L'Intelligence Artificielle est une notion qui a désormais pignon sur rue. En parallèle, ses composants sous-jacents comme les réseaux de neurones, le deep learning et le machine learning sont des termes de plus en plus présents dans les conversations des technophiles. Mais, il n'est pas toujours simple de savoir de quoi il s'agit.
Le Machine Learning, qu'est-ce-que c'est ?
Imaginez que vous enseignez à un enfant à reconnaître des fruits. Vous lui montrez des pommes et des oranges, et après un certain temps, il apprend à les distinguer sans que vous ayez besoin de lui expliquer chaque détail. Le machine learning fonctionne de manière similaire, mais avec des machines. C'est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche spécifique.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, implique le développement d'algorithmes et de modèles statistiques qui permettent aux machines d'exécuter des tâches sans que le programme n'ait spécifiquement été conçu pour cela. En d'autres termes, les machines utilisent des données pour apprendre des patterns sous-jacents et faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur ces apprentissages.
Les principaux types de machine learning sont :
- Apprentissage supervisé
Dans l'apprentissage supervisé, le modèle est entraîné en se basant sur des données labellisées, c'est-à-dire que chaque entrée de données est associée à une classe ou une valeur cible qu'il doit prédire. Le modèle s'entraîne en faisant des prédictions et en se corrigeant jusqu'à être capable de comprendre la donnée. Quelques algorithmes courants incluent la régression linéaire, la régression logistique, les réseaux de neurones et les arbres de décision. Par exemple, dans le célèbre challenge Kaggle du Titanic, on utilise les données des passagers (genre, âge, classe de ticket, côté du bateau...) pour prédire si un passager va survivre ou non au naufrage du navire.
- Apprentissage non supervisé
Dans ce cas, le modèle n'a pas de label clair associé à chaque entrée de données. L'objectif est d'utiliser les données pour en extraire la structure sous-jacente et comprendre quels labels lui donner et comment discriminer de nouvelles données. Cela peut également servir à réduire la dimensionnalité des données pour rendre la création de modèles moins gourmande en ressources de calcul. Des algorithmes non supervisés incluent le K-means clustering, le hierarchical clustering et l'analyse en composantes principales. Par exemple, la détection d'anomalies dans des transactions bancaires, la séparation d'images ou encore la segmentation de génomes.
Applications du Machine Learning
Le machine learning trouve des applications dans de nombreux domaines. Par exemple, dans le traitement du langage naturel (NLP), il est utilisé pour la traduction de texte, l'analyse de sentiments ou les chatbots. En vision par ordinateur, il est employé pour la reconnaissance de visages, les voitures autonomes, et la segmentation de tumeurs. En finance, il sert au trading automatisé, à la détection de fraudes à la carte bancaire, et au marketing pour la segmentation client, la prédiction de churn ou les systèmes de recommandations.
Conclusion
Le machine learning est désormais une brique essentielle dans la boîte à outils des métiers pour optimiser leurs processus et être plus pertinents et productifs. Cependant, pour tirer pleinement parti de ces systèmes prometteurs, une bonne connaissance des algorithmes et des données est nécessaire pour fournir des modèles de qualité. De plus, les modèles ne sont performants que si les données d'entraînement sont fraîches, représentatives du phénomène à modéliser et en quantité suffisante. Enfin, il est crucial de s'assurer que les infrastructures qui supportent ces modèles en production sont adéquates pour les utilisateurs et les métiers.
