Machine Learning : jouer en avantage numérique

Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Data Mining, intelligence artificielle, Génium360 vous propose régulièrement d'approfondir vos connaissances que ce soit lors d'événements ou sous la forme d'article comme celui-ci. Profitez-en!

Machine Learning : origine

Impossible de dissocier le Machine Learning de l’intelligence artificielle. On attribue son origine au mathématicien britannique Alan Turing, l’homme du film The Imitation Game, qui imagine, en 1950, une épreuve, le test de Turing, censée déterminer si une machine peut simuler la pensée humaine.

En 1959, c'est l'informaticien américain Arthur Samuel qui utilise pour la première fois le terme « Machine Learning », pour son programme créé en 1952. C’est également à la fin de cette décennie que naissent les premiers algorithmes.

Machine Learning : définition

L'apprentissage statistique, Machine Learning, en anglais, ou encore apprentissage automatique, est un type d'intelligence artificielle qui confère aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés. Le Machine Learning est aussi appelé apprentissage automatique en français.

Machine Learning : Comment ça marche?

Le processus d'apprentissage automatique s'apparente à celui de l'exploration de données (Data Mining). Dans les deux cas, on analyse des données à la recherche de schémas récurrents, mais :

  • Dans le Data Mining, les données extraites sont ensuite traitées par un humain.
  • Dans l'apprentissage automatique, ce dernier utilise ces données pour améliorer lui-même sa compréhension du programme.

Machine Learning : à quoi ça sert?

À développer des programmes capables d’évoluer, de changer, d’apprendre, en cas d’exposition à de nouvelles données.

L’ordinateur n’est plus le simple exécutant d’une tâche, il a la capacité d’évoluer, d’apprendre de manière autonome. Les programmes d'apprentissage automatique détectent des schémas, des tendances, des récurrences, dans les données et ajustent leur fonctionnement en conséquence.  

On parle également de Deep Learning et cela peut poser des questions d’ordre éthique : Quelle éthique faut-il inculquer aux intelligences artificielles pour que ces évolutions respectent nos libertés?

Machine Learning : qui s’en sert?

Le Machine Learning est aujourd’hui utilisé dans de nombreux domaines :

  • Transport : Développement de véhicules autonomes, aide à la circulation, etc.
  • Marketing : Analyse des habitudes et tendances de consommation pour faire des recommandations, Chatbots, etc.
  • Services bancaires : Détection d’une fraude ou de possibilités d’investissements.
  • Santé : Imagerie médicale, outils connectés, analyse des données permettant d’identifier et de prédire des prédispositions, etc.
  • Gouvernement : Croisement et analyse d’information issus de sources multiples.
  • Facebook, Netflix, Amazon, etc. :
    • Votre fil d'actualité sur Facebook change en fonction de vos interactions avec vos amis.
    • Netflix vous suggère des films ou des séries en fonction de vos habitudes et goûts.
    • Amazon vous propose des produits complémentaires ou similaires à vos derniers achats.

 

Pour aller plus loin

» Lisez Machine Learning – Définition, fonctionnement et secteurs d’application, Artificiel.net, 22 mai 2017

» Écoutez L’intelligence artificielle nous veut-elle du bien?, L’invité des matins, France Culture, 22 octobre 2019

» Lisez Introduction au machine learning – partie 1/3 – Histoire, Clevy, Blogs & Updates

» Regardez L’Homme qui invente le futur, C l’hebdo, 22 octobre 2019

» Lisez Quand la machine apprend. La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond, éditions Odile Jacob, Yann Le Cun

» Regardez The Imitation Game, 2014

» Visitez Whatls.com/fr.

 

Photo par Markus Spiske via Unsplash

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