Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche en plein essor de l’intelligence artificielle qui a connu d’importantes avancées au cours des dernières années. Il constitue le cœur de nombreuses applications innovantes et promet un avenir technologique radieux.
Comprendre les bases du machine learning
Pour bien comprendre ce qu’est le machine learning, il convient d’en définir les principaux concepts :
- Apprentissage automatique : processus d’amélioration du comportement d’un programme informatique en se basant sur ses expériences passées;
- Modèle : représentation mathématique utilisée pour résoudre un problème grâce à l’apprentissage automatique;
- Algorithme : ensemble de règles suivies par une machine pour prendre des décisions et apprendre;
- Données : informations nécessaires pour entraîner la machine.
Ainsi, le but du machine learning est de créer des programmes capables de s’adapter et de s’améliorer avec le temps, sans avoir besoin d’être programmés explicitement pour chaque cas spécifique. Pour cela, ils se basent sur les modèles et les algorithmes abordés ci-dessus.
Les différentes techniques d’apprentissage
Il existe plusieurs types d’apprentissage automatique, chacun avec ses spécificités et sa méthode de fonctionnement :
Apprentissage supervisé
Dans ce type d’apprentissage, on entraîne la machine en lui donnant des exemples précis d’entrées (inputs) et de sorties (outputs) souhaitées. L’algorithme utilisé apprend alors à reproduire ces résultats pour de nouvelles données inconnues.
Ceci est particulièrement utile dans les problèmes de classification, tels que le filtrage du spam dans les emails, ou de régression, tels que la prédiction du prix d’une maison.
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé se base sur des données sans étiquettes, c’est-à-dire sans sortie désirée associée. Les algorithmes utilisés cherchent ici à faire ressortir les structures cachées au sein des données, permettant notamment de réaliser du clustering (regroupement d’informations similaires) comme la segmentation de clients dans un marché.
Apprentissage semi-supervisé
Ce type d’apprentissage combine les deux méthodes précédentes en se basant sur une partie des données étiquetées et une partie des données non étiquetées.
Cette approche peut être utile lorsque certaines données sont difficiles ou coûteuses à étiqueter.
Apprentissage par renforcement
Enfin, l’apprentissage par renforcement consiste à enseigner à l’algorithme comment prendre des décisions en fonction d’un système de récompenses et de pénalités.
Ceci est particulièrement adapté pour les problèmes de contrôle et d’optimisation, comme par exemple la conduite autonome d’un véhicule ou la stratégie dans un jeu vidéo.
Quand utiliser le machine learning ?
Le machine learning s’avère efficace dans de très nombreux domaines et applications :
- Analyse prédictive, prédiction des prix ;
- Reconnaissance vocale et d’images ;
- Filtrage du contenu indésirable sur internet ;
- Systèmes de recommandation personnalisés (cinéma, musique, etc.) ;
- Détection de fraudes financières ;
- Traitement de problèmes complexes, comme la conduite assistée.
Cependant, il convient de noter que cet outil n’est pas une panacée ; il ne remplace pas toujours une ingénierie traditionnelle plus simple et moins coûteuse en termes de ressources et de temps.
Le recours au machine learning doit donc être réfléchi et bien adapté à la situation.
En règle générale, il est pertinent lorsque :
- Les données sont trop volumineuses pour être traitées manuellement ;
- Il existe une tendance clairement détectable ;
- La performance des méthodes classiques atteint un plafond ;
- On a besoin de solutions évolutives et flexibles.
Vers une démocratisation de l’apprentissage automatique ?
Le machine learning est aujourd’hui considéré comme l’une des pierres angulaires de la révolution numérique et de l’intelligence artificielle. Les avancées technologiques en matière de puissance de calcul, de capacité de stockage et d’accès aux données ont contribué à son essor rapide.
Les défis de demain consisteront notamment à :
- Rendre les algorithmes plus performants ;
- Favoriser une approche éthique et responsable dans le traitement des données et la prise de décision automatisée ;
- Former davantage de professionnels et de scientifiques capables de maîtriser ces techniques.
Enfin, face à cette expansion exponentielle et aux questions qu’elle suscite, il convient de se questionner sur le rôle que jouera le machine learning dans notre société et notre vie quotidienne. Entre fascination et craintes, l’apprentissage automatique s’impose progressivement comme un allié incontournable pour répondre à nos besoins grandissants et relever les défis du monde numérique qui nous attend.
Micro-entrepreneur depuis une dizaine année et passionné du web depuis plus de 20 ans, c’est tout naturellement que je partage ici des articles sur le monde de l’entreprise et de ses nombreuses facettes.
