Focus sur le Machine Learning 

Nous le savons tous, l‘intelligence artificielle a permis de nombreux progrès au cours de ces dernières années. L’IA est très présente dans notre quotidien notamment à travers le Machine Learning qui rentre en jeu dès que nous achetons en ligne ou lorsque nous utilisons les réseaux sociaux. Le ML (Machine Learning) vient alors fluidifier, améliorer et protéger notre expérience.😉

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est une forme d’intelligence artificielle qui se concentre sur des systèmes qui apprennent, ou améliorent leurs performances, en fonction des données qu’ils traitent.

L’IA est un terme large qui reflète l’ensemble des technologies ayant l’aptitude de reproduire les capacités analytiques d’un être humain. Le ML et l’IA sont souvent confondus, parfois utilisés de manière interchangeable, bien qu’ils ne se réfèrent pas exactement au même concept. En effet, si le machine learning repose sur l’intelligence artificielle, l’intelligence artificielle ne se limite pas à cette dernière. Le ML est donc un sous ensemble de l’IA

Le machine Learning, est, de nos jours, utilisé dans de nombreux domaines. Que ce soit lorsque nous interagissons avec les banques, achetons en ligne ou encore utilisons les réseaux sociaux, le ML entre en jeu afin d’optimiser, de simplifier et de sécuriser notre expérience.

Comment fonctionne le Machine Learning ? Il se base sur tout ce qui peut être stocké numériquement (une donnée), ce qui va lui servir à “apprendre” à répondre à une ou plusieurs questions. Les algorithmes de ML sont ainsi autonomes : ils apprennent et améliorent leur performances pour effectuer une tâche spécifique.  Un exemple concret est de réaliser des prédictions à partir de données.

Les types de Machine Learning

On distingue deux principaux types d’algorithmes de ML, algorithmes qui sont en quelque sorte le moteur du ML :

🔸L’apprentissage supervisé : algorithmes les plus souvent utilisés. Avec ce modèle, le spécialiste (data scientist) sert de guide en apprenant à l’algorithme grâce à un jeu de données déjà étiqueté et dont le résultat est prédéfini (exemple : régression linéaire, régression logique …)

🔸L’apprentissage non supervisé : approche plus indépendante où un ordinateur apprend à identifier des processus et schémas complexes sans l’aide humaine. Il implique une formation basée sur des données sans étiquette ni résultat spécifique défini (k-moyennes, règles d’association, analyse de composants principaux et indépendants)

Cas d’usage et application du ML

Les avancées remarquées dans le domaine de l’intelligence artificielle sont notamment celles sur machine learning.

Nous avons affaire au quotidien au machine learning, dans de nombreux services très populaires comme les systèmes de recommandation de Netflix, YouTube ou encore Spotify. Mais également pour certains moteurs de recherche comme Google, les fils d’actualités des réseaux sociaux ou encore pour les assistants vocaux tels que Siri et Alexa.

C’est pourquoi les plateformes citées plus haut et d’autres géants du web collectent de nombreuses données personnelles sur leurs utilisateurs : les types de films que vous aimez, les liens sur lesquels vous cliquez, vos réactions aux posts… toutes ces données peuvent être utilisées pour alimenter des machines. Les données apprennent l’algorithme et lui font prédire ce que vous allez apprécier, et ainsi vous les présenter de façon prioritaire.

 Le ML est, également, la technologie qui permet à votre boite mail de détecter les spams, aux aspirateurs robots de faire le ménage en autonomie et aux systèmes d’analyse d’image médicale d’aider les médecins à détecter les tumeurs plus facilement.

Machine Learning et analyse de données

Le ML est aussi énormément utilisé pour la Data Science et l’analyse de données en général. En automatisant le développement de modèles analytiques, le ML permet de développer, tester et d’appliquer ces algorithmes d’analyse prédictive sur différentes données pour prédire le futur. Le ML agit également sur la rapidité de cette analyse et sur sa précision.

Conclusion

Les algorithmes du Machine Learning sont quasiment autonomes, ils ont la capacité de détecter un changement au sein des données et alors de prendre des décisions seuls.

Pourtant, l’intervention humaine reste tout de même nécessaire notamment pour passer en revue les résultats des analyses de ces algorithmes.  L’humain reste indispensable pour donner du sens à ces résultats, mais aussi s’assurer que les données traitées ne soient ni biaisées ni altérées.

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