientifique global, et le machine learning se concentre sur les algorithmes destinés à rendre les machines plus intelligentes. Mais assez parlé d’algorithmes et de données. Que signifient concrètement ces technologies pour l’avenir du travail ?

Utiliser l’IA et le machine learning en entreprise

Utiliser l’IA et le machine learning en entreprise

L’IA et le machine learning sont couramment utilisés en entreprise. Selon un sondage McKinsey, 56 % des personnes interrogées déclarent avoir utilisé l’IA dans au moins un de leur emploi. Voici quelques-unes des façons dont l’IA et le machine learning sont utilisés.

Booster la collaboration

Les organisations recueillent de plus en plus de données sur leur mode de travail. La technologie doit donc éliminer le superflu pour ne garder que les données qui comptent, afin d’éviter un tsunami d’informations.

Les plateformes de collaboration font de plus en plus appel à l’IA et au machine learning. Elles gagnent donc en intelligence et en pertinence au fil de leur utilisation. En apprenant ce qui compte pour les collaborateur·ices jour après jour, ces plateformes peuvent présenter les informations qui leur sont le plus utiles, en temps opportun. Cela facilite par conséquent la collaboration entre employé·es et équipes.

Améliorer le service clientèle

Les bots de discussion, qui utilisent le machine learning pour comprendre les demandes de la clientèle, sont de plus en plus utilisés pour répondre aux questions simples sur les produits et services. Ils permettent aux employé·s d’avoir plus de temps pour résoudre les problèmes plus complexes.

Rendre le travail plus intéressant

Utilisez l’IA pour rendre certaines tâches moins fastidieuses et répétitives en automatisant les processus. Les collaborateur·ices peuvent ainsi se concentrer sur les projets importants exigeant la créativité et les compétences pour lesquelles vous les avez embauché·es.

Découvrir ce que votre clientèle pense de vous

L’utilisation de l’IA et du machine learning pour parcourir rapidement les avis et les publications sur les réseaux sociaux vous fournit des insights clés sur l’image de votre marque. Cette analyse de la perception peut vous donner un aperçu de ce qui fonctionne et des points à améliorer.

Détecter les fraudes

Dans le secteur financier en particulier, le machine learning est utilisé pour détecter les transactions potentiellement frauduleuses. Si l’algorithme repère quelque chose de suspect, la transaction est interrompue, et des alertes sont envoyées.

Travailler avec du texte

L’IA peut être utilisée pour extraire les informations d’un texte afin de créer des résumés. Elle vous permet de gagner du temps en repérant les phrases clés dans des documents. De plus, avec l’arrivée de l’IA générative telle que ChatGPT, l’IA peut créer des documents que les humains peuvent ensuite vérifier et modifier.

Améliorer les processus RH

Selon Gartner, 81 % des responsables RH envisagent ou utilisent l’IA pour améliorer les processus. Les applications de l’IA sont illimitées, que ce soit pour automatiser la paie et les avantages sociaux ou pour rédiger des descriptions de poste et analyser les CV.

Faire tomber les barrières linguistiques

Des ressources de traduction en temps réel alimentées par le machine learning sont désormais disponibles. Si vous avez besoin de communiquer avec des collègues ou des client·es d’autres pays, nul besoin de prendre des cours de langue.

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