Définition

Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux appareils tels que les ordinateurs d’apprendre sans avoir été explicitement programmés pour cela. Les machines apprennent donc à réaliser des tâches de manière autonome ou à faire des prédictions grâce aux données qu’elles analysent. 

Comment fonctionne le machine learning ?

Le fonctionnement du machine learning repose sur 4 aspects essentiels.

Tout d’abord, le data scientist sélectionne et prépare les données qui serviront à entraîner les machines. Ces données doivent être bien préparées, organisées et nettoyées pour apprendre au modèle d’apprentissage automatique à résoudre le problème pour lequel il a été créé.

Ensuite, le data scientist choisit l’algorithme à exécuter sur toutes les données d’entraînement. Le type d’algorithme qui sera exploité dépend de la nature du problème à résoudre et du volume de big data.

L’étape suivante est celle de l’entraînement de l’algorithme. L’algorithme doit exécuter plusieurs commandes et les résultats seront comparés avec ceux que le data scientist attend de lui. Les variables sont exécutées jusqu’à ce que l’appareil offre le résultat escompté. C’est ainsi que le modèle de Machine Learning est obtenu.

La dernière étape est celle de l’usage et de l’amélioration du modèle en fonction des évolutions sur le terrain.

Quels sont les différents types de machine learning ?

Il existe essentiellement trois types de machine learning : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

L’apprentissage supervisé

Dans ce cas, les données sont étiquetées pour indiquer les patterns (les répétitions) à rechercher. La machine s’entraîne donc sur l’ensemble de données étiquetées, avec les informations qu’elle doit déterminer.

Ce type de machine learning nécessite moins d’entraînement que les autres. En effet, les résultats du modèle peuvent être directement comparés avec les données étiquetées,

L’apprentissage non supervisé

Dans le cas de l’apprentissage non supervisé, les informations ne sont pas étiquetées. L’appareil explore donc les données à la recherche d’éventuelles répétitions. De grandes quantités de données sont ingérées et la machine utilise des algorithmes pour déterminer les caractéristiques pertinentes pour trier, catégoriser et étiqueter les données sans intervention humaine.

Cette technique est moins simple à mettre en œuvre. Contrairement à la première approche qui automatise les prédictions et les décisions, l’apprentissage non supervisé identifie les patterns et les relations que l’homme ne peut pas identifier dans les données.

L’apprentissage par renforcement

Cette méthode consiste à laisser l’algorithme s’exercer et apprendre de ses erreurs pour atteindre un objectif. Dans cette configuration de machine learning, l’algorithme essayera différentes méthodes pour offrir le résultat attendu.

En fonction de la justesse de ses résultats, il sera récompensé ou pénalisé. Ainsi, il sait s’il doit continuer dans le même sens ou changer d’approche.

Quels sont les avantages du machine learning ?

Le machine learning est très efficace pour analyser de gros volumes de données et il se révèle plus performant en termes de vitesse et de précision que les techniques plus « classiques ».

L’apprentissage automatique est également indispensable pour l’analyse des données issues de transactions ou des plateformes CRM par exemple.

Enfin, cette technologie est la science idéale pour bénéficier du Big data et de ses opportunités. Avec le machine learning, l’intervention humaine n’est plus requise pour l’extraction des données de valeur parmi de grandes sources d’informations complexes.

Quelques cas d’usage du machine learning

L’application de l’apprentissage automatique ne se limite pas à un domaine spécifique. Ces algorithmes sont utilisés dans de multiples secteurs d’activités, notamment la technologie, le commerce, la santé, les finances, l’industrie automobile, etc.

Les établissements financiers utilisent les algorithmes de machine learning pour prédire le comportement des clients et leurs décisions. Cette technologie leur permet donc de proposer des services plus adaptés aux besoins des clients.

L’apprentissage automatique est également la science qui permet aux moteurs de recherche, aux réseaux sociaux ou encore aux plateformes de streaming de vous proposer des résultats en fonction de vos centres d’intérêt et de vos préférences.

Enfin, dans le domaine de la santé, le machine learning aide les médecins à poser des diagnostics plus pertinents ou à repérer des tumeurs plus facilement grâce aux dispositifs d’imagerie médicale.

Qui est concerné ?

Toutes les entreprises qui exploitent des données pour la conception de leurs produits ou pour proposer des services aux consommateurs sont concernées par l’apprentissage automatique.

Faites-vous donc accompagner par une équipe d’experts pour le déploiement de cette technologie dans votre société.