Technologie de l’intelligence artificielle (IA), le Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre sans au préalable être explicitement programmés. Ce concept est centré sur le développement de programmes informatiques qui connaissent des changements suite à une exposition à de nouvelles données. Dans le cadre d’un projet de Machine Learning, des algorithmes, qui ont pour objectif d’obtenir une analyse prédictive à partir de données, sont mis en place, et ce, dans un but précis. Cette technologie peut être utilisée dans plusieurs domaines. On en distingue principalement trois types.
L’apprentissage supervisé
Le type d’apprentissage le plus populaire en Machine Learning est l’apprentissage supervisé. Le principe de celui-ci est de superviser l’apprentissage de la machine en lui montrant des exemples de la tâche qu’elle doit effectuer. Voici des exemples pratiques : s’il est question de reconnaitre une photo de chien, on montrera à la machine des millions de photos de chiens. Si la machine doit apprendre à traduire le français en chinois, elle le fera après avoir vu des millions d’exemples de traduction française chinois.
On applique l’apprentissage supervisé dans de nombreux domaines, notamment en matière de reconnaissance vocale. En découvrant la définition de Machine Learning, vous verrez que l’apprentissage supervisé est évoqué et utilisé pour résoudre un grand nombre de problèmes.
Notez que l’apprentissage supervisé fonctionne principalement en 4 étapes :
- Première étape : l’importation d’un Dataset contenant les exemples
- Deuxième étape : développement d’un modèle aux paramètres aléatoires
- Troisième étape : développement d’une fonction coût mesurant les erreurs entre le modèle et le Dataset
- Quatrième étape : développement d’un algorithme d’apprentissage pour trouver les paramètres du modèle minimisant la fonction coût.
L’apprentissage non-supervisé
Un autre type d’apprentissage mis en pratique en Machine Learning est l’apprentissage non-supervisé, ou « unsupervised learning ». Le principe de celui-ci est d’entrainer des modèles sans, au préalable, faire d’étiquetage manuel ou automatique des données. C’est en fonction de leur similitude que les algorithmes regroupent les données, et ce, sans qu’il y ait une intervention humaine. Grâce à l’apprentissage non-supervisé, sont détectées des données, ou individus, qui présentent des caractéristiques ou des structures communes.
Ce type de Machine Learning peut permettre le développement d’un moteur de recommandation de produits. Ainsi, il est possible de proposer à un visiteur des articles en tenant compte des appétences des clients qui présentent les mêmes caractéristiques.
De nombreux algorithmes sont utilisés en apprentissage supervisé. Le plus populaire est incontestablement le clustering. On s’en sert pour regrouper des données hétérogènes en groupes de données qui ont des caractéristiques homogènes. Avec le clustering, il est facile de réaliser des segmentations de clients qui présentent des caractéristiques et comportements communs.
L’apprentissage par renforcement
Il existe également l’apprentissage par renforcement, ou « Reinforcement Learning », une méthode de Machine Learning qui est utilisée dans plusieurs domaines. Le principe est d’entrainer des modèles d’intelligence artificielle d’une manière particulière. Concrètement, l’agent IA est tenu d’apprendre à atteindre un objectif au cœur d’un univers incertain et complexe. Pour que cela se fasse, l’ordinateur teste toutes les façons possibles et apprend de ses erreurs. À chaque fois que l’agent IA tente, il reçoit une récompense ou une punition selon les actions effectuées. Une programmation est faite par l’agent IA pour maximiser sa récompense et ainsi tenter de trouver la méthode qui lui permet cela.
Les conditions de récompenses sont mises en place par le programmeur. C’est donc lui qui se charge de fixer ce qu’on peut appeler les « règles du jeu ». Sachez également qu’aucune instruction ni indice n’est donné à l’agent IA afin de lui suggérer comment réaliser la tâche demandée. Il lui revient de découvrir comment faire pour maximiser sa récompense, en débutant par des tentatives entièrement aléatoires pour terminer par des tactiques qui sont très sophistiquées.
On considère actuellement l’apprentissage par renforcement comme l’option la plus efficace pour exploiter le plus possible la créativité des machines. À partir de l’intelligence artificielle, il est possible d’effectuer des milliers de tentatives en simultanée, ce qu’un être humain ne peut parvenir à faire. Ce qui importe est de lancer le même algorithme en parallèle à partir d’une puissante infrastructure informatique.
L’apprentissage par renforcement est utilisé notamment dans la fabrication des véhicules autonomes. En effet, ce sont des modèles IA qui permettent de contrôler ces voitures révolutionnaires.
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