Le machine learning ou apprentissage automatique est une sous-discipline de l'intelligence artificielle qui consiste à détecter des tendances au sein d'un historique de connaissances (exemple : le climat) pour en tirer un modèle de prédiction pour l'avenir (ici, la météo).
L'un des principaux intérêt du machine learning est d'automatiser des tâches. Parmi les applications les plus populaires du machine learning figurent la recommandation de produits, la traduction automatique, les véhicules autonomes ou encore l'aide au diagnostique dans le secteur de la santé.
Au sein de volumes massifs de données, le machine learning permet également de détecter des tendances cachées, qui ne sont pas décelables via une analyse humaine.
Le machine learning est utilisé dans de très nombreux domaines :
Le machine learning (ML) fait partie des principales technologies d’intelligence artificielle. Il consiste à entraîner un algorithme à reconnaitre au sein d'une base d'apprentissage des motifs récurrents. Cet entraînement aboutit à un modèle informatique conçu pour faire des prédictions (reconnaître un son, une image…) ou automatiser des tâches (répondre à une question, automatiser la conduite d'un véhicule…).
Pour créer son modèle d'apprentissage, le machine learning emploie des algorithmes statistiques ou encore des réseaux de neurones
Là où un programme traditionnel exécute des instructions, un algorithme de machine learning améliore ses performances au fur et à mesure de son apprentissage, mais aussi au fil de l'évolution du contexte et de réentrainements successifs. Plus on le "nourrit" de données, plus il devient précis.
Pour créer son modèle d'apprentissage, le machine learning emploie des algorithmes statistiques ou encore des réseaux de neurones. Dans les années 2010, le machine learning a atteint un momentum avec l'avènement du big data et la progression des capacités de calcul (et notamment la montée en puissance des GPU). Le big data est en effet indispensable pour entraîner des modèles sur les vastes volumes de données nécessaires au traitement automatique du langage ou à la reconnaissance d'images.
L'intelligence artificielle a pour but de simuler l'esprit humain. Partant de là, le machine learning n'est qu'un des outils permettant d'atteindre cet objectif. Il permet à la machine d'ingérer des exemples en fonction d'objectifs à atteindre, par exemple des images ou des vidéos pour reconnaitre un piéton qui traverse dans le cas d'une voiture autonome. Mais cette technique a ses limites. Elle ne permet pas d'exécuter un raisonnement complexe. Il est par conséquent nécessaire de la coupler à d'autres méthodes pour tendre vers une IA digne de ce nom.
Certes très puissants en matière d'apprentissage, les réseaux de neurones ne sont cependant pas complément fiables et peuvent dans certains cas aboutir à des résultats biaisés ou illogiques (exemple : une voiture autonome prenant un rond point dans le mauvais sens). D'où l'intérêt de combiner le deep learning avec d'autres méthodes, une IA symbolique ou système expert par exemple reposant sur des règles métier prédéfinies, le code de la route dans notre exemple, qui seront injectées dans le réseau pour en affiner les capacités de raisonnement.
Un modèle de machine learning est un fichier qui a été entraîné à partir d'une bases d'apprentissage en vue d'automatiser des tâches, par exemple reconnaitre un émotion au regard d'une expression sur un visage, traduire un texte, proposer des produits en fonction d'un profil d'appétence… Une fois entraîné, le modèle doit être capable de générer des résultats à partir de données (textes, photos) qu'il n'a encore jamais traitées.
Côté machine learning supervisé, les données d'entrainement sont préalablement annotées ou étiquetée. Objectif : recourir à une base d'apprentissage représentative qui permette d'aboutir à un modèle capable de généraliser, c'est-à-dire de réaliser ensuite des prédictions correctes sur des données non présentes dans la base d'apprentissage de départ. Dans le domaine de l'apprentissage supervisé, on retrouve les algorithmes de classification, de régression linéaire, de régression logistique, les arbres de décision, ou encore les forêts aléatoires.
Quant à l'apprentissage non supervisé, il décode les informations de contexte des données d'entrainement et la logique qui en découle, sans recourir à une source de connaissances préétablie. Les données ne sont ni annotées ni étiquetées. Dans cette catégorie, on retrouve les algorithmes de clustering (comme K-means) conçus pour partager les données en groupes similaires. Ils peuvent permettre par exemple de réaliser des regroupements par typologies de clients, en fonction de caractéristiques de profils, de comportements d'achat similaires…
Supervisé, non-supervisé, renforcé, profond… Quels sont les avantages et inconvénients des différentes techniques de learning ? Quelles sont leurs contraintes ? Le point avec l'analyse de Business & Decision.
Réputés très fiables, les unes sont des boîtes noires. Moins robustes, les autres permettent à l'inverse à l'humain de comprendre les choix de la machine. Le mieux est le plus souvent de les mixer.
Le projet open source orchestré par l'INRIA est devenu une infrastructure de machine learning de référence aux côtés des frameworks de deep learning tels que Keras, Pytorch ou Tensorflow.
Le ML et l'IA améliorent l'automatisation à une échelle sans précédent. Cela peut libérer les ressources limitées pour des tâches comme la recherche et le développement, permettant ainsi des avancées dans la stratégie commerciale et l'exécution au niveau humain.
En machine learning, les bases en informatique et en mathématiques doivent être solides. L’expertise technique de tout profil ingénieur inclut la maîtrise des langages Python et C++, comme des frameworks PyTorch et TensorFlow. La maîtrise de l’anglais est indispensable, et des connaissances poussées des solutions Git et Docker sont très appréciées. Sur le plan personnel, il faut être organisé, travailler de façon méthodique, apprécier les défis, apprendre de ses erreurs, être déterminé, etc.
Le langage Python s’est imposé comme le langage de référence pour les applications de machine learning. Les candidats formés en C++ sont ainsi souvent obligés de changer leurs habitudes de code.
Le deep learning est un sous-domaine du machine learning, qui a recours à un réseau neuronal inspiré du système cérébral humain, et qui nécessite énormément de données et de puissances de calcul pour s'entraîner. Adapté aussi bien à l'apprentissage supervisé que l'entrainement non supervisé, il est surtout utilisé en reconnaissance visuelle ou sonore.
Sommaire Le machine learning, c'est quoi ? Quel est l'intérêt du machine learning ? Qui utilise le machine learning ? Comment fonctionne le machine learning ? Machine learning vs IA C'est quoi un modèle en machine…
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