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samedi 29 janvier 2022

Qu’est-ce que le Machine Learning et pourquoi l’utiliser ?

À travers l’intelligence artificielle, la technologie ne cesse de nous rendre la vie plus facile au quotidien. C’est le cas par exemple du Machine Learning, une solution qui permet de comprendre des données et statistiques sur la base d’algorithmes informatiques afin de prédire le futur. Cette technologie présente plusieurs avantages et est déjà utilisée pour alimenter de nombreux services modernes très populaires (Google, Netflix, YouTube, Spotify…). Mais le Machine Learning est aussi utile pour résoudre de nombreuses problématiques de la vie quotidienne. Plus de détails dans cet article.

Machine Learning : comment ça marche ?

Le Machine Learning ou l’apprentissage automatique désigne une technologie d’intelligence artificielle qui permet de découvrir des motifs récurrents appelés patterns dans des données, puis de faire des prédictions en se basant sur des statistiques. Le principe de fonctionnement consiste à laisser des algorithmes informatiques déceler des modèles dans les données (chiffres, mots, images, statistiques…). Ces algorithmes apprennent de façon autonome à exécuter une tâche spécifique et à prédire des résultats probables sur la base de leur expérience améliorée au fil du temps.

Pour développer un modèle de machine learning, le Data Scientist procède au prime abord à la sélection et la préparation d’un ensemble de données d’entrainement. Il peut s’agir d’un entrainement supervisé avec des données étiquetées pour indiquer au modèle les caractéristiques à rechercher, ou non supervisé avec des données sans étiquettes afin de laisser le modèle identifier et extraire les tendances ou motifs récurrents.

Par la suite, le spécialiste choisira l’algorithme à exécuter sur ces données, puis le fera entrainer en exécutant des variables jusqu’à obtenir le plus souvent le résultat correct. L’algorithme sera alors adopté comme modèle de Machine Learning. Dès lors, il sera utilisé sur de nouvelles données afin d’améliorer ses performances.

Les différentes utilisations du Machine Learning

Depuis plusieurs années, le Machine Learning est utilisé par les moteurs de recommandation (Netflix, YouTube, Amazon..), les moteurs de recherche (Google, Baidu…), les réseaux sociaux (Facebook, Instagram…) et les assistants vocaux (Siri, Alexa…) pour collecter des données sur leurs utilisateurs, mieux les comprendre et améliorer leurs performances. Mais cette technologie d’intelligence artificielle est aussi utile pour les professionnels et les particuliers dans plusieurs cas pratiques. Elle peut être utilisée entre autres cas pour :

  • Recommander des produits : un modèle de Machine Learning peut aussi proposer des produits à un internaute selon ses recherches en ligne et ses historiques d’achat ;
  • Prédire un prix : estimer les gains espérés d’une boutique ou la valeur locative d’un appartement selon sa superficie, sa localisation, etc. ;
  • Mettre en place un dispositif de cybersécurité : détecter par exemple un programme malveillant en se basant sur sa routine d’appels ;
  • Faire un diagnostic médical : détecter le risque de survenance d’une maladie sur la base des données médicales du patient ;
  • Détecter des SPAMS : décider de la destination (spam ou boite de réception) d’un mail en fonction des mots clés qu’il comporte ;
  • Détecter une fraude : signaler par exemple une fraude financière sur la base des historiques de dépenses du suspect.

Il existe plusieurs autres cas d’utilisation du Machine Learning comme dans la conduite autonome, les Chats bots, la traduction linguistique automatique,  la télésurveillance et les processus de recrutement. Dans chacun de ces cas, la technologie permet de gagner du temps dans les réponses aux problématiques simples.

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