Technique

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (ou machine learning) ?

Le machine learning est, comme le deep learning, une technique d’apprentissage propre à l’intelligence artificielle. C’est la méthode traditionnelle, par apprentissage automatique.

Le but du machine learning est de permettre à un ordinateur ou une machine d’apprendre de son expérience, à partir des données qui lui sont fournies. Mieux elle sera entraînée, plus elle deviendra « intelligente ».

Dans le cas du machine learning, plus limité que le deep learning, l’algorithme d’intelligence artificielle aura besoin de données structurées afin de pouvoir les appréhender. 

Deux méthodes d’apprentissage existent pour entraîner l’algorithme d’IA.

• L’apprentissage supervisé. C’est la méthode la plus courante pour le machine learning. Dans ce cas-ci, tout l’apprentissage est supervisé par un expert humain. à partir de données bien étiquetées qui lui sont fournies et d’un problème qui lui est demandé de résoudre, l’IA va proposer une réponse. L’expert humain, son professeur, connaît la réponse exacte et va donc pouvoir la corriger si le résultat n’est pas le bon. A force de réitérer l’expérience et d’être corrigée, l’IA va devenir de plus en plus précise dans ses réponses, comme le ferait un élève humain. L’apprentissage se terminera une fois qu’un niveau acceptable de performance sera atteint.

C’est cette méthode d’apprentissage qui est utilisée, par exemple, pour entraîner un algorithme d’IA chargé de détecter des e-mails indésirables (spam ou pas spam), pour  déterminer si un patient souffre d’une pathologie (maladie ou non) ou pour prévoir les prix de l’immobilier.

• L’apprentissage non supervisé. Cette fois, l’apprentissage n’est plus supervisé par un professeur humain car le résultat à obtenir n’est plus connu. L’algorithme d’IA est laissé seul à ses mécanismes pour interpréter les données non étiquetées qui lui sont fournies. L’objectif est qu’il trouve une structure ou une tendance sous-jacente parmi ces données. Il n’y a donc pas de réponse correcte unique, contrairement à l’apprentissage supervisé.

C’est cette méthode d’apprentissage qui est utilisée, par exemple, pour entraîner un algorithme d’IA chargé de regrouper les clients en catégories en fonction de leurs préférences et habitudes d’achat et pouvoir ensuite appliquer une stratégie commerciale spécifique pour chaque catégorie.

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