L’apprentissage machine : tout ce qu’il faut savoir

Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?

Il peut être difficile d’arrêter une définition claire de l’apprentissage machine. L’AM est un type d’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre à partir de données, sans que cet apprentissage soit explicitement programmé. Cela est rendu possible par l’optimisation des paramètres du modèle (des variables internes) au moyen de calculs, de sorte que les comportements modélisés reflètent les données ou l’expérience acquise. Ensuite, l’algorithme d’apprentissage met continuellement à jour les valeurs paramétrées au fil de l’apprentissage, ce qui permet au modèle d’AM d’apprendre et de formuler des prédictions ou de prendre des décisions fondées sur la science des données.

Les applications de l’apprentissage machine sont très diverses et concernent un grand nombre d’industries, comme la santé, la finance, le marketing ou encore le transport. Les modèles d’apprentissage machine sont déjà employés dans plusieurs domaines, comme la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel, la détection de la fraude, les systèmes de recommandation, les véhicules autonomes et la médecine personnalisée.

D’une manière générale, l’apprentissage machine joue un rôle primordial en ce qu’il permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de l’expérience et de données afin d’améliorer la performance de certaines tâches spécifiques sans devoir programmer cet apprentissage. Cette technologie a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries en permettant l’automatisation de processus complexes, la formulation de prédictions et la prise de décisions intelligentes par l’analyse de gigantesques volumes d’informations.

Comment différencier l’apprentissage machine de l’apprentissage profond et des réseaux de neurones ?

L’apprentissage profond est un sous-domaine de l’apprentissage machine et consiste à entraîner des réseaux de neurones artificiels. Constitués de plusieurs couches, les réseaux de neurones s’inspirent de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. À l’instar de notre cerveau, ils s’articulent autour de nœuds interconnectés (neurones) qui transmettent des signaux.

Ces algorithmes complexes excellent dans la reconnaissance d’image et vocale, le traitement du langage naturel et bien d’autres domaines, grâce à leur capacité à extraire automatiquement des caractéristiques à partir de données brutes en passant par plusieurs couches d’abstraction. L’apprentissage profond peut traiter des ensembles de données à une très grande échelle, à partir d’entrées à haute dimensionnalité. Pour y parvenir, il doit être associé à une grande puissance de calcul et un entraînement intensif.

Comment fonctionne l’apprentissage machine ?

La première étape de l’apprentissage machine consiste à collecter des données pertinentes pouvant provenir de sources telles que des bases de données, des capteurs ou encore de l’Internet.

• Retraitement des données : une fois les données collectées, elles doivent être retraitées pour en garantir la qualité et en permettre l’analyse.
• Entraînement du modèle : l’étape suivante consiste à entraîner un modèle d’apprentissage machine, c’est-à-dire un algorithme ou une représentation mathématique qui apprend à formuler des prédictions ou à prendre des décisions à partir de données d’entrée.
• Sélection des caractéristiques et technique : le modèle d’apprentissage machine sélectionne ensuite les caractéristiques les plus pertinentes à partir des données d’entrée qui produiront le plus d’impact sur la performance du modèle.
• Évaluation et optimisation du modèle : une fois le modèle entraîné, il doit être évalué pour en mesurer la performance et déterminer s’il répond aux critères fixés.
• Déploiement et suivi : au terme des processus réussis d’entraînement et d’évaluation, le modèle peut être déployé dans des applications d’apprentissage machine du monde réel.

Modèles et algorithmes d’entraînement courants de l’apprentissage machine

L’apprentissage machine repose sur des sciences informatiques existantes, et s’appuie largement sur la statistique, la théorie de probabilité et des techniques d’optimisation. Il existe trois principaux types d’apprentissages machine :

• L’apprentissage supervisé, où l’algorithme apprend à partir de paires entrée-sortie issues d’un ensemble de données entraîné.
• L’apprentissage non supervisé, où l’algorithme trouve des schémas ou structures cachés parmi des données non étiquetées.
• L’apprentissage par renforcement, qui emploie des techniques de récompense et de pénalité pour entraîner un algorithme à prendre des décisions optimales dans un environnement donné.

Quels sont les avantages de l’apprentissage machine ?

L’apprentissage machine offre une multitude d’avantages pour diverses industries et applications. Sa capacité à traiter de grandes quantités de données en temps réel permet à l’apprentissage machine d’identifier par ailleurs les éventuelles lacunes dans les processus, d’optimiser les flux de tâches et d’améliorer la productivité générale.

Parmi les nombreux avantages de l’apprentissage machine, on peut citer les suivants :

• Automatisation des tâches répétitives : pour des économies de temps et de ressources. Ainsi, l’humain peut se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives de son travail.
• Personnalisation et recommandations : en analysant les préférences et comportements de l’utilisateur, l’apprentissage machine rend possible les expériences personnalisées. Les plateformes comme Netflix, Amazon et Spotify s’appuient sur cette technologie pour suggérer des contenus en fonction des schémas de préférence propres à l’utilisateur.
• Analyse de données et reconnaissance des schémas : l’apprentissage machine excelle dans l’analyse de grands ensembles de données pour identifier des schémas et des tendances qui, autrement, ne seraient pas détectables avec des méthodes plus classiques. Ce processus peut aboutir à des informations très utiles et des prises de décision éclairées.
• Qualité améliorée des décisions prises : en fournissant des informations précises fondées sur les données, l’apprentissage machine aide à la prise de décisions mieux éclairées dans différents domaines, comme les stratégies marketing ou encore l’optimisation des chaînes d’approvisionnement.
• Analyse prédictive : les algorithmes de l’apprentissage machine peuvent formuler des prédictions fondées sur les données historiques, en anticipant les tendances, les comportements des clients et les dynamiques du marché à venir. Ils sont particulièrement utiles pour réaliser des prévisions financières, des prédictions de la demande, et mener une gestion du risque.
• Amélioration de l’expérience client : l’apprentissage machine est à la base des chatbots et des assistants virtuels qui interagissent avec les utilisateurs dans un langage naturel, en délivrant des réponses plus rapides et plus personnalisées pour améliorer le service et la fidélité client.
• Détection de la fraude et cybersécurité : les algorithmes de l’apprentissage machine peuvent détecter des schémas et comportements inhabituels dans les données, ce qui contribue à la détection de la fraude dans les opérations financières et favorise le perfectionnement de la cybersécurité en identifiant les menaces potentielles.
• Diagnostic médical et soins de santé : l’apprentissage machine aide à la prédiction des résultats pour les patients et à la personnalisation des traitements. Il peut analyser des images médicales, comme les radiographies et les IRM, pour aider à la détection de maladies.
• Optimisation de l’allocation des ressources : l’apprentissage machine prédit la demande, gère les inventaires et rationalise les processus de la chaîne d’approvisionnement. Il s’agit là d’un aspect capital pour les industries qui traitent des denrées périssables ou qui sont tributaires de la fluctuation de la demande du marché.
• Efficacité du recrutement et des processus RH : les algorithmes de l’apprentissage machine peuvent accélérer le processus de recrutement en analysant les CV, en identifiant les candidats susceptibles de convenir au poste et en prédisant la performance des collaborateurs.

Promesses et défis de l’apprentissage machine :

L’apprentissage machine est une intelligence artificielle qui ouvre le champ des possibles aux entreprises et plus largement à la société. Outre les nombreux avantages susmentionnés, cette technologie qui fait partie du paysage de l’IA promet pour demain un monde riche en innovations dans le domaine de la résilience face au changement climatique et l’atténuation de ses effets, en soutenant l’accélération des solutions trouvées à certains des problèmes les plus sérieux de notre planète.

Cependant, une telle promesse n’est pas sans risque. Il est essentiel d’aborder les questions d’éthique, de respect de la vie privée et des potentiels biais pour garantir une utilisation responsable et équitable de ces technologies. En outre, l’efficacité des applications de l’apprentissage machine dépend de la qualité des données et du caractère approprié des algorithmes retenus pour exécuter des tâches spécifiques.

D’où le rôle critique que peuvent jouer les Normes internationales en fournissant des lignes directrices et des règles claires pour prévenir les abus et protéger les utilisateurs. Ainsi, en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale (IEC), l’ISO a publié un certain nombre de normes relatives à l’apprentissage machine à travers son groupe d’experts dédié à l’intelligence artificielle (ISO/IEC JTC 1/SC 42). La plus récente sur le sujet est la norme ISO/IEC 23053 qui fournit un cadre applicable aux systèmes d’IA utilisant l’apprentissage machine.

L’apprentissage machine sera-t-il l’avenir de l’IA ?

Le but ultime de l’IA est de concevoir des machines capables de raisonner, d’apprendre et de s’adapter à divers domaines. Pour y parvenir, un certain nombre de capacités avancées devront être mobilisées dans une variété de sous-domaines de l’IA, dont l’apprentissage machine est une composante essentielle.

Le futur de l’apprentissage machine, qui s’inscrit plus largement dans le domaine de l’IA, est une perspective réjouissante pour beaucoup, mais suscite des préoccupations pour certains. L’élaboration de Normes internationales est donc cruciale si nous voulons réduire au minimum les risques de ce futur et optimiser les nombreux avantages dans chaque aspect de nos vies.