Vous ne vous en rendez peut-être même pas compte, mais vous profitez des avantages profonds de l’apprentissage automatique depuis plusieurs années. Mais qu’est-ce que l’apprentissage automatique, me direz-vous ? Ce terme est devenu de plus en plus courant, bien que beaucoup de gens ne sachent toujours pas ce qu’il désigne ni en quoi l’apprentissage automatique peut être utile dans le monde de l’entreprise.
En réalité, nombreux sont ceux qui auraient du mal à passer une journée complète sans utiliser au moins un service web ou une application alimentée par l’apprentissage automatique. Seuls quelques rares individus, passionnés de technologie, connaissent et comprennent pleinement le rôle des ensembles de données et des algorithmes dans la science des données.
Dans cet article, nous allons répondre à la question « Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? » et examiner son utilisation dans le cadre des affaires.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une sous-catégorie fondamentale de l’IA (intelligence artificielle). Ces applications apprennent à partir des données ou de l’expérience, comme le ferait un humain, sans avoir besoin de programmation directe.
Lorsqu’elles sont exposées à de nouvelles données, ces applications apprennent, évoluent, changent et se développent d’elles-mêmes. Autrement dit, les ordinateurs découvrent des informations plus pertinentes grâce à l’apprentissage automatique, sans qu’on leur indique précisément où chercher. Ils le font en utilisant des algorithmes qui apprennent à partir des données, dans un processus hautement interactif.
Bien que le concept d’apprentissage automatique existe depuis la Seconde Guerre mondiale (pensez à la machine Enigma), la capacité d’automatiser l’application de calculs mathématiques complexes sur de grandes quantités de données a pris de l’ampleur ces dernières années.
À un niveau plus avancé, l’apprentissage automatique représente la capacité fondamentale à s’adapter de manière optimale aux nouvelles données par le biais d’itérations. De manière plus simple, les applications apprennent de chaque calcul et transaction précédents et utilisent ce qu’on appelle la « reconnaissance de motifs » pour produire des résultats informés et fiables.
Maintenant que vous avez une idée générale de ce qu’est l’apprentissage automatique, explorons son fonctionnement.
Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est sans doute l’une des composantes les plus fascinantes de l’intelligence artificielle. Il permet d’apprendre à partir de données fiables, en introduisant des entrées spécifiques dans la machine.
Cependant, il est essentiel de comprendre ce qui rend l’apprentissage automatique efficace et comment il peut être utilisé dans les affaires.
Le processus commence par l’intégration de données de formation de qualité dans l’algorithme sélectionné. Les données de formation peuvent être connues ou inconnues et sont utilisées pour développer l’algorithme d’apprentissage automatique.
Pour vérifier si l’algorithme fonctionne correctement, de nouvelles données d’entrée sont intégrées dans l’algorithme, et les prédictions ainsi que les résultats sont ensuite comparés aux attentes.
Si les résultats ne sont pas ceux attendus, l’algorithme est réajusté et réentraîné plusieurs fois jusqu’à ce que le résultat souhaité soit atteint. Cela permet à l’algorithme d’apprendre de manière autonome à chaque étape et de fournir des réponses de plus en plus précises avec le temps.
Types d’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est un domaine complexe, c’est pourquoi il est divisé en deux grandes catégories : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
Ces catégories ont chacune un objectif et un processus spécifiques dans l’apprentissage automatique, produisant des résultats différents et utilisant diverses formes de données.
Environ 70 % des systèmes utilisent l’apprentissage supervisé, tandis que l’apprentissage non supervisé représente environ 10 à 12 %. Une autre méthode moins courante est l’apprentissage par renforcement, et un type hybride, l’apprentissage semi-supervisé, existe également.
Passons en revue chaque type d’apprentissage automatique :
Apprentissage supervisé
Dans ce type d’apprentissage, des données étiquetées (connues) sont utilisées pour entraîner l’algorithme. Puisque les informations sont déjà identifiées, l’apprentissage est supervisé et dirigé vers une exécution réussie.
Les données d’entrée traversent l’algorithme pour entraîner le modèle. Une fois le modèle formé sur la base des données connues, vous pouvez introduire des données inconnues pour obtenir de nouvelles réponses.
Les principaux algorithmes utilisés pour l’apprentissage supervisé incluent :
- Régression linéaire
- Régression polynomiale
- Régression logistique
- K-plus proches voisins
- Arbres de décision
- Forêt aléatoire
- Naive Bayes
Apprentissage non supervisé
Ici, les données de formation sont non étiquetées et inconnues. Cela signifie que personne n’a examiné les données au préalable. L’algorithme doit donc rechercher des informations sans l’orientation des données connues.
L’algorithme essaie d’explorer les données et de produire la réponse souhaitée. C’est un peu comme si l’algorithme tentait de décrypter un code, comme la machine Enigma, mais sans l’aide d’un esprit humain, seulement une machine.
Les principaux algorithmes utilisés pour l’apprentissage non supervisé incluent :
- Moyennes floues
- Apriori
- Moindres carrés partiels
- Clustering K-means
- Décomposition en valeurs singulières
- Analyse en composantes principales
- Clustering hiérarchique
Apprentissage semi-supervisé
L’apprentissage semi-supervisé combine des données structurées et non structurées pour guider les algorithmes vers des conclusions indépendantes.
Apprentissage par renforcement
Dans ce type d’apprentissage, l’algorithme apprend par essai et erreur. Il détermine ensuite quelle action mène à la meilleure récompense possible.
Trois composants principaux sont impliqués dans l’apprentissage par renforcement : l’agent (le décideur ou apprenant), l’environnement (tout ce avec quoi l’agent interagit) et les actions (ce que l’agent fait).
Pourquoi l’apprentissage automatique est-il important aujourd’hui ?
L’apprentissage automatique et l’exploration de données sont des outils essentiels pour tirer des enseignements de vastes ensembles de données détenus par les chercheurs et les entreprises.
Deux raisons principales expliquent cette importance :
- La taille des données : Les organisations sont confrontées à des volumes massifs de données qui nécessitent un traitement puissant. Les modèles capables de traiter ces données de manière autonome, d’en tirer des conclusions et d’identifier des motifs sont extrêmement précieux.
- Découvertes inattendues : Les algorithmes d’apprentissage automatique s’améliorent continuellement sans intervention humaine, ce qui permet de découvrir des informations cachées sans avoir été explicitement programmés à cet effet.
Qui utilise l’apprentissage automatique ?
Les entreprises exploitent des algorithmes pour trier les données et optimiser leurs opérations, et ce, dans de nombreux secteurs tels que :
- Services financiers
- Santé
- Marketing et ventes
- Pétrole et gaz
- Gouvernement
- Transport
- Commerce de détail
Des géants comme Amazon, Facebook, Google et Netflix utilisent l’apprentissage automatique pour recommander des produits, personnaliser des recherches et cibler des publicités depuis plus d’une décennie.
Par exemple, Uber Eats utilise l’apprentissage automatique pour estimer les temps de livraison.
L’apprentissage automatique dans les affaires
Les entreprises bénéficient grandement des applications permettant de collecter, organiser, interpréter et exploiter de grandes quantités de données.
L’apprentissage automatique facilite la détection de motifs et l’automatisation de l’extraction de valeur dans divers domaines, contribuant ainsi à la révolution de l’intelligence économique.
En conclusion, l’apprentissage automatique permet aux entreprises d’optimiser leurs opérations, d’identifier des tendances cachées et de rester compétitives dans un environnement de données en constante évolution.
