Machine Learning vs Deep Learning : quelles différences ?
Machine Learning et Deep Learning sont souvent cités ensemble lorsqu’on parle d’Intelligence Artificielle. Ils sont liés, mais ne doivent pas être considérés comme deux expressions parfaitement interchangeables. Le Bachelor CAFP × EIESTP les distingue d’ailleurs en deux blocs successifs : **45 heures de Machine Learning**, puis **35 heures de Deep Learning**.
Machine Learning et Deep Learning sont souvent cités ensemble lorsqu’on parle d’Intelligence Artificielle. Ils sont liés, mais ne doivent pas être considérés comme deux expressions parfaitement interchangeables. Le Bachelor CAFP × EIESTP les distingue d’ailleurs en deux blocs successifs : **45 heures de Machine Learning**, puis **35 heures de Deep Learning**.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning regroupe des méthodes permettant à des modèles d’apprendre à partir de données.
Dans le Bachelor, le bloc comprend notamment :
- apprentissage supervisé ;
- apprentissage non supervisé ;
- modèles prédictifs ;
- évaluation et amélioration.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning constitue un domaine du Machine Learning basé sur des réseaux de neurones et des architectures permettant d’apprendre des représentations complexes à partir des données.
Dans le programme, il est traité séparément afin d’approfondir :
- réseaux de neurones ;
- architectures de Deep Learning ;
- applications pratiques.
Quelle est donc la relation entre les deux ?
On peut représenter simplement la relation ainsi :
**Intelligence Artificielle** → **Machine Learning** → **Deep Learning**
Cette représentation conceptuelle aide à comprendre que le Deep Learning appartient au champ plus large du Machine Learning, lui-même associé au domaine plus large de l’IA.
Pourquoi le Bachelor étudie-t-il d’abord le Machine Learning ?
Le programme progresse des concepts généraux de Machine Learning vers les réseaux de neurones et les architectures de Deep Learning.
Cette progression permet d’aborder les fondations avant les approches plus avancées.
Les volumes horaires sont-ils identiques ?
Non.
Le programme prévoit :
**Machine Learning & analyse prédictive : 45 h**
**Deep Learning : 35 h**
Le Machine Learning utilise-t-il forcément des réseaux de neurones ?
Non.
Les réseaux de neurones sont particulièrement associés au Deep Learning, tandis que le Machine Learning recouvre un champ plus large de méthodes.
Et après le Deep Learning ?
Le Bachelor poursuit avec :
**NLP → IA générative & LLM → RAG, assistants & agents IA.**
La progression mène ainsi vers plusieurs technologies contemporaines liées à l’IA.
Faut-il choisir entre Machine Learning et Deep Learning dans le Bachelor ?
Non.
Les deux font partie du même programme.
Il ne s’agit donc pas de choisir l’un au détriment de l’autre dans ce parcours.
Quels frameworks sont utilisés ?
La page publique ne les précise pas.
Aucun framework particulier ne doit être présenté comme officiellement enseigné sur la seule base du programme publié.
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
Machine Learning et Deep Learning sont-ils identiques ?
Non. Le Deep Learning appartient au domaine plus large du Machine Learning.
Combien d’heures de Machine Learning ?
45 heures.
Combien d’heures de Deep Learning ?
35 heures.
Lequel est étudié en premier ?
Le Machine Learning.
Les deux sont-ils obligatoires dans le programme publié ?
Ils font tous les deux partie des dix blocs annoncés du Bachelor.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.