Le Machine Learning, c’est quoi ?

Le Machine Learning ou l’apprentissage automatique fait de plus en plus parler de lui ces dernières années. Le Machine Learning, c’est quoi ?

Le Machine Learning, ou en français l’apprentissage automatique, se développe à toute vitesse depuis quelques années. Dans le monde des entreprises high-tech, tout le monde parle sans cesse de Machine Learning et Deep Learning.

Le Machine Learning consiste à créer des algorithmes capables de résoudre des problèmes et faire des prédictions précises à partir d’un ensemble de données plus ou moins complexes.

Le Machine Learning est une technologie de l’Intelligence Artificielle qui repose sur l’augmentation fulgurante des volumes de données (Big Data) en mouvement suite à l’émergence d’Internet et du développement rapide des bases de données.

Dans cet article, nous vous expliquons ce qu’est le Machine Learning.

Le Machine Learning, c’est quoi ?

Le Machine Learning est une nouvelle branche de l’informatique qui a pour objectif de rendre les ordinateurs capables d’apprendre à partir d’un très grand nombre de données. En accumulant les informations entrées et en utilisant des outils mathématiques et statistiques pour les analyser, les algorithmes s’améliorent avec le temps et finissent par prendre les bonnes décisions et par faire de bonnes prédictions.

Pour le dire autrement, la machine utilise les données historiques en entrée pour pouvoir prédire des valeurs en sortie.

Finalement, les machines sont capables de résoudre des problèmes contenant de multiples paramètres dans le but de prédire des événements futurs.

Par exemple, la fabrication de voitures autonomes repose sur cette technologie dérivée de l’Intelligence Artificielle. En stockant un très grand nombre de données qu’elles captent via des caméras, les voitures apprennent petit à petit à éviter les obstacles, à tourner le volant avec précision et en fin de compte à rouler en toute sécurité.

Parmi les secteurs qui utilisent le Machine Learning, nous trouvons aussi les objets connectés qui apprennent à identifier les habitudes des personnes, les moteurs de recommandation comme Amazon, Facebook, YouTube ou encore les logiciels antispam etc.

Les différents modes d’apprentissage

Il existe principalement deux types d’apprentissage : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Le recours à l’un ou l’autre procédé dépend du type de données, de leur structure et de ce que l’on attend de la machine.

• L’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé s’effectue en deux étapes. Les données sont d’abord cataloguées et structurées par les data analysts. Lors de la première phase, les experts entrent dans la machine les données étiquetées et déjà classées selon un modèle prédéterminé. Lors de cette étape, les analystes entraînent littéralement la machine en l’aidant à sortir des valeurs adaptées en fonction des données entrées. Lors de la seconde phase, la machine s’appuie sur cette première classification pour agencer et ordonner les nouvelles données en leur attribuant les étiquettes adéquates.

Ce type d’apprentissage est requis lorsque par exemple nous souhaitons classifier des données en deux classes (la classification binaire). Mais d’autres tâches comme la classification multiclasse, la modélisation de régression ou encore l’apprentissage ensembliste font aussi appel à ce modèle.

• L’apprentissage non supervisée

Aussi appelé Data Clustering, ce type d’apprentissage est requis lorsqu’il n’existe pas de classification préétablie des données. L’ordinateur doit alors déterminer par lui-même la logique structurelle dissimulée derrière les données. Pour se faire, la machine croise et compare les données entre elles pour trouver certaines similitudes. Grâce à ce procédé, l’algorithme va pouvoir catégoriser les données et les ranger par classe de manière autonome.

Ces algorithmes d’apprentissage sont utilisés pour procéder à l’organisation de données diverses en fonction de leur similarité (regroupement ou « clustering ») ou au repérage d’irrégularités à l’intérieur d’un ensemble de données etc.

Les applications du Machine Learning

Les applications du Machine Learning sont nombreuses. Par exemple, dans le domaine de la santé, les médecins commencent à recourir à l’Intelligence Artificielle pour poser des diagnostics et proposer des traitements adaptés à leurs patients. D’autres secteurs comme la cybersécurité, la finance et l’industrie font de plus en plus appel au Machine Learning.

Vous l’aurez compris, le Machine Learning a un bel avenir !

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