Beaucoup de gens ne font pas confiance aux algorithmes et au machine learning, simplement parce qu’ils ne comprennent pas complètement leur fonctionnement.
Nous avions vu par le passé comment le machine learning peut être utilisé pour améliorer l’expérience utilisateur, mais de quoi s’agit-il réellement ?
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une application de l’intelligence artificielle qui permet à des systèmes d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche. À travers l’analyse de quantités massives de données, ces systèmes parviennent à détecter des patterns, à faire des prédictions ou à automatiser certaines tâches complexes.
Les algorithmes utilisés dans le machine learning se composent de séries d’étapes mathématiques permettant de résoudre un problème spécifique. Ils utilisent les données pour « apprendre » et ajuster leurs réponses. Par exemple, une application d’e-commerce peut apprendre à prédire quels produits vous plairont, en fonction de vos précédents achats.
Machine learning : comment ça marche ?
Pour simplifier, les algorithmes de machine learning traitent des données en masse. Ce processus commence par l’entraînement du modèle sur un ensemble de données d’exemple, connu sous le nom de jeu d’entraînement. L’objectif est de permettre à l’algorithme de comprendre la relation entre une entrée (par exemple, une image) et une sortie (par exemple, le mot « chien »).
Voici les étapes principales d’un processus de machine learning :
- Collecte de données : Plus la quantité et la qualité des données sont importantes, plus le modèle sera performant.
- Préparation des données : Nettoyage et structuration des données pour garantir leur cohérence.
- Entraînement : Les données sont utilisées pour “former” l’algorithme à reconnaître des patterns.
- Évaluation : Tester le modèle avec des données non utilisées pendant l’entraînement.
- Déploiement : Une fois validé, le modèle est intégré à une application pour fonctionner en temps réel.
Différentes méthodes d’apprentissage
Le machine learning peut être divisé en plusieurs approches, selon la façon dont les données sont utilisées et les objectifs visés. Voici les trois principales :
Supervised Learning
Dans l’apprentissage supervisé, les données d’entrée sont étiquetées, c’est-à-dire qu’elles comportent un résultat attendu clair. Par exemple, vous montrez à l’algorithme une image d’un chien en indiquant que c’est un chien. L’algorithme utilise ces exemples pour apprendre à établir un lien entre une entrée (l’image) et une sortie (le mot “chien”).
Au fur et à mesure de son entraînement, l’algorithme devient de plus en plus précis. C’est la méthode la plus répandue car elle repose sur des données facilement étiquetables. Elle est idéale pour des tâches comme la reconnaissance faciale, la détection d’e-mails indésirables ou encore les prédictions boursières.
Unsupervised Learning
L’apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées. Contrairement à l’apprentissage supervisé, il n’y a pas de réponse attendue. Par exemple, vous fournissez à l’algorithme des images sans préciser ce qu’elles représentent. L’algorithme analyse les données pour identifier des regroupements ou des similarités, comme différencier des photos de chiens de celles de chats.
Cette méthode est souvent utilisée pour la segmentation de clientèle, la détection de fraudes ou l’analyse de tendances.
Reinforcement Learning
L’apprentissage par renforcement repose sur un système de récompenses et de punitions. L’algorithme apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des retours positifs ou négatifs en fonction de ses actions. Par exemple, un robot peut apprendre à naviguer dans une pièce en recevant des points chaque fois qu’il évite un obstacle.
Cette approche est utilisée dans des domaines comme les jeux vidéo, la robotique et l’optimisation de processus industriels.
Applications concrètes du machine learning
Le machine learning transforme de nombreux secteurs.
Dans le marketing, il permet de personnaliser les recommandations ou d’optimiser les campagnes publicitaires. Dans le domaine médical, il est utilisé pour assister les diagnostics. Les systèmes de transport, eux, s’en servent pour développer des voitures autonomes.
Il est aussi présent dans les assistants vocaux, les moteurs de recherche ou encore la finance, pour détecter des fraudes ou prédire des comportements boursiers.
Que faire avec le machine learning pour votre entreprise ?
Pour intégrer le machine learning à votre projet, commencez par identifier une problématique ou une fonctionnalité pouvant être optimisée par des prédictions basées sur des données.
Par exemple, sur un site e-commerce, le machine learning peut servir à recommander des produits similaires en fonction du comportement des utilisateurs ou à prédire les besoins d’un client en fonction de son historique d’achats.
Sur une application mobile, il est possible d’ajouter une fonctionnalité de reconnaissance d’image permettant aux utilisateurs de rechercher un produit en téléchargeant une photo. L’utilisation du machine learning permet aussi d’analyser les sentiments dans les avis clients ou d’optimiser la navigation en temps réel dans des applications de cartographie.
Les développeurs peuvent intégrer des solutions prêtes à l’emploi grâce à des bibliothèques populaires comme TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn, ou encore utiliser des API comme celles de Google ou Microsoft pour ajouter des fonctionnalités prédéfinies à moindre coût.
Comment débuter dans le machine learning ?
Pour débuter dans le machine learning, il est important de comprendre les bases mathématiques et algorithmiques qui le sous-tendent, comme l’algèbre linéaire, les statistiques et les probabilités. Apprendre un langage de programmation comme Python est également essentiel, car il offre des bibliothèques puissantes pour travailler sur des projets de machine learning.
Pour intégrer le machin learning dans vos projets, vous pouvez faire appel à un développeur freelance spécialisé en machine learning. Pour cela, déposez un projet sur Codeur.com gratuitement pour recevoir des devis de développeurs.
