Vous ne vous en rendez peut-\u00eatre m\u00eame pas compte, mais vous profitez des avantages profonds de l’apprentissage automatique depuis plusieurs ann\u00e9es. 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 d\u00e9signe ni en quoi l’apprentissage automatique peut \u00eatre utile dans le monde de l’entreprise.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
En r\u00e9alit\u00e9, nombreux sont ceux qui auraient du mal \u00e0 passer une journ\u00e9e compl\u00e8te sans utiliser au moins un service web ou une application aliment\u00e9e par l’apprentissage automatique. Seuls quelques rares individus, passionn\u00e9s de technologie, connaissent et comprennent pleinement le r\u00f4le des ensembles de donn\u00e9es et des algorithmes dans la science des donn\u00e9es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dans cet article, nous allons r\u00e9pondre \u00e0 la question \u00ab Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? \u00bb et examiner son utilisation dans le cadre des affaires.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L’apprentissage automatique est une sous-cat\u00e9gorie fondamentale de l’IA (intelligence artificielle). Ces applications apprennent \u00e0 partir des donn\u00e9es ou de l’exp\u00e9rience, comme le ferait un humain, sans avoir besoin de programmation directe.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Lorsqu’elles sont expos\u00e9es \u00e0 de nouvelles donn\u00e9es, ces applications apprennent, \u00e9voluent, changent et se d\u00e9veloppent d’elles-m\u00eames. Autrement dit, les ordinateurs d\u00e9couvrent des informations plus pertinentes gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage automatique, sans qu’on leur indique pr\u00e9cis\u00e9ment o\u00f9 chercher. Ils le font en utilisant des algorithmes qui apprennent \u00e0 partir des donn\u00e9es, dans un processus hautement interactif.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bien que le concept d’apprentissage automatique existe depuis la Seconde Guerre mondiale (pensez \u00e0 la machine Enigma), la capacit\u00e9 d’automatiser l’application de calculs math\u00e9matiques complexes sur de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es a pris de l’ampleur ces derni\u00e8res ann\u00e9es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u00c0 un niveau plus avanc\u00e9, l’apprentissage automatique repr\u00e9sente la capacit\u00e9 fondamentale \u00e0 s’adapter de mani\u00e8re optimale aux nouvelles donn\u00e9es par le biais d’it\u00e9rations. De mani\u00e8re plus simple, les applications apprennent de chaque calcul et transaction pr\u00e9c\u00e9dents et utilisent ce qu’on appelle la \u00ab reconnaissance de motifs \u00bb pour produire des r\u00e9sultats inform\u00e9s et fiables.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Maintenant que vous avez une id\u00e9e g\u00e9n\u00e9rale de ce qu’est l’apprentissage automatique, explorons son fonctionnement.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L’apprentissage automatique est sans doute l’une des composantes les plus fascinantes de l’intelligence artificielle. Il permet d’apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es fiables, en introduisant des entr\u00e9es sp\u00e9cifiques dans la machine.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Cependant, il est essentiel de comprendre ce qui rend l’apprentissage automatique efficace et comment il peut \u00eatre utilis\u00e9 dans les affaires.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Le processus commence par l’int\u00e9gration de donn\u00e9es de formation de qualit\u00e9 dans l’algorithme s\u00e9lectionn\u00e9. Les donn\u00e9es de formation peuvent \u00eatre connues ou inconnues et sont utilis\u00e9es pour d\u00e9velopper l’algorithme d’apprentissage automatique.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Pour v\u00e9rifier si l’algorithme fonctionne correctement, de nouvelles donn\u00e9es d’entr\u00e9e sont int\u00e9gr\u00e9es dans l’algorithme, et les pr\u00e9dictions ainsi que les r\u00e9sultats sont ensuite compar\u00e9s aux attentes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Si les r\u00e9sultats ne sont pas ceux attendus, l’algorithme est r\u00e9ajust\u00e9 et r\u00e9entra\u00een\u00e9 plusieurs fois jusqu’\u00e0 ce que le r\u00e9sultat souhait\u00e9 soit atteint. Cela permet \u00e0 l’algorithme d’apprendre de mani\u00e8re autonome \u00e0 chaque \u00e9tape et de fournir des r\u00e9ponses de plus en plus pr\u00e9cises avec le temps.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L’apprentissage automatique est un domaine complexe, c’est pourquoi il est divis\u00e9 en deux grandes cat\u00e9gories : l’apprentissage supervis\u00e9 et l’apprentissage non supervis\u00e9.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ces cat\u00e9gories ont chacune un objectif et un processus sp\u00e9cifiques dans l’apprentissage automatique, produisant des r\u00e9sultats diff\u00e9rents et utilisant diverses formes de donn\u00e9es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Environ 70 % des syst\u00e8mes utilisent l’apprentissage supervis\u00e9, tandis que l’apprentissage non supervis\u00e9 repr\u00e9sente environ 10 \u00e0 12 %. Une autre m\u00e9thode moins courante est l’apprentissage par renforcement, et un type hybride, l’apprentissage semi-supervis\u00e9, existe \u00e9galement.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Passons en revue chaque type d’apprentissage automatique :<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dans ce type d’apprentissage, des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es (connues) sont utilis\u00e9es pour entra\u00eener l’algorithme. Puisque les informations sont d\u00e9j\u00e0 identifi\u00e9es, l’apprentissage est supervis\u00e9 et dirig\u00e9 vers une ex\u00e9cution r\u00e9ussie.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Les donn\u00e9es d’entr\u00e9e traversent l’algorithme pour entra\u00eener le mod\u00e8le. Une fois le mod\u00e8le form\u00e9 sur la base des donn\u00e9es connues, vous pouvez introduire des donn\u00e9es inconnues pour obtenir de nouvelles r\u00e9ponses.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Les principaux algorithmes utilis\u00e9s pour l’apprentissage supervis\u00e9 incluent :<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ici, les donn\u00e9es de formation sont non \u00e9tiquet\u00e9es et inconnues. Cela signifie que personne n’a examin\u00e9 les donn\u00e9es au pr\u00e9alable. L’algorithme doit donc rechercher des informations sans l’orientation des donn\u00e9es connues.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L’algorithme essaie d’explorer les donn\u00e9es et de produire la r\u00e9ponse souhait\u00e9e. C’est un peu comme si l’algorithme tentait de d\u00e9crypter un code, comme la machine Enigma, mais sans l’aide d’un esprit humain, seulement une machine.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Les principaux algorithmes utilis\u00e9s pour l’apprentissage non supervis\u00e9 incluent :<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L’apprentissage semi-supervis\u00e9 combine des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es pour guider les algorithmes vers des conclusions ind\u00e9pendantes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dans ce type d’apprentissage, l’algorithme apprend par essai et erreur. Il d\u00e9termine ensuite quelle action m\u00e8ne \u00e0 la meilleure r\u00e9compense possible.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Trois composants principaux sont impliqu\u00e9s dans l’apprentissage par renforcement : l’agent (le d\u00e9cideur ou apprenant), l’environnement (tout ce avec quoi l’agent interagit) et les actions (ce que l’agent fait).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L’apprentissage automatique et l’exploration de donn\u00e9es sont des outils essentiels pour tirer des enseignements de vastes ensembles de donn\u00e9es d\u00e9tenus par les chercheurs et les entreprises.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deux raisons principales expliquent cette importance :<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Les entreprises exploitent des algorithmes pour trier les donn\u00e9es et optimiser leurs op\u00e9rations, et ce, dans de nombreux secteurs tels que :<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Des g\u00e9ants comme Amazon, Facebook, Google et Netflix utilisent l’apprentissage automatique pour recommander des produits, personnaliser des recherches et cibler des publicit\u00e9s depuis plus d’une d\u00e9cennie.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Par exemple, Uber Eats utilise l’apprentissage automatique pour estimer les temps de livraison.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Les entreprises b\u00e9n\u00e9ficient grandement des applications permettant de collecter, organiser, interpr\u00e9ter et exploiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
L’apprentissage automatique facilite la d\u00e9tection de motifs et l’automatisation de l’extraction de valeur dans divers domaines, contribuant ainsi \u00e0 la r\u00e9volution de l’intelligence \u00e9conomique.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
En conclusion, l’apprentissage automatique permet aux entreprises d’optimiser leurs op\u00e9rations, d’identifier des tendances cach\u00e9es et de rester comp\u00e9titives dans un environnement de donn\u00e9es en constante \u00e9volution.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
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