Les progrès de l'intelligence artificielle s'opèrent à un rythme soutenu dans le domaine de l'innovation. La plupart des services que nous utilisons au quotidien reposent sur l'apprentissage automatique. Avant d'aborder les algorithmes d'apprentissage automatique, commençons par comprendre la signification de cette expression.

1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
2. Différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique
   • Apprentissage automatique supervisé
   • Apprentissage automatique non supervisé
   • Apprentissage automatique semi-supervisé
   • Apprentissage par renforcement
3. Caractéristiques de l'apprentissage automatique
4. Conclusion

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une application de l'IA en informatique qui confère aux dispositifs la capacité de s'appuyer sur des données et des algorithmes pour imiter la manière dont les humains apprennent et agissent.

L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'apprendre sans être explicitement programmés. L'objectif de l'apprentissage automatique est de créer un système automatisé qui s'améliore avec l'expérience et peut fonctionner sans dépendre d'une programmation spécifique. Différents algorithmes sont utilisés pour entraîner les machines, et le choix de l'algorithme dépend du type de données nécessitant une automatisation. Examinons maintenant les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique ainsi que leurs caractéristiques.

Différents types d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est globalement classé en quatre types :

1. Apprentissage automatique supervisé
2. Apprentissage automatique non supervisé
3. Apprentissage automatique semi-supervisé
4. Apprentissage automatique semi-supervisé

Passons-les en revue un par un, en détail.

• Apprentissage automatique supervisé

Dans l'apprentissage supervisé, nous appliquons les connaissances acquises par le passé à un nouvel ensemble de données afin de prédire des événements futurs. Dans ce type d'apprentissage, l'algorithme s'entraîne sur un ensemble de données étiquetées. Il dispose d'un ensemble de variables d'entrée (x) et d'une variable de sortie (y) qui définit la fonction de correspondance. Lorsque les données d'entrée sont fournies à l'algorithme, celui-ci ajuste ses poids jusqu'à ce qu'il soit correctement calibré. Ce processus vise à assurer une validation croisée et à garantir que l'algorithme évite tout phénomène de surapprentissage ou de sous-apprentissage. Ce type d'apprentissage s'avère précieux pour les organisations, car il permet de résoudre divers problèmes concrets, tels que le classement des courriers indésirables (spams) dans un dossier distinct de la boîte de réception principale.

Exemples où l'apprentissage supervisé fonctionne :

• Classification binaire
• Classification multiclasse
• Modélisation par régression
• Ensemblage

• Apprentissage automatique non supervisé

L'apprentissage non supervisé correspond aux situations où le résultat est inconnu ; seule une variable d'entrée est présente. Dans ce cas, l'algorithme est entraîné sur des données non étiquetées et non structurées, ce qui lui permet d'apprendre de manière autonome. Cet algorithme est conçu pour observer la manière dont un système évalue des informations qui n'ont pas été classifiées. Ces algorithmes sont capables de découvrir des modèles cachés ou des regroupements de données sans l'intervention d'un être humain.

Exemples où l'apprentissage non supervisé fonctionne :

• Clustering
• Détection d'anomalies
• Extraction de règles d'association
• Réduction de la dimensionnalité

• Apprentissage automatique semi-supervisé

Dans l'apprentissage automatique semi-supervisé, l'algorithme s'entraîne à l'aide d'une petite quantité de données étiquetées et d'une grande quantité de données non étiquetées. Il intègre un mélange des deux approches d'apprentissage évoquées précédemment. Cette méthode d'apprentissage utilise des techniques non supervisées pour prédire des étiquettes, puis alimente des techniques supervisées avec ces dernières. Les systèmes fonctionnant sur la base de cet algorithme présentent une meilleure précision d'apprentissage.

Exemples où l'apprentissage semi-supervisé fonctionne :

• Traduction automatique
• Détection de la fraude
• Étiquetage des données

• Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement consiste, pour les data scientists, à entraîner un algorithme à traiter des données en s'appuyant sur un ensemble de règles prédéfinies. L'algorithme apprend de manière itérative, par essais et erreurs. Ces algorithmes sont entraînés à prendre des décisions en fonction des retours et des récompenses qu'ils reçoivent en réaction à leurs actions. Les data scientists programment l'algorithme pour qu'il accomplisse une tâche et lui fournissent des signaux positifs ou négatifs au fur et à mesure qu'il progresse vers son objectif. C'est ce que l'on appelle le signal de renforcement.

Exemples où l'apprentissage par renforcement fonctionne :

• Robotique
• Vidéo de gameplay
• Gestion des ressources

Caractéristiques de l'apprentissage automatique

Pour comprendre l'efficacité de l'apprentissage automatique, penchons-nous sur ses caractéristiques. Vous trouverez ci-dessous une explication de certaines fonctionnalités de l'apprentissage automatique, accompagnée d'exemples :

1. La capacité d'effectuer une visualisation automatisée des données

Aujourd'hui, les entreprises traitent quotidiennement une quantité massive de données. Il n'est absolument pas envisageable pour un individu de filtrer ces données une par une. L'apprentissage automatique offre ici des avantages considérables : il fournit des extraits de données riches et exploitables. Les entreprises peuvent ainsi accroître leur productivité grâce à la visualisation automatisée des données, en obtenant rapidement de vastes ensembles de données présentés sous une forme lisible.

Exemple : L'algorithme identifie les modèles courants de sélection de données au sein des visualisations, ainsi que la manière dont ceux-ci sont combinés à d'autres variables pour générer des graphiques. Ainsi, pour créer des visualisations, il est fréquent de regrouper les données selon des critères géographiques (pays, État, sexe), des caractéristiques individuelles (statut de citoyenneté, état civil, sexe), etc. Par ailleurs, l'algorithme apprend à segmenter les données à l'aide de champs ordinaux usuels — tels que les réponses (oui/non), le sexe (homme/femme), etc. — et génère des graphiques mettant en relation ces valeurs avec d'autres champs.

2. L'automatisation à son meilleur

L'un des plus grands atouts de l'apprentissage automatique réside dans sa capacité à automatiser. Ce dernier a rendu les flux de travail si fluides et productifs que la plupart des entreprises exploitent désormais cette fonctionnalité pour gérer leurs tâches administratives.

Exemple : dans le secteur financier, un grand volume de données répétitives est généré et doit être soumis au même processus. L'apprentissage automatique (ML) permet d'exécuter ces tâches de manière plus rapide et plus précise. Parmi les autres exemples courants d'apprentissage automatique que vous avez sans doute déjà rencontrés, citons les chatbots chargés de répondre aux demandes des clients, la gestion des dépenses, etc.

3. Un engagement client comme jamais auparavant

Tous types d'entreprises doivent interagir avec leurs clients afin de les fidéliser et de les transformer en clients loyaux. Aujourd'hui, les clients s'attendent à une expérience plus personnalisée. L'apprentissage automatique nous aide à comprendre ce que chaque client désire et apprécie.

Exemple : Pinterest, un service de partage d'images sur les réseaux sociaux, fournit des suggestions personnalisées à ses utilisateurs.

4. L'intelligence d'affaires à son meilleur

Associé au Big Data, l'apprentissage automatique peut produire d'excellents résultats, permettant aux entreprises d'élaborer des stratégies de croissance. Il est devenu l'une des tendances technologiques les plus commentées, ayant considérablement amélioré les opérations commerciales.

Exemple : Les industries de la santé utilisent cette fonctionnalité dans leurs machines pour aider les chirurgiens interventionnels à prendre des décisions meilleures et plus précises pour leurs patients.

Conclusion

De nos jours, l'apprentissage automatique est devenu une composante essentielle du domaine en pleine expansion de la science des données. Il a gagné en popularité à travers le monde, et il est temps pour les chefs d'entreprise de s'atteler à exploiter l'automatisation par l'IA et l'apprentissage automatique de manière judicieuse, afin de répondre aux besoins de leur activité. Grâce aux innovations et aux progrès technologiques, nous vivrons bientôt dans un monde où humains et machines collaboreront pour produire des résultats encore plus remarquables. Il incombe aux équipes d'élaborer la stratégie la plus pertinente en matière d'apprentissage automatique ; en effet, la collaboration entre l'humain et la puissance de l'apprentissage automatique profitera à la performance globale de l'entreprise.

Les algorithmes entraînent les machines à formuler des prédictions et à prendre des décisions qui impactent la croissance des entreprises. La demande croissante en Big Data élargit également le marché des data scientists. Les organisations ont besoin de data scientists pour identifier activement les questions métier les plus pertinentes et, par la suite, les données permettant d'y répondre.