Quelles sont les différences entre les algorithmes, l’automatisation et l’intelligence artificielle ?

De nos jours, il est presque impossible de parler d’un sujet lié à la technologie sans mentionner l’un des trois termes suivants : algorithmes, automatisation et intelligence artificielle. Que la conversation porte sur le développement de logiciels industriels (où les algorithmes sont essentiels), DevOps (qui concerne entièrement l'automatisation) ou AIOps (l'utilisation de l'intelligence artificielle pour alimenter les opérations informatiques), vous rencontrerez ces mots à la mode en matière de technologie moderne.

En fait, la fréquence à laquelle ces termes apparaissent et les nombreux cas d’utilisation qui se chevauchent auxquels ils sont appliqués facilitent leur confusion. Par exemple, nous pourrions penser que chaque algorithme est une forme d’IA, ou que la seule façon d’automatiser est de lui appliquer l’IA.

La réalité est bien plus complexe. Bien que les algorithmes, l’automatisation et l’IA soient tous liés, ce sont des concepts très différents et ce serait une erreur de les confondre. Aujourd'hui, nous allons expliquer ce que signifient ces termes, en quoi ils diffèrent et où ils se croisent dans le paysage technologique moderne.

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Qu'est-ce qu'un algorithme :

Commençons par un terme qui revient dans les cercles techniques depuis des décennies : algorithme.

Un algorithme est un ensemble de procédures. Dans le développement de logiciels, un algorithme prend généralement la forme d'une série de commandes ou d'opérations qu'un programme exécute pour accomplir une tâche donnée.

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Cela dit, tous les algorithmes ne sont pas des logiciels. Par exemple, on pourrait dire qu’une recette est un algorithme car c’est aussi un ensemble de programmes. En fait, le mot algorithme a une longue histoire, remontant à des siècles avant que quiconque ne l’utilise.

 

Qu'est-ce que l'automatisation :

L'automatisation signifie effectuer des tâches avec une intervention ou une supervision humaine limitée. Les humains peuvent configurer les outils et les processus pour effectuer des tâches automatisées, mais une fois lancés, les flux de travail automatisés fonctionneront en grande partie ou entièrement de manière autonome.
Tout comme les algorithmes, le concept d’automatisation existe depuis des siècles. Au début de l’ère informatique, l’automatisation n’était pas au cœur de tâches telles que le développement de logiciels. Mais au cours de la dernière décennie, l’idée selon laquelle les programmeurs et les équipes d’exploitation informatique devraient automatiser autant que possible leur travail s’est répandue.
Aujourd’hui, l’automatisation va de pair avec des pratiques telles que DevOps et la livraison continue.

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle :

L'intelligence artificielle (IA) est la simulation de l'intelligence humaine par des ordinateurs ou d'autres outils non humains.

L’IA générative, qui génère du contenu écrit ou visuel imitant le travail de personnes réelles, est au centre des discussions sur l’IA depuis environ un an. Cependant, l'IA générative n'est qu'un des nombreux types d'IA existants, et la plupart des autres formes d'IA (par exemple, l'analyse prédictive)

existait bien avant que le lancement de ChatGPT ne déclenche le boom actuel de l’IA.

Enseignez la différence entre les algorithmes, l'automatisation et l'IA :

Algorithmes vs automatisation et IA :

Nous pouvons écrire un algorithme qui n’a aucun rapport avec l’automatisation ou l’IA. Par exemple, un algorithme dans une application logicielle qui authentifie un utilisateur sur la base d'un nom d'utilisateur et d'un mot de passe utilise un ensemble spécifique de procédures pour accomplir la tâche (ce qui en fait un algorithme), mais ce n'est pas une forme d'automatisation, et c'est certainement le cas. pas l'IA.

Automatisation contre IA :

De même, de nombreux processus automatisés par les développeurs de logiciels et les équipes ITOps ne sont pas une forme d’IA. Par exemple, les pipelines CI/CD contiennent souvent de nombreux flux de travail automatisés, mais ils ne s'appuient pas sur l'IA pour automatiser les processus. Ils utilisent des processus simples basés sur des règles.

IA avec automatisation et algorithmes :

Parallèlement, l’IA s’appuie souvent sur des algorithmes pour imiter l’intelligence humaine et, dans de nombreux cas, elle vise à automatiser des tâches ou à prendre des décisions. Mais encore une fois, tous les algorithmes ou automatisations ne sont pas liés à l’IA.

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Comment les trois se réunissent :

Cela dit, la raison pour laquelle les algorithmes, l’automatisation et l’IA sont si importants pour la technologie moderne est que leur utilisation conjointe est la clé de certaines des tendances technologiques les plus en vogue d’aujourd’hui.

Le meilleur exemple en est celui des outils d’IA générative, qui s’appuient sur des algorithmes entraînés pour imiter la production de contenu humain. Une fois déployés, les logiciels d’IA générative peuvent générer automatiquement du contenu.

Les algorithmes, l’automatisation et l’IA peuvent également converger dans d’autres contextes. Par exemple, les NoOps (flux de travail d’opérations informatiques entièrement automatisés qui ne nécessitent plus de travail humain) peuvent nécessiter non seulement une automatisation algorithmique, mais également des outils d’IA sophistiqués pour permettre une prise de décision complexe et basée sur le contexte qui ne peut être prise par les seuls algorithmes.

Les algorithmes, l'automatisation et l'IA sont au cœur du monde technologique d'aujourd'hui. Mais toutes les technologies modernes ne reposent pas sur ces trois concepts. Pour comprendre précisément le fonctionnement d’une technologie, nous devons connaître le rôle que les algorithmes, l’automatisation et l’IA y jouent (ou ne jouent pas).

 


Heure de publication : 16 mai 2024