Machine learning, deep learning, Big Data, intelligence artificielle… Si ces termes techniques sèment encore la confusion aujourd’hui, ils sont en vérité bien distincts. Vous souhaitez maîtriser les rouages du machine learning , aussi appelé « apprentissage automatique » ? Comment fonctionne cette nouvelle technologie de l’IA ? Quel est son impact dans nos tâches quotidiennes et en entreprise ? Voici le dossier spécial machine learning pour mieux comprendre son fonctionnement et ses applications possibles dans la relation client.
Définition du machine learning
En définition, le machine learning ou apprentissage automatique est une technique de l’intelligence artificielle (IA) permettant à une machine de faire des prédictions ou d’automatiser des tâches. Pour ce faire, cette technologie de l’IA se base sur des algorithmes, chargés de reconnaître des tendances ou motifs récurrents (patterns), au sein d’une base de données. Il peut s’agir de textes, de chiffres, d’images, de vidéos stockés numériquement.
La particularité du machine learning réside dans sa capacité à apprendre de cet historique de données et de s’améliorer continuellement, et ce de manière totalement autonome.
Comment fonctionne le machine learning ?
Le machine learning consiste à entraîner un algorithme à reconnaître des motifs récurrents dans une base de données. Cet entraînement porte le nom de « modèle de machine learning ». Il se construit en quatre étapes :
- Préparer un ensemble de données pour nourrir le modèle de machine learning et, ainsi, le rendre autonome. Ces données peuvent être étiquetées afin de faciliter le travail au programme et de réduire l’apparition de biais dans l’analyse prédictive ;
- Sélectionner l’algorithme, soit la méthode opératoire à appliquer sur l’ensemble de données. Il en existe différents types selon les applications ;
- Entraîner l’algorithme pour aboutir au modèle de machine learning. Il s’agit d’un processus itératif qui compare les variables exécutées avec celles qui auraient dû se produire. Une fois qu’il n’y a plus de différences, on considère que l’entraînement de l’algorithme est terminé ;
- Utiliser le modèle de machine learning sur de nouveaux ensembles de données, et le laisser se perfectionner en parfaite autonomie.
Le modèle de machine learning est donc un programme qui a suivi un entraînement à partir d’une base de données d’apprentissage. Une fois mis au point, le modèle va générer des résultats à partir de données qu’il n’a encore jamais traitées, en fournissant une nouvelle analyse prédictive. En termes d’exemples, cette intelligence artificielle va pouvoir traduire un texte à partir de la reconnaissance vocale, reconnaître un visage sur une photo, proposer des produits et services en fonction d’un historique de recherche…
Quelle est la relation entre l’IA et le machine learning ?
L’intelligence artificielle a pour objectif de donner à une machine la capacité de raisonner et de se comporter comme un être humain. Le machine learning, en tant que sous-catégorie de l’IA, permet de se rapprocher de cette visée. En effet, il permet d’apporter des réponses à des situations complexes et nouvelles, puisque le système d’apprentissage automatique va s’adapter à différentes bases de données.
Quels sont les différents types d’algorithmes ?
Il existe trois types d’algorithmes d’IA pour créer des modèles de machine learning :
- L’apprentissage supervisé : la machine apprend à classifier des données étiquetées, selon des critères préalablement déterminés par un humain ;
- L’apprentissage non-supervisé : l’ordinateur va classer les données brutes selon les critères qu’il déterminera par lui-même ;
- L’apprentissage par renforcement : le système informatique va observer son environnement et apprendre de ses erreurs, en testant différentes approches pour atteindre son but.
Dans l’apprentissage supervisé, on retrouve les algorithmes de classification, de régression linéaire, de régression logistique, les arbres de décision, ou encore les forêts aléatoires.
Dans l’apprentissage non-supervisé, on utilise plutôt les algorithmes de clustering, d’association et de réduction dimensionnelle.
Deep learning vs Machine learning : quelles différences ?
Le deep learning est une branche du machine learning. Cette technique est inspirée du système cérébral humain. Elle utilise un réseau neuronal profond, les nœuds de calcul s’apparentant aux neurones et le réseau au cerveau. Elle demande une grande quantité de données et une importante puissance de calcul pour s’entraîner.
Très utilisé dans la reconnaissance vocale et visuelle, le deep learning s’adapte aussi bien à l’apprentissage supervisé que non-supervisé.
Quel est l’intérêt du machine learning ?
Avec l’essor du Big Data dans les années 2010, l’intelligence artificielle a fait un bond en avant. Il est en effet devenu essentiel pour entraîner des modèles de machine learning sur de vastes volumes de données. Le principal intérêt de ces systèmes complexes réside dans l’automatisation de tâches et dans la prédiction de tendances qu’une analyse humaine ne saurait déceler.
Quelles sont les applications du machine learning ?
De la santé à la finance, l’intelligence artificielle, et surtout le machine learning, se déploie aujourd’hui dans tous les domaines.
Le machine learning est surtout connu du grand public pour ses assistants vocaux, tels que Siri d’Apple ou Alexa d’Amazon. Ces bijoux de technologie reposent sur le traitement du langage naturel (NLP), qu’il soit en données textuelles ou vocales. Il se retrouve dans les chatbots (robot conversationnel par écrit) et les callbots (robot conversationnel par oral). Les systèmes IA de machine learning sont donc répandus partout, dans les entreprises et dans la vie quotidienne.
