Qu’est-ce que le Machine Learning ? Définition et présentations des différents types
Contrairement à la programmation classique, le Machine Learning ne suit pas d’instruction spécifique. Il utilise des modèles statistiques pour analyser tout un tas de données et extraire des informations pertinentes. Arthur Samuel, celui qui a popularisé cette technologie, a déclaré en 1959 : « l’apprentissage automatique donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés ».
Quelle différence entre le Machine Learning et le deep learning ?
À partir d’un ensemble de données, l’algorithme du machine learning va s’éduquer pour prédire une ou plusieurs réponses. Par exemple, en immobilier, la machine peut déterminer un prix de vente en tenant compte de la surface, l’adresse de domicile, l’année de construction, etc. On distingue 3 types d’apprentissages que nous détaillerons dans quelques instants.
Le Deep Learning est aussi une méthode d’apprentissage automatique. C’est d’ailleurs pour cela qu’on les confond souvent. Toutefois, cette dernière a pour spécificité de s’inspirer du fonctionnement du cerveau humain. En effet, à travers un réseau de neurones artificiels, le Deep Learning est capable de reconnaître des lettres dans un texte ou d’identifier un objet sur une photo. C’est ainsi que sont nées la reconnaissance faciale, l’assistance vocale ou encore de la conduite autonome. C’est une branche du Machine Learning.
Quels sont les différents types de Machine Learning ?
Le Machine Learning supervisé
Comme son nom l’indique, le Machine Learning supervisé se construit sous supervision. Ici, un algorithme est entraîné à partir d’un ensemble de données étiquetées. Ces données d’entraînement sont alimentées avec des entrées (des caractéristiques, input) et des sorties (cible, output). Le résultat est donc déjà connu par la machine. L’objectif ici est de créer des patterns capables de prédire la bonne sortie pour de nouvelles observations.
Par exemple, on peut présenter à l’algorithme différents types d’e-mails considérés comme spams afin qu’il détecte leur particularité et soit capable de les identifier en tant qu’indésirables de manière automatique. C’est le modèle de Machine Learning le plus courant.
Le Machine Learning non-supervisé
Ici, la machine apprend sans aucune supervision. Contrairement au modèle précédent, les données ne contiennent pas de valeur cible, d’output. L’algorithme dispose de variables d’entrées et va essayer d’extraire des informations pertinentes à partir de ces dernières. Il crée ses propres réponses, se débrouille seul. Dans cet inconnu, le Machine Learning va détecter des similarités entre les différentes données et les classer.
L’apprentissage non supervisé est notamment utilisé en marketing dans la segmentation. Grâce aux données extraites, les algorithmes recommandent des produits similaires à ceux ayant déjà suscité notre intérêt. Le e-commerce et les plateformes de streaming capitalisent sur ce modèle.
Le Machine Learning par renforcement
Ce type d’apprentissage est basé sur les théories de la psychologie comportementale. En observant son environnement, la machine prend une décision. Celle-ci est suivie d’une récompense ou d’une sanction, en fonction de sa pertinence. L’algorithme devient ici un agent totalement autonome. Ce principe est comparable au dressage d’un animal de compagnie.
L’apprentissage par renforcement est davantage utilisé dans la robotique. C’est grâce à lui que les premiers prototypes de voitures autonomes ont pu voir le jour. La machine va enregistrer les sanctions attribuées afin de ne plus commettre ces erreurs.
Ces trois types de Machine Learning offrent des approches distinctes pour résoudre diverses problématiques. Ils ont leurs propres applications et techniques d’apprentissage associées. Le choix du type de Machine Learning dépend du problème à résoudre, de la disponibilité des données et des objectifs spécifiques de l’apprentissage machine.
Quel est l’objectif du Machine Learning ?
Maintenant que vous avez saisi le principe, il est temps de se concentrer sur les objectifs d’une telle démarche. Cette avancée technologique n’est pas sans conséquence. Elle est une véritable révolution qui a chamboulé plusieurs domaines d’activités. Les différents objectifs notables sont :
- la prédiction. Créer des patterns (modèles) capables d’établir des prédictions précises sur de nouvelles données, tel est l’objectif du Machine Learning. En utilisant des ensembles de données d’entraînement, les algorithmes de Machine Learning peuvent analyser les relations entre les variables et construire des modèles prédictifs. Ces derniers peuvent être utilisés pour prédire des valeurs manquantes, estimer des résultats futurs ou anticiper des tendances.
- la classification. Les algorithmes de machine learning permettent également de classer les données dans des catégories prédéfinies. Comme vu précédemment, il peut être utilisé afin de placer des e-mails en spam ou en courriers légitimes. On l’utilise aussi pour identifier des fraudes dans les transactions financières ou pour diagnostiquer des maladies à partir de symptômes.
- la reconnaissance de formes. Le Machine Learning permet l’identification de motifs et de structures complexes dans les données. Nous pouvons citer la reconnaissance d’images, de la parole, la détection d’objets, la transcription automatique, la compréhension du langage naturel, etc. Ces capacités permettent de développer des systèmes intelligents capables de comprendre et d’interagir avec des données non structurées.
- la recommandation. Il s’agit sans doute de l’objectif auquel nous sommes le plus exposés. Les recommandations personnalisées envahissent nos écrans. Ces algorithmes analysent les préférences et les comportements des utilisateurs pour leur suggérer des produits, des services ou des contenus pertinents. Ils sont couramment utilisés en e-commerce, par les services de streaming et les réseaux sociaux.
- l’optimisation. Le Machine Learning peut être utilisé pour améliorer des processus et des décisions. Par exemple, il peut aider à optimiser la gestion des stocks, l’affectation des ressources, la planification des itinéraires ou la tarification dynamique. En analysant les données historiques et en apprenant des modèles de performance, le Machine Learning peut aider à prendre des décisions plus efficaces et à améliorer les résultats.
Ces objectifs des différents modèles de Machine Learning démontrent la polyvalence de cette technologie. Son potentiel à résoudre des problèmes complexes est bluffant. Grâce à des algorithmes intelligents, il est capable d’automatiser les processus, de définir des insights à partir de données et de prendre des décisions basées sur des informations fiables.
Quelles sont les limites du Machine Learning ?
Eh non, le fantasme du robot 100% autonome, ce n’est pas pour tout de suite. Un soulagement pour certains, une déception pour d’autres. L’apprentissage automatique à ses limites. Tout data scientist doit en être conscient.
La dépendance aux données
Le Machine Learning nécessite des ensembles de données de haute qualité et représentatifs pour obtenir des résultats précis. Si les données d’entraînement sont biaisées ou incomplètes, cela peut entraîner des prédictions erronées ou des modèles inefficaces. De plus, si les données sont insuffisantes, il peut être difficile d’obtenir des résultats significatifs.
Des patterns souvent complexes
Les modèles peuvent nécessiter des ressources de calculs élevées. C’est notamment le cas pour le deep learning. Cette complexité engendre souvent des mises en œuvre et des entraînements longs et coûteux. L’interprétation difficile de certains patterns ne joue pas en faveur d’une totale confiance accordée aux résultats.
Une interprétabilité pas toujours évidente
Certains modèles de Machine Learning, en particulier ceux basés sur un réseau de neurones profond, peuvent être difficiles à interpréter. Les résultats peuvent être considérés comme une « boîte noire ». Dans l’intelligence artificielle (IA), cette expression signifie que l’on ne sait pas exactement comment le modèle prend ses décisions. Dans des domaines sensibles, où il est important de comprendre son raisonnement (médecine, automobile), cela peut s’avérer problématique.
L’obsolescence des données
Les modèles d’apprentissage automatique sont généralement basés sur des données historiques. Cependant, les tendances peuvent être amenées à évoluer avec le temps, rendant les algorithmes obsolètes. Ces derniers nécessitent une mise à jour régulière pour s’adapter aux changements et rester pertinents.
L’éternelle question éthique
Le Machine Learning peut soulever des questions éthiques et de confidentialité. L’utilisation de données personnelles ne fait pas l’unanimité au sein des utilisateurs. Les recommandations en fonction des centres d’intérêt et de la géolocalisation font notamment débat. De plus, les biais présents dans les données d’entraînement peuvent être amplifiés par les modèles de Machine Learning. En fonction de la sensibilité du sujet traité, des faits discriminatoires pourraient susciter des polémiques.
Exemples d’utilisation des algorithmes de Machine Learning
Il est partout ! Ou presque. De plus en plus de secteurs d’activités intègrent le Machine Learning dans leur quotidien. Depuis que le forage de données (data mining) existe, tout va très vite. Les experts en data science sont devenus des trésoriers 2.0. Aujourd’hui, il apparaît inconcevable de s’en passer. Dans cette partie, découvrez les domaines dans lesquels apprentissage automatique et business vont de concert.
Le e-commerce
Nous l’avons évoqué dans cet article, le Machine Learning se présente comme incontournable pour la croissance d’une boutique en ligne. Les départements marketing ciblent les utilisateurs via des recommandations personnalisées de produits ou de services en fonction de leurs préférences. La segmentation du Machine Learning non supervisé est également nécessaire pour un ciblage publicitaire précis.
Les assistants virtuels (chatbots) sont eux aussi une création issue de l’apprentissage automatique. Le module est programmé pour apporter telle réponse en fonction de telle requête.
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La santé
Le Machine Learning est utilisé pour l’analyse d’imagerie médicale. C’est une véritable révolution pour la détection de tumeurs dans les scanners ou les radiographies. Les professionnels de santé s’en servent également pour la prédiction des maladies, l’identification de schémas de traitement efficaces et la surveillance des patients.
À titre d’exemple, nous pouvons citer Microsoft qui use de l’apprentissage supervisé pour différencier les cellules saines des cellules cancérigènes.
La Finance
L’intelligence artificielle dans les banques est d’un grand soutien pour lutter contre la cybercriminalité. En effet, grâce à l’IA, la détection de fraudes dans les transactions est facilitée.
Dans le domaine financier, le Machine Learning sert aussi à prédire les tendances du marché, évaluer les risques de crédit et optimiser les portefeuilles d’investissement.
Le transport et la logistique
Grâce aux informations collectées via le Big Data, le Machine Learning est capable d’anticiper les éventuelles ruptures de stock. Nous l’avons vu précédemment, les données permettent de prévoir des tendances et donc le comportement d’achat des clients. Par exemple, à l’approche des fêtes de fin d’année, les supermarchés doivent avoir un œil particulièrement attentif à leur stock de chocolats.
Côté transport, l’apprentissage machine sert à la planification des itinéraires, la prédiction de la demande de transport, la détection des anomalies dans les données de suivi des véhicules. La livraison par drone est également un phénomène que nous risquons de voir se multiplier dans les années à venir.
Les ressources humaines
Le Machine Learning est utilisé dans le recrutement et la sélection des candidats. Des algorithmes peuvent être programmés pour trier les candidatures en fonction d’un critère particulier (langue parlée, compétence spécifique).
Via l’analyse des données, l’IA évalue les performances des employés et propose des plans d’action pour améliorer les faiblesses. Ainsi, chaque collaborateur voit son parcours professionnel pris en main de façon personnalisée. Il s’agit d’une approche autant bénéfique pour l’employeur que pour l’employé.
Le Machine Learning en 2023, que faut-il retenir ?
Aujourd’hui la machine apprend d’elle-même. Ce n’est pas pour autant qu’elle est 100% autonome. Dans un modèle de machine learning supervisé, des données d’entrée et de sortie sont définies. La machine est entraînée pour associer des caractéristiques à un ou plusieurs résultats. L’apprentissage non supervisé, lui, ne doit concilier qu’avec des données d’entrée pour établir lui-même des résultats en fonction de leurs ressemblances. Enfin, l’apprentissage par renforcement devient performant à mesure qu’on lui attribue des récompenses et des sanctions.
Il ne fait nul doute que nous ne sommes qu’aux prémices d’un monde régi par les algorithmes. Imaginer une société où, dans une boutique, le client se verrait orienté par une machine vers une sélection d’articles en fonction de ses goûts n’est plus utopique. Les fantasmes liés au digital se transforment peu à peu en réalité. Jusqu’où ira le progrès ? La réponse nous est clairement inconnue…
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