Le machine Learning est l’une des techniques de l’intelligence artificielle. Il sert à programmer des algorithmes via des bases d’apprentissage pour que ceux-ci deviennent capables de prédire et d’automatiser des tâches.
Le fonctionnement du machine learning
L’apprentissage automatique est l’une des technologies essentielles de l’IA. Il sert à entraîner un algorithme pour que celui-ci arrive à identifier des motifs répétitifs dans une data base d’apprentissage. De cet entraînement résulte un modèle informatique élaboré pour la reconnaissance de sons ou d’images et l’automatisation de tâches. C’est le cas dans l’automatisation de la conduite d’un véhicule par exemple.
Si un programme classique se contente de suivre des ordres, un algorithme d’apprentissage automatique se perfectionne tout au long de son entraînement. Il s’améliore également au gré des changements de l’environnement dans lequel il est progressivement entraîné. Au fur et à mesure qu’on l’alimente en données, il devient plus précis.
En fait, l’apprentissage automatique utilise des algorithmes statistiques ou des réseaux de neurones. Vers 2010, il s’est nettement amélioré, notamment avec la venue du big data et le perfectionnement des capacités de calcul traduit par la puissance de calcul incessamment perfectionnée des GPU. Le big data permet effectivement d’entraîner des modèles sur des gigantesques données, celles-ci étant indispensables dans le traitement mécanique du langage et dans la reconnaissance d’images.
Ce qu’est un modèle en machine learning
Un modèle d’apprentissage automatique est un fichier qui a été entraîné via une base d’apprentissage. L’objectif est de le rendre capable d’exécuter automatiquement des tâches comme déceler une émotion sur un regard ou sur une expression faciale. Cela peut être aussi le rendre performant dans la traduction de textes, la proposition de produits suivant le profil d’un client, etc. Une fois qu’il a bien assimilé les données du data base, le modèle doit être apte à fournir des résultats suivant d’autres données comme des textes ou des photos qu’il n’a jamais eu l’occasion de voir.
La relation entre l’Intelligence Artificielle et l’apprentissage automatique
L’intelligence artificielle est conçue pour permettre à un robot de fonctionner comme un humain. C’est notamment le cas dans sa façon de raisonner et dans sa manière de se comporter. L’apprentissage automatique est seulement l’une des méthodes qui permettent d’atteindre cet objectif. Outre l’apprentissage automatique, il y a d’autres technologies d’Intelligence Artificielle y dédiées dont les systèmes experts, la simulation et les « digital twins ».
L’avantage d’usage du machine learning
L’un des avantages d’usage de l’apprentissage automatique est l’automatisation des tâches. L’une de ses principales applications est la recommandation de produits. Il y a aussi :
- la traduction automatique,
- les voitures autonomes,
- l’aide au diagnostic médical.
L’humain ne pouvant pas analyser ni détecter les tendances cachées, le machine learning permet de le faire via des gigantesques de données.
La différence entre un apprentissage automatique supervisé et un apprentissage automatique non supervisé
Dans l’apprentissage automatique supervisé, on note ou étiquette d’abord les données d’entraînement. Le but est d’utiliser une base d’apprentissage représentative grâce à laquelle obtenir un modèle apte à généraliser. Cela veut dire : un modèle capable de prédire correctement suivant des données non existantes en amont dans la base d’apprentissage du début. On retrouve ainsi dans le machine learning supervisé des algorithmes de :
- classification,
- régression linéaire,
- régression logistique.
On retrouve aussi les « arbres de décisions » et les « forêts aléatoires » dans le machine learning supervisé.
Le machine learning non supervisé, lui, décrypte les informations de contexte des données d’entraînement, ainsi que la logique qui s’ensuite. Il ne recourt pour cela à aucune information quelconque préalablement fournie, les données n’étant ni notées ni étiquetées. On y recense ainsi les algorithmes de clustering tel que K-means, élaborés pour rassembler les données en groupes de mêmes caractéristiques. Avec, on peut entre autres regrouper des clients suivant leurs typologies, suivant les particularités de leurs profils et de leurs comportements d’achats communs…
