Hors-Série IA 2020



Qu'est-ce que le Machine learning ?

Le machine learning ou apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données. Le machine learning, branche de l’intelligence artificielle, repose sur l’idée que les ordinateurs sont capables d’apprendre des données, de les analyser et de tirer des conclusions de la même manière que les humains le feraient (voire de manière plus efficace et optimale).

La dimension itérative est essentielle dans le machine learning. En effet, dès que des nouvelles données sont disponibles, les algorithmes s’adaptent automatiquement et de manière autonome. Ils apprennent des précédentes analyses afin de produire des résultats de plus en plus fiables et d’établir des prévisions plus justes.

Si des modèles de machine learning existent depuis de nombreuses années, leur application au big data de façon itérative et rapide est plus récente. Grâce à cette évolution, le machine learning est aujourd’hui utilisé dans divers domaines comme, par exemple :
• L’automobile avec l’apparition de véhicules autonomes,
• Le commerce et au travers des recommandations d’achats faites aux consommateurs ainsi que pour comprendre leur comportement,
• La sécurité de par la détection de fraudes,
• La santé avec le séquençage de l’ADN ou la découverte de traitements,
• Les objets connectés avec l’assistance vocale et la reconnaissance faciale,
• Etc.

Deux modèles de machine learning coexistent : le machine learning supervisé et le machine learning non supervisé. Dans le premier cas, l’objectif est d’apprendre à l’algorithme à établir une prédiction ou une classification. Dans le second cas, le but est d’identifier des regroupements et des modèles cachés dans les données à l’aide du clustering.