En abordant la question de l’innovation technologique, le machine learning ne cesse de faire couler d’encre. Ce terme a été utilisé pour la première fois par l’informaticien américain Arthur Samuel en 1959. Il ne date donc pas d’hier, mais est depuis devenu une des bases de la productivité en entreprise. L’apprentissage automatique apporte ses valeurs dans tous les secteurs, allant de l’éducation à la santé, en passant par le transport et l’industrie.
Tour d’horizon des points à savoir sur ce concept évoluant constamment !
L’apprentissage automatique se réfère à une science moderne basée sur le forage de données. Champ d’études de l’Intelligence Artificielle, il couvre la conception et l’implémentation de programmes qui permettent à la machine d’évoluer systématiquement sans programmation explicite. Le machine learning accorde alors à l’ordinateur la faculté de réaliser des opérations très complexes avec des algorithmes qui s’ajustent au fil du temps.
Malgré l’auto-ajustement des programmes, l’autonomie demeure encore relative. Les capacités d’apprentissage s’appuient de temps à autre sur des interventions humaines. On parle souvent d’apprentissage supervisé et semi-supervisé.
Avec l’apprentissage supervisé, les données sont étiquetées. On dispose de variables d’entrée avec une variable de sortie connue. Quant à l’apprentissage non supervisé, seules les données d’entrée sont disponibles. Sans réponse correcte prédéfinie, l’algorithme ignore ce que les données représentent et utilise des méthodes d’estimation pour découvrir des relations.
À l’instar d’une modélisation statistique, l’apprentissage automatique utilise l’expérience pour aboutir à des prédictions précises. Mais avec la modélisation, la tâche commence par le recueil de données pertinentes, puis le test des hypothèses avant d’arriver aux prévisions.
En revanche, la procédure s’inverse avec le machine learning. Les données disponibles déterminent les techniques à utiliser. Il appartient à la machine d’analyser les data et le plan d’action qui va avec. La méthode est basée sur la répétition des opérations, suivie des ajustements selon l’apprentissage.Le concept de machine learning s’avance vers une version améliorée, connue sous l’appellation deep learning. Cette innovation vise à éliminer l’intervention de l’homme dans le processus d’apprentissage. La machine se base sur l’exploitation des données pour développer ses connaissances. La conduite automatisée, les recherches médicales, l’aérospatiale ou encore l’automatisation industrielle bénéficient toutes de l’apprentissage profond.
L’apprentissage automatique permet d’augmenter la productivité au sein des entreprises. Il automatise un grand nombre de processus afin d’accélérer la production. Le machine learning vise à éliminer les tâches répétitives auparavant incontournables. Ces allègements améliorent alors la performance et optimisent l’affectation du capital humain.
Cette branche de l’intelligence artificielle sert également à perfectionner la qualité des services proposés aux utilisateurs. Les moteurs de recherches tiennent compte des données recueillies pour anticiper les besoins des internautes et proposer des réponses pertinentes. Par ailleurs, grâce à cette technologie, les sites e-commerce peuvent se lancer dans la recommandation ciblée de produits.
La fiabilité des informations pour un meilleur processus décisionnel figure également parmi les avantages de l’apprentissage automatique. Les algorithmes détectent facilement les comportements anormaux et frauduleux. Le secteur de la finance, parmi tant d’autres, profite largement de ce privilège du machine learning.
En outre, face à l’augmentation des malwares, l’apprentissage automatique apporte des solutions de cyber-défense à travers le deep learning. Les systèmes se basent sur la reconnaissance des routines d’activité pour détecter les programmes malicieux.
L’innovation technologique est actuellement enracinée dans notre existence quotidienne, que ce soit personnel ou professionnel. Les outils bureautiques, les solutions Software As A Service, la conciergerie digitale et d’autres systèmes en découlent. Le machine learning apporte sa pierre à l’édifice dans le développement de ces outils innovants.
Grâce à l’apprentissage automatique, il devient possible de développer des solutions plus performantes. Ce concept à la croisée de l’intelligence artificielle et du big data accompagne les services innovation. La reconnaissance vocale succède par exemple à l’usage du mot de passe en matière de sécurisation. Les secteurs bénéficiant de cette technologie continuent à s’amplifier.
