Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Domaine d'étude de l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique implique le développement d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs de trouver des modèles dans les données et de faire des prévisions ou de porter des jugements sur leurs résultats à l'aide de modèles informatiques.
Quels types d'algorithmes l'apprentissage automatique utilise-t-il ?
L'apprentissage automatique peut utiliser une variété d'algorithmes différents pour recevoir et analyser les données d'entrée, en identifiant des modèles, des corrélations et des anomalies que les humains pourraient manquer. Ce faisant, ils apprennent et optimisent leurs opérations, améliorant les performances et développant leur intelligence artificielle au fil du temps. De cette manière, les résultats peuvent prévoir des tendances et faire des prédictions basées sur des données, ainsi qu'identifier des risques ou des opportunités potentiels.
Les principaux types d'algorithmes d'apprentissage automatique sont les suivants :
- Apprentissage supervisé : la machine est enseignée par l'exemple. On lui fournit des données déjà comprises, ainsi que les entrées et sorties souhaitées. C'est alors à la machine de déterminer comment obtenir ces résultats. L'algorithme peut commettre des erreurs au cours de son apprentissage et sera corrigé par l'opérateur.
- Apprentissage non supervisé - la machine reçoit des données et est laissée à elle-même. Sans instructions, elle analyse les données et découvre des modèles et des corrélations, regroupant et organisant les données en fonction de ses conclusions. Au fil du temps, les décisions s'améliorent à mesure que la machine affine ses processus.
- Apprentissage semi-supervisé - combinaison de l'apprentissage supervisé et non supervisé. La machine reçoit des données étiquetées et non étiquetées. À l'aide des étiquettes qui lui ont été données, la machine apprend à étiqueter et à attribuer les données non étiquetées, en affinant ses méthodes au fil du temps.
- Apprentissage par renforcement - la machine reçoit un ensemble rigide d'instructions et d'informations (actions, paramètres, résultats). En procédant par essais et erreurs, la machine traite les données conformément à ses instructions, en contrôlant et en évaluant ses résultats afin de découvrir l'approche la plus optimale.
Il est pratiquement impossible de savoir quel algorithme d'apprentissage automatique est le meilleur choix pour un ensemble de données spécifique. Tout dépend d'une série de facteurs, notamment la taille de l'ensemble de données, sa qualité et sa diversité, la précision requise, les réponses souhaitées et le temps de formation. Sans expérimenter chaque méthode, il n'y a aucun moyen de savoir.
Il s'agit donc souvent de choisir l'option qui répond le mieux au mandat dans le respect des contraintes de temps et de budget.
Où l'apprentissage automatique est-il utilisé ?
L'apprentissage automatique est utilisé dans de nombreux secteurs pour améliorer la compréhension des données et faire progresser les domaines d'étude grâce à des prédictions calculées.
Les domaines dans lesquels l'apprentissage automatique est utilisé sont les suivants :
- Diagnostic médical et soins de santé - grâce à l'analyse des données biologiques (appelée bioinformatique), les machines peuvent prédire la probabilité d'apparition de maladies, leur pronostic probable et les meilleurs moyens de soigner les patients en fonction de leur profil.
- Services financiers - l'apprentissage automatique est utilisé pour faciliter les transactions boursières, comprendre les mesures de risque et mettre en évidence les cas ou la probabilité de criminalité financière (blanchiment d'argent, fraude, etc.).
- Marketing - la génération de texte, la création d'images et la reconnaissance d'images utilisent toutes l'apprentissage automatique pour lancer leur produit et améliorer leur offre aux utilisateurs au fil du temps. Les spécialistes du marketing utilisent ces produits pour améliorer leur productivité et accroître leur efficacité.
- Recherches sur le web et publicité - la pertinence des résultats de recherche est améliorée grâce à l'apprentissage automatique, tout comme la publicité sur l'internet et par courrier électronique, qui apprend les profils de base des utilisateurs pour leur proposer les publicités qui sont les plus susceptibles de les intéresser, et qui itère en fonction de leur comportement ultérieur.
- Commerce de détail et support client - les détaillants utilisent de plus en plus l'apprentissage automatique pour adapter leurs produits aux clients et améliorer leurs processus d'entreposage de contrôle des stocks, de fret et de livraison. Parallèlement, leur support client (par e-mail et chatbots) fournit des réponses basées sur des algorithmes et des points de données préexistants.
- Industrie - l'apprentissage automatique peut améliorer les processus de production, prévoir les pannes d'équipement et renforcer l'efficacité globale grâce à l'analyse des données et à la reconnaissance des formes. Il permet de mettre en place des stratégies de maintenance prédictive et de surveillance en temps réel.
