L’intelligence artificielle vs data science : quelles sont les différences ?

Plus aucune entreprise ne peut fonctionner sans gestion appropriée des données. Que l’on parle de marketing, de finance, de supply chain, de production ou de service client, les données sont partout, et, si elles sont bien utilisées, peuvent créer un avantage concurrentiel conséquent pour l’organisation qui saura les exploiter. C’est pourquoi, depuis plusieurs années, on parle beaucoup d’intelligence artificielle (IA) et de data science. Ce sont des sujets à la fois complémentaires et différents qu’il est important de comprendre, alors que la demande de la part des entreprises pour des experts dans ces deux domaines n’a jamais été aussi importante.

Il est facile de confondre ces deux termes tant ils sont omniprésents dans le monde actuel. Si la data science fait appel à l’intelligence artificielle dans ses opérations, les deux sujets ne fonctionnent toutefois pas de la même manière.

La data science – ou science des données – est le résultat de la massification de la production, de la collecte, du stockage, du traitement des données, et du besoin croissant des entreprises de s’appuyer sur elles pour créer de meilleurs produits et services. Les données viennent apporter un cadre à la prise de décision. Elles éliminent ou réduisent les biais comportementaux, les mauvaises intuitions et les décisions non rationnelles en se basant sur des faits méthodiques et statistiquement pertinents. La data science est d’ailleurs un vaste champ d’études qui intègre de nombreux sujets comme les mathématiques, l’informatique, les statistiques et la programmation. Autant de domaines qui doivent être compris par un data scientist afin de comprendre les tendances et les modèles qui émergent au sein des données. Si les rôles du data scientist, data analyst, data manager ou data architect varient en fonction du secteur d’activité, de la maturité technologique des organisations et des problèmes à résoudre, ce sont tous des métiers qui nécessitent de collecter, traiter et analyser des données ayant un impact direct sur les affaires de l’entreprise.

L’IA est un système d’intelligence numérique qui équipe les machines, ordinateurs et programmes et qui utilise des algorithmes pour effectuer des actions autonomes. Elle utilise des systèmes comme le machine learning ou le deep learning qui donne la capacité à une machine d’apprendre par elle-même pour catégoriser les données et les informations en toute indépendance. Grégory Renard, expert de l’intelligence artificielle, notamment sollicité par le gouvernement français sur la question, évoquait la complexité de la recherche d’une définition sur son blog et en soulignait 4 éléments clés :

• Des systèmes pensant comme des êtres humains : les sciences cognitives ou l’approche cognitive par extrapolation de modèles de pensées de l’être humain.
• Des systèmes qui agissent comme des êtres humains : on y retrouve le natural language processing pour une communication linguistique avec le système, la représentation de connaissance permettant le stockage des informations à utiliser pour répondre à l’utilisateur, le raisonnement automatique pour l’utilisation des informations stockées et répondre aux questions tout en créant de nouvelles connexions, le machine learning afin de s’adapter aux nouvelles circonstances, ou détecter et extrapoler les nouveaux patterns, mais aussi la vision digitale pour percevoir des objets et la robotique pour les bouger.
• Des systèmes qui pensent rationnellement : cette approche reste controversée de par son incapacité à couvrir certaines capacités de l’être humain, comme la perception, difficilement exprimable en logique ou algorithmes.

Des systèmes qui agissent rationnellement : pour agir en conséquence afin d’atteindre le meilleur résultat, ou en environnement incertain, le meilleur résultat espéré.

Si la data science et intelligence artificielle sont intrinsèquement liées, ce sont des sujets qui recouvrent des méthodes et des approches différentes :

Comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle et de la data science est stratégique, même pour les non-experts ou non-initiés. En effet, la transformation digitale ne s’arrêtera pas de sitôt et ce sont les salariés et managers capables de s’adapter à ces nouvelles tendances et changements de paradigmes qui pourront évoluer en entreprise. Pour des questions de sensibilisation, d’acculturation, d’évolution professionnelle ou pour une reconversion, la data science et l’IA restent des sujets hautement stratégiques pour les années à venir.