De nos jours, il est presque impossible d'aborder un sujet technologique sans mentionner l'un des trois termes suivants : algorithmes, automatisation et intelligence artificielle. Qu'il s'agisse de développement de logiciels industriels (où les algorithmes sont essentiels), de DevOps (qui repose entièrement sur l'automatisation) ou d'AIOps (l'utilisation de l'intelligence artificielle pour optimiser les opérations informatiques), vous rencontrerez ces termes technologiques modernes à la mode.
En réalité, la fréquence d'apparition de ces termes et les nombreux cas d'utilisation qui se chevauchent auxquels ils s'appliquent facilitent leur confusion. Par exemple, on pourrait penser que tout 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. Si les algorithmes, l'automatisation et l'IA sont tous liés, ce sont des concepts bien distincts, et il serait erroné de les confondre. Aujourd'hui, nous allons analyser la signification de ces termes, leurs différences et leurs points d'intersection dans le paysage technologique moderne.
Qu'est-ce qu'un algorithme :
Commençons par un terme qui circule dans les cercles techniques depuis des décennies : algorithme.
Un algorithme est un ensemble de procédures. En développement logiciel, un algorithme prend généralement la forme d'une série de commandes ou d'opérations qu'un programme exécute pour accomplir une tâche donnée.
Cela dit, tous les algorithmes ne sont pas des logiciels. Par exemple, on pourrait dire qu'une recette est un algorithme, car elle est aussi un ensemble de programmes. En fait, le mot algorithme a une longue histoire, remontant à des siècles avant que quiconque ne découvre
Qu'est-ce que l'automatisation :
L'automatisation consiste à effectuer des tâches avec une intervention ou une supervision humaine limitée. Les humains peuvent configurer les outils et les processus pour exécuter des tâches automatisées, mais une fois lancés, les flux de travail automatisés s'exécuteront en grande partie, voire entièrement, de manière autonome.
Tout comme les algorithmes, le concept d'automatisation existe depuis des siècles. Aux débuts de l'informatique, l'automatisation n'était pas au cœur de tâches telles que le développement logiciel. Mais depuis une dizaine d'années, l'idée que les programmeurs et les équipes informatiques doivent automatiser autant que possible leur travail s'est généralisée.
Aujourd’hui, l’automatisation va de pair avec des pratiques telles que DevOps et la livraison continue.
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 cœur des discussions sur l'IA depuis environ un an. Cependant, elle n'est qu'un exemple parmi tant d'autres, 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 totalement indépendant de l'automatisation ou de l'IA. Par exemple, un algorithme d'une application logicielle authentifiant un utilisateur à partir 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 il ne s'agit pas d'une forme d'automatisation, et encore moins d'IA.
Automatisation vs. IA :
De même, de nombreux processus automatisés par les développeurs de logiciels et les équipes ITOps ne relèvent pas de l'IA. Par exemple, les pipelines CI/CD contiennent souvent de nombreux workflows 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, vise à automatiser des tâches ou à prendre des décisions. Mais là encore, les algorithmes et l'automatisation ne sont pas tous liés à l'IA.
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 ensemble est essentielle à certaines des tendances technologiques les plus en vogue d’aujourd’hui.
Le meilleur exemple est celui des outils d'IA générative, qui s'appuient sur des algorithmes entraînés pour imiter la production de contenu humain. Une fois déployés, ces logiciels d'IA générative peuvent générer du contenu automatiquement.
Les algorithmes, l'automatisation et l'IA peuvent également converger dans d'autres contextes. Par exemple, les NoOps (flux de travail informatiques entièrement automatisés ne nécessitant plus d'intervention humaine) peuvent nécessiter non seulement l'automatisation algorithmique, mais aussi des outils d'IA sophistiqués pour permettre une prise de décision complexe et contextuelle, impossible à réaliser par les seuls algorithmes.
Les algorithmes, l'automatisation et l'IA sont au cœur du monde technologique actuel. Cependant, toutes les technologies modernes ne reposent pas sur ces trois concepts. Pour comprendre précisément le fonctionnement d'une technologie, il est nécessaire de comprendre le rôle que jouent (ou non) les algorithmes, l'automatisation et l'IA.
Date de publication : 16 mai 2024