Qu'est-ce que le machine learning ?

Le machine learning (ML) est une application de l'intelligence artificielle dans laquelle les programmes informatiques utilisent des algorithmes pour trouver des modèles dans les données. Ils peuvent le faire sans être spécifiquement programmés et sans dépendre des humains. Dans le monde d'aujourd'hui, les algorithmes de machine learning sont à l'origine de presque toutes les avancées technologiques et applications d'intelligence artificielle (IA) présentes sur le marché.

Les systèmes d'IA ont généralement la capacité de planifier, d'apprendre, de raisonner, de résoudre des problèmes, de percevoir, de déplacer et même de manipuler. Le machine learning est l'une de nombreuses approches utilisées dans les systèmes d'IA. Parmi d'autres, citons le calcul évolutif et les systèmes experts.

Le machine learning fait partie de nombreuses choses que nous faisons tous les jours. Réfléchissez à l'influence que les systèmes de machine learning pourraient avoir sur votre vie :

• Les systèmes de recommandation de vos services de streaming préférés comme Netflix ou Spotify sont gérés par le machine learning.
• Les moteurs de recherche utilisent le machine learning pour clarifier et optimiser vos résultats de recherche.
• Les canaux de médias sociaux recommandent des amis, des groupes et des vidéos à regarder.
• Si vous avez un réfrigérateur moderne, il apprend souvent quand vous l'utilisez le plus et le refroidit en prévision de l'heure du dîner.
• Le GPS anticipe les parties de votre itinéraire où le trafic est intense et vous redirige en utilisant des algorithmes de machine learning.
• Les assistants de commande vocale, comme Alexa et Siri, utilisent le machine learning pour fonctionner.

Chacune de ces plateformes amasse des données à partir de vos choix quotidiens. Elles apprennent à vous connaître et, à partir des informations obtenues, elles font des prédictions sur ce que vous regarderez ensuite, l'heure à laquelle vous préparerez votre dîner, ou les endroits où vous pourriez voyager ou faire des achats.

Toutes ces données alimentent les algorithmes de machine learning, qui aident ensuite une marque à anticiper ce que vous pourriez vouloir faire ou acheter ensuite. En outre, vos goûts et vos aversions sont combinés à d'autres points de données provenant de millions d'autres personnes, permettant aux entreprises de créer des listes de suggestions précises et très efficaces.

L'IA est prête à atteindre de nouveaux sommets grâce aux applications de machine learning.

Applications de machine learning

Les applications du machine learning sont vastes. Voici un aperçu de la façon dont il est utilisé dans des domaines clés qui font partie intégrante de la vie humaine quotidienne.

Le machine learning dans l'éducation

Lorsqu'il est appliqué dans le domaine de l'éducation, le machine learning peut aider les enseignants à examiner le type de leçons que les élèves peuvent étudier. Ils peuvent évaluer comment les élèves se débrouillent avec les leçons enseignées : la quantité d'informations comprises, quels sont les sujets communs créant souvent des difficultés aux élèves, et ce qui est trop facile. Cela aide les enseignants à mieux planifier les leçons et à identifier les élèves qui peuvent prendre du retard, ce qui permet des interactions et des interventions beaucoup plus efficaces.

Le machine learning dans les moteurs de recherche

Lorsque vous tapez un terme de recherche dans Google, il est frustrant de constater que les résultats qui s'affichent ne correspondent pas à ce que vous recherchiez. Le machine learning fait partie intégrante de l'optimisation des moteurs de recherche depuis longtemps déjà. Il aide constamment les moteurs de recherche à afficher des résultats de recherche plus pertinents. Il a également contribué à alimenter les services de recherche vocale, les recherches d'images et plusieurs autres fonctionnalités liées à la recherche.

Le machine learning dans le marketing numérique

La personnalisation est la clé des campagnes de marketing numérique modernes et le machine learning a joué un rôle essentiel pour y parvenir. Grâce aux données basées sur les interactions avec les consommateurs, le machine learning a aidé les entreprises à personnaliser leur approche de clients potentiels, en ciblant le bon message au bon moment. Qu'il s'agisse d'e-mails personnalisés ou de ventes croisées ou incitatives basées sur des achats récents, le machine learning a aidé les entreprises à exploiter leurs données, en fonction du comportement des consommateurs.

Le machine learning dans le domaine de la santé

Le machine learning a été largement appliqué dans le domaine médical. Le diagnostic par imagerie médicale est un exemple important où le machine learning fonctionne avec des outils de diagnostic. Le machine learning visualise les images médicales, identifie les zones inhabituelles ou anormales, sans les préjugés que peut avoir un professionnel de la santé.

Le machine learning est également utilisé pour aider les médecins à traiter des cas uniques de maladies spécifiques en leur suggérant des protocoles de traitement basés sur les informations recueillies dans d'autres cas. Par exemple, une bibliothèque de macrophages peut être parcourue en quelques heures par des machines qui identifient les phages susceptibles d'être efficaces pour traiter des souches de bactéries résistantes aux antibiotiques.

L'application expérimente également la manière de convertir les données des consommateurs rassemblées à partir des appareils personnels pour fournir aux professionnels de la santé des suggestions et des options de traitement. Il s'agit bien sûr d'un secteur en constante évolution.

Les applications du machine learning sont diverses et peuvent être trouvées dans presque tous les domaines ou types d'entreprises. Les avantages pour les entreprises commerciales, gouvernementales et sociales sont immenses.

Avantages du machine learning

Le machine learning présente des avantages incroyablement étendus dans presque tous les domaines de la vie. Ce ne sont là que quelques-uns des avantages universels du machine learning :

Prédire le comportement des clients

L'analyse des habitudes d'achat des consommateurs permet aux entreprises de se faire une idée de la voie à suivre pour leurs gammes de produits et de services. Ces modèles peuvent être aussi précis que les raisons pour lesquelles un client peut opter pour un produit plutôt qu'un autre, les influences de la tarification, de la saison, de la fidélité à la marque et plus encore sur ces décisions. Le machine learning permet d'obtenir beaucoup plus rapidement de telles conclusions axées sur les données, et sa rapidité est la clé d'une prise de décision plus intelligente.

Précision constante dans la saisie des données

La plus ennuyeuse des tâches humaines est celle de la saisie des données. Les risques d'erreur sont élevés avec de telles tâches répétitives. Ces erreurs peuvent s'avérer coûteuses pour une entreprise à plusieurs niveaux. Le machine learning garantit que la saisie des données est effectuée rapidement, et avec précision, ne laissant aucune place à l'erreur. Il soulage également les employés des tâches banales, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus stimulantes et bénéfiques pour l'entreprise.

Découvrir des pistes dans les expériences des utilisateurs

Toute entreprise se développe sur la base de nouveaux prospects qui se convertissent en clients payants. Pour rester au premier rang, il faut évoluer pour répondre aux besoins des clients. Le machine learning aide les entreprises en plongeant dans les parcours des clients et en fournissant des informations sur les tendances et l'anticipation des besoins. Des recherches ont montré que le machine learning a fait la différence dans la trajectoire de croissance ascendante des entreprises en les aidant à prédire les comportements des clients, à trouver les inefficacités, etc.

Maintenir un avantage concurrentiel

Les entreprises peuvent se développer parallèlement au marché lorsqu'elles peuvent s'appuyer sur une bonne business intelligence. Le machine learning a un rôle important à jouer à cet égard en fournissant aux entreprises des informations sur leurs arguments de vente uniques et leurs aspects positifs par rapport aux marques concurrentes. Toute nouvelle approche peut rapidement faire l'objet d'hypothèses, être testée sur la base des données disponibles et aider les entreprises à élaborer rapidement un plan de mise sur le marché.

Alimenter les assistants virtuels

Sur les lieux de travail, petits ou grands, il s'agit d'accroître l'efficacité et d'utiliser intelligemment les heures de travail. Le machine learning, lorsqu'il est appliqué a l'apprentissage automatique de la parole, permet de créer des assistants virtuels plus intelligents et plus efficaces, qui peuvent prendre des notes, rédiger des comptes-rendus de réunions et tenir de meilleurs registres. Tout cela permet de réduire la paperasserie qui est essentielle mais fatigante à faire. Avec de meilleurs assistants virtuels, la précision est assurée et les réglementations en matière de confidentialité sont bien respectées.

Catégorisations des algorithmes de machine learning

Les algorithmes constituent la base de toute la structure du machine learning et de sa croissance. Ces algorithmes peuvent être divisés en quatre catégories principales :

Algorithmes de machine learning supervisé

Ici, les leçons apprises précédemment peuvent être appliquées à de nouvelles données à l'aide d'exemples étiquetés pour prédire les résultats futurs. Cela commence par l'analyse d'ensembles de données d'apprentissage connus. L'algorithme d'apprentissage crée une fonction inférée qui permettra de prédire les résultats possibles. Avec la quantité nécessaire d'apprentissage, toutes les nouvelles entrées de données seront dotées de cibles.

Algorithmes de machine learning non supervisé

Ils s'opposent aux algorithmes supervisés et entrent en jeu lorsque les informations d'apprentissage ne sont pas étiquetées ou classées de quelque manière que ce soit. L'apprentissage non supervisé ne fournit pas de résultats « corrects » pour les nouvelles données. Au lieu de cela, ces algorithmes explorent les données, tirent des conclusions des ensembles de données et révèlent toute structure cachée qui pourrait se trouver dans les données non étiquetées.

Algorithmes de machine learning semi-supervisé

Ces algorithmes se situent entre les deux premiers types, car ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l'apprentissage. En général, la quantité de données non étiquetées est plus importante que la quantité de données étiquetées et l'algorithme utilise les données étiquetées pour apprendre des informations sur les données non étiquetées. Les systèmes basés sur cette méthode améliorent constamment le niveau de précision de l'apprentissage.

Algorithmes de machine learning par renforcement

Il s'agit d'une méthode d'apprentissage où l'interaction avec l'environnement produit des actions et met en évidence les erreurs et les récompenses. Avec cette approche, les machines et tous les agents logiciels sont capables de déterminer le comportement approprié dans un contexte spécifique pour obtenir les meilleures performances possibles.

Les défis du machine learning

Malgré tous les progrès technologiques, le machine learning doit encore relever toute une série de défis.

Les réseaux ont toujours besoin d'une énorme quantité de mémoire de travail pour stocker et traiter les données. Bien que certaines techniques d'apprentissage non supervisé suppriment les données inutiles, une puissance de traitement massive reste nécessaire. Ce problème peut être partiellement résolu, les algorithmes d'apprentissage non supervisé supprimant les données inutiles et excédentaires, ce qui réduit la puissance de traitement nécessaire. Toutefois, cela n'est pas suffisant pour tous les scénarios.

Le traitement du langage naturel est encore loin d'être une traduction naturelle et précise. L'argot, les accents et la compréhension de la langue sont encore d'énormes défis pour le machine learning. Bien que la machine dispose constamment de nouvelles données à écouter et à apprendre, elle a encore besoin de beaucoup d'entraînement pour résoudre les accents les plus obscurs.

On parle d'AI Washing lorsque la technologie est qualifiée d'intelligence artificielle (ou d'ordinateur intelligent), alors qu'il s'agit en réalité de machine learning ou des mêmes vieux algorithmes qu'ils ont toujours utilisés. Pour beaucoup de gens, la distinction n'est pas importante, mais elle exagère les attentes en matière de technologie, sape la confiance dans la technologie et expose les deux domaines à des réactions négatives. Il est nécessaire d'éduquer le grand public et de mieux comprendre l'IA et le machine learning.

Le manque de formation vidéo freine l'industrie. Au lieu de s'appuyer sur des images statiques et un monde en 2D, la vidéo fournit des ensembles de données beaucoup plus riches. Notre monde est dynamique, et nos machines doivent l'apprendre. C'est un domaine d'étude émergent.

Les machines ne pensent pas comme les humains. Les gens utilisent des heuristiques pour prendre des décisions rapides. Ils utilisent un large champ d'attention pour intégrer la compréhension holistique d'une scène. Mais le machine learning concerne toujours des données granulaires, ce qui limite les possibilités actuelles d'utilisation efficace. Au fur et à mesure que les machines en apprennent plus, ce problème se résoudra, mais on ne sait pas si elles penseront un jour vraiment comme les humains ou si elles deviendront « artificiellement intelligentes ».

L'avenir du machine learning

Les programmes de machine learning et les techniques de data science étant de plus en plus répandus, les avantages sont énormes pour presque tous les aspects de la vie.

• Une personnalisation précise : Les entreprises seront en mesure d'anticiper et de répondre aux besoins des clients.
• Une meilleure expérience des moteurs de recherche : L'amélioration du classement des résultats des moteurs de recherche aide les utilisateurs finaux et les administrateurs à fournir des résultats exceptionnels et des informations.
• Une évolution des équipes chargées des données : Les rôles quotidiens des équipes de données et informatiques évolueront grâce à l'amélioration du machine learning, ce qui réduira le temps consacré à la programmation manuelle. Par exemple, les data scientists peuvent passer moins de temps à nettoyer les données, car le machine learning apprend à le faire efficacement (grâce à l'utilisation d'AutoML).
• Un essor de l'informatique quantique : On pourrait croire qu'il s'agit d'un film de science-fiction, mais les algorithmes quantiques ont le potentiel de mener à de nombreuses autres innovations et c'est un phénomène qui se produira à moyen et long terme.

L'intelligence artificielle et le machine learning sont sur le point de changer la façon dont le monde fait des affaires, assure la gouvernance et développe de nouvelles technologies. Ils modifieront le mode de fonctionnement des marchés de développement d'applications à l'avenir. Ensemble, ces technologies se sont vu accorder l'importance donnée à l'électricité au début de la révolution industrielle. Ensemble, elles annoncent une nouvelle ère pour les technologies de l'information.

AutoML

AutoML est une nouvelle technologie passionnante qui permet aux gens ordinaires d'exécuter désormais des processus complexes de machine learning. Par le passé, les data scientists devait avoir une connaissance approfondie des statistiques, des techniques de nettoyage des données, du codage informatique, des algorithmes et aussi avoir accès à des ordinateurs puissants. Cela signifie que pour la plupart des gens, machine learning était hors de portée.

Les nouveaux logiciels développés ont changé le machine learning. Les logiciels en ligne prennent les données téléchargées par un utilisateur. L'utilisateur identifie le type de prédictions dont il a besoin, et le logiciel choisit l'algorithme correct à exécuter, et produit un ensemble de résultats clairs, concis et explicables. Si les prédictions exigent toujours que les données soient précises et étiquetées, le logiciel intègre également des techniques de nettoyage des données. Ils peuvent évaluer les données aberrantes et les informations manquantes, en élaborant souvent des stratégies pour gérer les divergences au fur et à mesure.

Il s'agit d'une véritable fenêtre sur l'avenir pour les entreprises qui souhaitent pouvoir faire des prédictions et traiter des données, mais qui n'ont pas les moyens d'embaucher des data scientists ou n'ont pas les installations nécessaires. Pour l'instant, les data scientists ont surtout profité des capacités de nettoyage des données d'AutoML, ce qui leur a fait gagner beaucoup de temps.