{"id":10031,"date":"2025-02-19T10:13:42","date_gmt":"2025-02-19T09:13:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ideematic.com\/?p=10031"},"modified":"2025-02-17T17:24:44","modified_gmt":"2025-02-17T16:24:44","slug":"machine-learning-ml-ou-deep-learning-dl-quelles-differences-pour-votre-application","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ideematic.com\/actualites\/2025\/02\/machine-learning-ml-ou-deep-learning-dl-quelles-differences-pour-votre-application\/","title":{"rendered":"Machine Learning (ML) ou Deep Learning (DL) : quelles diff\u00e9rences pour votre application ?"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]Le <\/span>march\u00e9 des applications mobiles<\/b> connait une croissance de plus en plus importante. Selon <\/span>Inside Cocokorico<\/span><\/a>, les achats ont atteint 150 milliards de dollars \u00e0 l\u2019\u00e9chelle mondiale en 2024. De plus, les utilisateurs ont pass\u00e9 4,2 milliards d\u2019heures sur leurs <\/span>smartphones<\/b>, soit une hausse de 5,8%.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dans cette fr\u00e9n\u00e9sie, le temps pass\u00e9 sur les <\/span>applications d\u2019Intelligence Artificielle<\/b> (ChatGPT, Google Gemini, Doubao) atteint les 7,7 milliards d\u2019heures. Autrement dit, ces technologies s\u00e9duisent de plus en plus les internautes et les d\u00e9veloppeurs pour am\u00e9liorer l\u2019<\/span>exp\u00e9rience de leurs applications<\/b>. Mais, quel traitement choisir pour obtenir un outil fiable et performant qui se d\u00e9marque de la concurrence ? <\/span>Comment bien int\u00e9grer l\u2019IA dans votre application <\/span><\/a>? Voici les diff\u00e9rences et les exemples d\u2019utilisations de l\u2019IA lorsque vous vous confrontez au dilemme suivant : <\/span>Machine Learning ou Deep Learning<\/b>.<\/span><\/p>\n

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1. L\u2019apprentissage automatique : une intelligence artificielle conventionnelle, mais autonome\u00a0<\/span><\/h2>\n

L\u2019<\/span>apprentissage automatique<\/b>, ou <\/span>machine learning<\/span><\/i>, permet aux <\/span>syst\u00e8mes informatiques<\/b> d\u2019apprendre et de s\u2019am\u00e9liorer en autonomie, sous la supervision de leurs <\/span>d\u00e9veloppeurs<\/b>. Ces derniers entrainent leurs <\/span>algorithmes <\/b>avec un ensemble de donn\u00e9es ant\u00e9rieures, afin que ces <\/span>programmes <\/b>puissent pr\u00e9dire des r\u00e9sultats de plus en plus pertinents. Dans cette approche, l\u2019apprentissage repose sur des m\u00e9thodes statistiques et sur le rep\u00e9rage de certains param\u00e8tres qui peuvent fausser la qualit\u00e9 des donn\u00e9es (<\/span>Pangeanic<\/span><\/a>). Il peut s\u2019agir :\u00a0<\/span><\/p>\n