Au sein du Big Data et plus particulièrement de l'intelligence artificielle, le machine learning joue un rôle prédominant. Pour fonctionner, il utilise des données, des algorithmes, des probabilités et des statistiques. Grâce à lui, les ordinateurs sont à même d'acquérir des connaissances de manière indépendante. Cette technologie est, par conséquent, à considérer comme une méthode donnant le pouvoir aux machines d'acquérir des connaissances grâce à des algorithmes puissants. Le machine learning offre ainsi l'opportunité d'un avenir dans lequel les ordinateurs deviendront de véritables partenaires.
Ainsi, si vous êtes intéressé par cette technologie captivante, nous allons explorer, dans cet article, les bases du machine learning. Pour y parvenir, nous examinerons notamment ses principes, ses applications ainsi que son champ d'influence dans notre vie quotidienne.
Qu'est-ce que la machine learning ?
Les origines du machine learning remontent aux premières recherches sur l'intelligence artificielle vers le milieu du 20ᵉ siècle. Des chercheurs comme Alan Turing et Arthur Samuel ont ainsi établi les fondements théoriques de cette technologie dans les années 1950 et 1960. Ils sont parvenus, en effet, à développer des concepts essentiels comme les réseaux de neurones ou encore les algorithmes d'apprentissage automatique. Aujourd'hui, le machine learning connaît une croissance fulgurante.
L'apprentissage automatique, également appelé machine learning est une branche de l'intelligence artificielle. Son but est de créer, mais également de développer des modèles ainsi que des algorithmes capables d'apprendre à partir de données. Les machines sont alors programmées pour s'auto-améliorer en apprenant par l'expérience. Les systèmes de machine learning font, pour cela, usage de modèles et d'algorithmes pour analyser les données disponibles, détecter des motifs et des configurations. Ces modèles, par la suite, sont utilisés pour prendre des décisions, faire des prédictions, résoudre des problèmes, tout en s'adaptant et en évoluant continuellement avec de nouvelles informations.
Saviez-vous que de nos jours, au sein de l'IA, le deep learning est la branche du machine learning la plus couramment utilisée ? Elle utilise des systèmes de neurones artificiels profonds pour analyser et comprendre des données complexes. Contrairement à d'autres approches, le deep learning est capable de détecter automatiquement et de manière hiérarchique des motifs. Cette capacité lui permet d'obtenir une précision supérieure, même pour les motifs les plus subtils. En utilisant le machine learning, en particulier le deep learning, de nouvelles perspectives s'ouvrent dans divers domaines, tels que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et la traduction automatique.
Qui utilise le machine learning ?
L'apprentissage automatique est, de nos jours, employé dans divers domaines en proposant à ces derniers des solutions intelligentes, mais avant tout sur mesure. Ainsi il est présent dans différentes sphères :
l financière, il est déployé pour repérer les fraudes, anticiper les tendances du marché et automatiser les opérations de trading. La gestion des risques est non seulement simplifiée, mais également beaucoup plus performante ;
l de la santé, cette technologie de l'IA donne l'opportunité de repérer les maladies de manière précoce, d'analyser des images médicales complexes et ainsi de personnaliser les traitements pour chaque patient ;
l du commerce en ligne et du marketing afin de proposer des produits adaptés aux clients, de segmenter les publics et d'optimiser les campagnes publicitaires. Grâce au machine learning, l'expérience client est optimisée ;
l des transports en planifiant les trajets, en gérant le trafic et en développant des véhicules autonomes, ce qui améliore l'efficacité et la sécurité des systèmes de transport ;
l de l'industrie. Les fabricants améliorent leurs méthodes de production et la qualité de leurs produits par le biais de l'apprentissage automatique ;
l de la recherche. L'implémentation du machine learning dans des domaines comme la biologie, la chimie, la physique et l'astronomie confèrent d'analyser d'importants ensembles de données et de faire la découverte de nouvelles connaissances de pointe ;
l gouvernementale. L'état fait usage de cette technologie au quotidien pour la sécurité nationale, les prévisions économiques et même la gestion des ressources publiques.
Types de machine learning
Dans le domaine du machine learning, il existe différentes catégories d'algorithmes qui permettent aux machines d'acquérir des connaissances à partir de données et d'exécuter des tâches sans avoir besoin d'une programmation explicite. Les principaux types de machine learning incluent donc les suivants.
L'apprentissage supervisé
Il s'agit là d'une approche de l'apprentissage automatique où un algorithme est développé pour apprendre à prédire une fonction. Ainsi, des illustrations annotées pour l'entraînement sont employées, comprenant un ensemble de variables d'entrée et leurs variables de sortie correspondantes. Cette procédure est réitérée jusqu'à ce que les résultats soient jugés satisfaisants. À chaque itération, l'algorithme crée des règles permettant de faire le lien entre les variables d'entrée et de sortie. De cette manière, le modèle recueille des données et utilise ces règles pour prédire avec précision la valeur de sortie lorsqu'une valeur d'entrée est donnée.
L'apprentissage semi-supervisé
C'est un apprentissage automatique hybride combinant à la fois et en même temps des données étiquetées et non étiquetées, pour entraîner un ordinateur à résoudre un problème. Il suffit alors de lui fournir des exemples avec la réponse correcte (données étiquetées) et des exemples sans la réponse correcte (données non étiquetées).
L'apprentissage non supervisé
Il est représenté par l'étude et la collecte de données non étiquetées. Ainsi, ces algorithmes acquièrent la capacité de repérer des schémas ou des groupes dans les données, avec une intervention humaine très limitée.
L'apprentissage par renforcement
C'est une méthode d'apprentissage automatique incitant les logiciels à prendre des décisions dans le but d'obtenir les meilleures performances. Cette technique s'inspire du mécanisme d'apprentissage par tâtonnements utilisé par les humains afin d'atteindre leurs buts. De cette manière, les actions favorisant la réalisation de l'objectif sont renforcées, tandis que celles qui le compliquent sont abandonnées.
Quelle est la différence entre machine learning et intelligence artificielle ?
Le machine learning et l'intelligence artificielle sont deux notions différentes, bien qu'elles soient étroitement liées. L'intelligence artificielle englobe diverses approches visant à pourvoir les machines de capacités cognitives comparables à celles des êtres humains, telles que :
l la compréhension ;
l la communication ;
l la mémorisation ;
l le raisonnement ;
l l'adaptation ;
l l'apprentissage autonome.
En revanche, l'apprentissage automatique, lui, est une discipline particulière de l'intelligence artificielle se focalisant sur la potentialité des algorithmes à tirer des enseignements à partir de données et à améliorer leurs performances sans être programmés.
L'apprentissage automatique, bien qu'il ne représente pas la seule méthode, occupe, pour sa part, une place primordiale dans le progrès de l'intelligence artificielle. Ce dernier donne aux machines la possibilité d'acquérir des connaissances et des compétences en utilisant des modèles mathématiques et statistiques. Des procédés comme l'apprentissage profond, la robotique, les systèmes experts, le traitement du langage naturel jouent également un rôle dans l'amélioration des capacités cognitives des machines.
Le but de l'intelligence artificielle est de reproduire l'intelligence humaine en développant des logiciels capables de raisonner de manière autonome, de résoudre des problèmes complexes et de réaliser diverses tâches. D'un autre côté, le machine learning se focalise principalement sur l'utilisation de données structurées ou semi-structurées pour résoudre des problèmes spécifiques. L'intelligence artificielle est plus étendue dans sa portée, tandis que le machine learning se concentre davantage sur son application.
Comment devenir machine learning engineer ?
Les métiers du Machine Learning ont vu le jour afin de venir enrichir le travail des Data Scientists. Ces derniers ne disposent pas toujours, en effet, des compétences requises pour concevoir des modèles analytiques complexes. Le machine learning engineer est un professionnel alliant expertise en data et développement informatique. Son domaine de spécialisation concerne l'entraînement et la mise en œuvre des modèles d'apprentissage automatiques. Malgré l'absence d'une formation spécifique pour le métier d'ingénieur en Machine Learning, il y a de nombreux programmes de formation offrant la possibilité d'acquérir les compétences requises pour exercer cette profession. En règle générale, les employeurs sont à la recherche de candidats possédant un Master ou un Doctorat en informatique ou en mathématiques pour ces postes. Il est donc quasiment obligatoire d'être en possession d'un niveau Bac+5. En France, on observe toutefois une émergence de formations spécialisées en ingénierie de machine learning telles qu'une formation certifiante big data ou :
l le Master of Science Data Science & Business Analysis ;
l le Master Ingénierie informatique et data science ;
l le Master Statistique pour l'évaluation et la prévision ;
l le Master Spécialisé Big Data avec une spécialisation en Gestion et analyse des données massives.
Bien que nous n'aurions jamais cru envisageable ce procédé il y a encore quelques années, le machine learning représente désormais une véritable révolution dans le domaine de l'informatique. Il est en train de révolutionner nos modes d'interaction avec les technologies en dotant les machines de la capacité d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome. Son potentiel considérable transcende les frontières de toutes les sphères et son influence sur notre société ne cesse de croître. L'essor de l'apprentissage automatique est en passe d'ouvrir la voie à une ère dans laquelle les machines deviendront des partenaires à part entière. Il est légitime actuellement de penser qu'elles augmenteront non seulement notre productivité, mais pourraient également être en mesure de nous aider à relever des défis majeurs. Le machine learning pourrait, en effet, devenir notre meilleur allié dans notre combat contre le changement climatique ou lors de l'exploration spatiale. La fusion entre l'homme et la machine promet de belles avancées pour l'ensemble de l'humanité. Elle ouvre ainsi un horizon infini de possibilités pour un avenir où l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine se complèteront et s'enrichiront mutuellement.