Machine Learning (ML) » Définition & types d'apprentissage automatique
Publié le : 07.02.2024 | Durée de lecture : 7 minutes
Le Machine Learning (ML) ou l'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) et l'une des disciplines de recherche les plus passionnantes et les plus dynamiques du moment. Les applications d'apprentissage automatique sont aujourd'hui sur toutes les lèvres et cette technologie conquiert de plus en plus de secteurs.
L'apprentissage automatique s'occupe de la création, de l'entraînement et de l'application d'algorithmes. Ceux-ci apprennent de manière autonome à partir de grandes quantités de données (big data) afin d'atteindre un objectif prédéfini. L'utilisation de systèmes ML dans le cadre de l'intelligence artificielle permet de résoudre de nombreux problèmes pratiques dans le quotidien des entreprises, comme la détection précoce de problèmes techniques, une meilleure mise en réseau des appareils (Internet of Things) ou l'optimisation de la gestion des clients.
Vous découvrirez ici l'approche qui se cache derrière le Machine Learning et les avantages des algorithmes ML.
Le Machine Learning (apprentissage automatique) consiste à développer des algorithmes et des modèles capables d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les processus ML permettent aux ordinateurs et aux machines d'identifier des modèles, des dépendances, des structures et des relations inconnus dans de grandes quantités de données, de faire des prédictions et de prendre des décisions. Ce faisant, les systèmes apprennent à résoudre certains problèmes à l'aide d'exemples - les données. L'algorithme ML s'entraîne avec les données disponibles et crée son code de programme de manière autonome. Une fois le processus d'apprentissage terminé avec succès, les modèles et les relations identifiés peuvent être appliqués à de nouveaux ensembles de données et à des données inconnues afin de :
- prédire des valeurs (chiffre d'affaires, consommation d'énergie, accès)
- calculer des probabilités (probabilités d'achat, demande, succès des produits, tendances, résultats de recherche sur Google)
- identifier et classifier des groupes dans des ensembles de données (utilisateurs, régions, segmentation du marché)
- optimiser les processus
- condenser et visualiser les informations (partitionnement en k-moyennes)
- évaluer les données des capteurs (robotique)
- surveiller, piloter ou réguler des systèmes (conduite autonome, sécurité informatique, assistants numériques).
La qualité élevée des connaissances fait de l'apprentissage automatique une technologie clé pour la numérisation des processus opérationnels, la transformation agile et le développement de nouveaux modèles commerciaux. Les méthodes ML d'intelligence artificielle aident les entreprises à mieux exploiter les bases de données et à en tirer des enseignements.
L'objectif est d'apprendre automatiquement, sans intervention humaine, à partir d'un nombre croissant de données et d'adapter l'action de manière dynamique aux dernières connaissances. Les modèles ML constituent ainsi la base essentielle des applications modernes d'IA, raison pour laquelle ML et IA sont souvent assimilés dans le langage courant.
Pour que l'apprentissage automatique puisse fournir des connaissances fondées et prendre des décisions, il faut utiliser le bon algorithme et entraîner l'algorithme avec une quantité suffisante de données d'exemple (entraînement au modèle).
Jusqu'à ce que le système ML soit en place et fournisse des connaissances de la qualité souhaitée et avec une fiabilité suffisante, les résultats doivent d'abord être évalués et validés dans des boucles de développement et l'algorithme doit ensuite être adapté et amélioré en permanence (réentraînement). Même au-delà, un environnement de machine learning ne s'improvise pas.
Dans le domaine de la numérisation, le ML offre aux entreprises la possibilité de résoudre des problèmes complexes qui ne se prêtent pas à la programmation classique. L'apprentissage automatique ouvre de nouveaux champs d'application, notamment dans le traitement automatique du langage naturel, l'analyse d'images, le diagnostic, le contrôle des processus et la gestion de la clientèle.
Mais quelle est exactement la spécificité de l'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage automatique ?
Dans le développement classique de logiciels, les programmeurs créent la logique de leurs systèmes sur la base des processus, produits, services et exigences des clients existants. Ce n'est qu'une fois la logique établie que les données sont ajoutées. Le problème : les systèmes classiques ne peuvent pas prévoir comment le marché et les acteurs du marché vont évoluer. Or, à l'heure où les marchés sont volatils, les entreprises doivent s'adapter en permanence pour rester en phase avec l'évolution des conditions. C'est là qu'interviennent les systèmes ML : Ils reconnaissent des modèles et des anomalies dans les données et peuvent, sur cette base, prédire des évolutions probables.
Les entreprises peuvent ainsi optimiser en permanence leurs processus et leurs décisions. Étant donné que de nouvelles données sont constamment ajoutées, les systèmes d'apprentissage automatique veillent à ce que les solutions soient toujours à jour.
Le Machine Learning est utilisé dans un nombre croissant de domaines, par exemple la reconnaissance vocale, le traitement d'images, l'analyse financière, les systèmes de recommandation, la traduction ou la conduite autonome. Voici un aperçu des possibilités d'utilisation concrètes :
Entreprises
Les services marketing d'une entreprise peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour analyser le comportement des clients, créer des recommandations ou des offres personnalisées, détecter les fraudes, effectuer des analyses de groupes cibles, hiérarchiser les demandes, évaluer le feedback et optimiser les stratégies marketing.
Industrie
Dans le secteur industriel, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour surveiller les processus de production, réduire les besoins en matières premières, détecter les anomalies, prédire les besoins en maintenance (maintenance prédictive), exploiter au maximum les machines, améliorer l'efficacité énergétique ou développer de nouveaux produits.
Artisanat
L'apprentissage automatique peut aider à prévoir les besoins en matériaux, à effectuer des contrôles de qualité, à éviter les erreurs, à planifier les processus de travail ou à gérer les ressources.
Un processus typique de machine learning se compose de plusieurs étapes qui peuvent varier en fonction de l'application et de l'objectif. Voici une liste de contrôle :
1. Définir les objectifs
Définissez le problème et votre objectif. Que voulez-vous atteindre avec l'apprentissage automatique ? Quelles sont les données disponibles ? Quels sont les indicateurs que vous souhaitez utiliser pour mesurer le succès ?
2. Acquisition de données
Le ML est une technologie axée sur les données et, par conséquent, la quantité et la qualité des données d'apprentissage dont dispose l'algorithme d'apprentissage sont importantes. La première étape consiste à collecter des données pertinentes qui représentent la tâche à résoudre.
Les données peuvent provenir de différentes sources, par exemple de capteurs, de bases de données, de sites web, de systèmes de boutique ou de CRM ou encore du service clientèle. Le mot-clé est la big data : plus les données utilisées sont nombreuses, plus le système peut s'adapter et plus le taux d'erreur est faible.
3. Préparation des données
La qualité des données d'apprentissage a une grande influence sur la qualité du modèle. Le nettoyage, le filtrage, la transformation et l'enrichissement permettent de rendre les données brutes utilisables par les systèmes ML. Les étapes de travail typiques sont la suppression des valeurs erronées ou non spécifiques, la normalisation ou la mise à l'échelle des caractéristiques et l'adaptation de la dimensionnalité des données.
4. Sélection du modèle
Le choix d'un algorithme approprié ou d'une combinaison d'algorithmes qui peuvent résoudre au mieux la tâche. Il existe différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique, qui se distinguent par exemple par le type d'apprentissage, c'est-à-dire par la manière dont les algorithmes adaptent leurs paramètres.
Les développeurs font ici la distinction entre l'apprentissage supervisé (Supervised Learning, algorithme entraîné avec des données étiquetées), l'apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning, entraînement avec des données non étiquetées) et l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, entraînement par interaction avec l'environnement).
5. Adaptation du modèle
Votre entreprise doit adapter les paramètres ou la pondération du modèle d'apprentissage automatique choisi aux données disponibles afin de maximiser la précision des prédictions.
6. Evaluation du modèle
Un modèle ML doit être suffisamment flexible pour traiter sans erreur de nouvelles données qui ne faisaient pas partie de l'ensemble de formation. Testez les résultats et donc la performance du modèle ML avec des données supplémentaires que vous n'avez pas utilisées pour adapter le modèle. Utilisez différents ensembles de données et évaluez la qualité de la généralisation du modèle. L'évaluation permet de s'assurer que le modèle ML adapté peut résoudre de manière fiable le problème posé.
7. Déploiement
Dans le cadre de la mise à disposition du modèle, le système est intégré dans des logiciels, des systèmes informatiques ou des processus existants. Une fois opérationnel, il peut être appliqué à de nouvelles données afin de générer des prévisions ou des recommandations.
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Le deep learning (DL, apprentissage profond, également appelé apprentissage de représentations) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique et donc de l'intelligence artificielle. Il s'intéresse à l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels. Les modèles d'apprentissage profond se distinguent de l'apprentissage automatique classique par la nature plus complexe du traitement et de l'analyse des données.
Avec le deep learning, la présélection et la pondération des caractéristiques pertinentes pour le problème (feature selection ou feature engineering) ont lieu automatiquement. Cela suppose des réseaux neuronaux performants, capables de reconnaître des modèles très complexes dans les données et de les analyser avec une grande précision. Grâce à un tel réseau neuronal, un algorithme de deep learning peut par exemple apprendre à reconnaître des visages et des textes parlés ou à imiter des voix
L'apprentissage automatique consiste à développer des méthodes qui permettent aux systèmes de résoudre des problèmes spécifiques sur la base de grandes quantités de données d'exemple. Il en résulte des modèles décisionnels qui réagissent de manière flexible aux nouvelles entrées de données et prennent des décisions. L'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage automatique peut apporter de nombreux avantages aux entreprises, notamment l'augmentation de la productivité, l'amélioration de l'efficacité et de la qualité des processus et des produits. D'autres avantages sont l'automatisation des tâches de routine et l'aide à la prise de décisions complexes. L'apprentissage automatique devient ainsi une compétence clé pour les entreprises qui souhaitent optimiser leurs processus et obtenir un avantage concurrentiel.