Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning est une méthodologie d'IA qui permet aux systèmes d'effectuer des tâches via un processus d'analyse des données et de reconnaissance de schémas.
L'objectif du Machine Learning est de permettre aux systèmes qui l'utilisent de répondre de manière dynamique aux nouvelles données sans programmation supplémentaire ni intervention humaine. Cette adaptabilité, combinée à une itération permanente, améliore les réponses et les actions du système au fil du temps.
L'adoption rapide du Machine Learning a un impact fondamental sur de nombreux secteurs d'activité, notamment la santé, l'éducation et l'automobile, ainsi que sur la vie quotidienne et les communications.
Machine Learning traditionnel
Jusqu'à récemment, le Machine Learning s'appuyait sur des techniques de modélisation et d'analyse des données, notamment la régression, les vecteurs de support, les arbres décisionnels et d'autres méthodes statistiques. Cette approche est appelée Machine Learning traditionnel.
En Machine Learning traditionnel, l'expertise humaine dans un domaine est nécessaire pour concevoir et sélectionner des fonctionnalités pertinentes à partir d'un ensemble de données ainsi que pour étiqueter ou structurer les données qui seront utilisées pour entraîner les algorithmes de ML.
Cette approche est particulièrement efficace avec des ensembles de données structurées de petite taille et nécessite en général moins de ressources informatiques que les approches de ML avancées telles que le Deep Learning.
Le Machine Learning traditionnel est dit interprétable. C'est-à-dire qu'un développeur est souvent en mesure de comprendre pourquoi un modèle de ML a pris certaines décisions ou réalisé certaines prédictions, et qu'il peut relativement facilement ajuster ses paramètres ou son processus en cas de besoin.
Deep Learning et réseaux neuronaux
Le Machine Learning en général comprend également des approches contemporaines plus complexes, plus gourmandes en données et moins interprétables.
Le Deep Learning, un sous-ensemble du Machine Learning, peut modéliser des schémas multicouches dans des ensembles de données complexes. Les algorithmes de Deep Learning sont capables de détecter et de classer des caractéristiques à partir de données brutes, de sorte que les développeurs n'ont pas besoin de faire appel à l'expertise humaine dans un domaine pour identifier ou étiqueter chaque caractéristique.
Pour fonctionner correctement, le Deep Learning nécessite généralement de grandes quantités de données. En effet, les algorithmes doivent identifier et catégoriser de nombreux paramètres, et tous doivent être présents en grandes quantités dans l'ensemble de données afin d'entrainer le modèle. Les systèmes de Deep Learning comportant plus de trois couches sont appelés réseaux neuronaux parce qu'ils imitent les nœuds interconnectés du système nerveux humain.
Les modèles de Deep Learning, et les réseaux neuronaux profonds en particulier, peuvent sembler opaques, comme des « boîtes noires », car les algorithmes sont si complexes qu'il est difficile de comprendre comment ils arrivent à une décision donnée. Un ensemble de processus et de méthodes appelés « IA explicable » (XAI) est utilisé pour améliorer la transparence des décisions des modèles de Deep Learning. Une étape importante pour renforcer la confiance que l'on place dans ces systèmes d'IA ainsi que leur responsabilité, notamment dans les secteurs réglementés.
Avantages du Machine Learning
Le Machine Learning est un composant fondamental de tous les cas d'utilisation de l'IA. Ses capacités transforment la façon dont les gens travaillent, créent et interagissent ainsi que le fonctionnement des entreprises.
Le Machine Learning peut faciliter les interactions automatisées et personnalisées, telles que les chatbots et les systèmes de recommandation, afin d'aider les clients à rassembler des informations et à prendre des décisions éclairées plus rapidement.
Le Machine Learning aide à gagner du temps et à améliorer l'efficacité en automatisant les tâches routinières qui nécessitaient autrefois une intervention humaine. Les processus qui s'appuient sur le ML sont souvent plus rapides et plus précis que leurs équivalents qui dépendent des humains, ce qui donne de meilleurs résultats tout en libérant les employés qui peuvent s'adonner à des tâches plus stimulantes et créatives que les ordinateurs ne peuvent pas accomplir.
Le Machine Learning peut également être utilisé pour identifier des schémas et des tendances afin de détecter des anomalies ou de prédire des événements futurs. Ces capacités permettent toute une gamme de solutions innovantes pour rationaliser ou personnaliser les processus, comme dans le secteur de la fabrication, ou pour éclairer la planification, comme dans le secteur de l'énergie afin d'ajuster le réseau électrique en fonction de la demande prévue.
Fonctionnement du Machine Learning
Le Machine Learning s'appuie sur des techniques statistiques pour reconnaître et agir sur des schémas dans les données sans intervention humaine. Un algorithme de ML est exposé à un ensemble de données pertinent dans le but de l'entrainer à effectuer des tâches spécifiques. Pendant l'entrainement, il peut être optimisé de manière itérative afin d'améliorer la précision de ses prédictions et de ses décisions. La qualité et la quantité des données ainsi que l'adaptabilité de l'algorithme sont essentielles au succès du modèle d'IA qui en résulte.
Méthodes de Machine Learning
Il existe quatre principales méthodes (ou types) de Machine Learning:
- L'apprentissage supervisé : l'algorithme est entrainé sur un ensemble de données étiquetées. C'est-à-dire que chaque exemple d'entraînement est associé à une étiquette de sortie. L'algorithme apprend à prédire le résultat à partir des données d'entrée.
- L'apprentissage non supervisé : l'algorithme reçoit des données non étiquetées sans instructions explicites. Le système doit apprendre les schémas et la structure à partir des données elles-mêmes.
- L'apprentissage semi-supervisé : cette approche utilise des données étiquetées et non étiquetées pour l'entraînement. En général, une petite quantité de données étiquetées est associée à une plus grande quantité de données non étiquetées.
- L'apprentissage par renforcement : l'algorithme apprend en essayant d'atteindre des objectifs dans un environnement dynamique. À titre d'exemple, on peut citer conduire une voiture ou jouer à un jeu interactif. Le système reçoit des retours sur ses actions à mesure qu'il tente de résoudre le problème.
Utilisations du Machine Learning
Le Machine Learning est utilisé dans un éventail de tâches informatiques trop complexes pour être administrées par des algorithmes explicites basés sur des règles. Par exemple la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation et la détection des fraudes.
Cas d'utilisation du Machine Learning
Service client
Les méthodes de Machine Learning sont utilisées pour rationaliser et améliorer de nombreux aspects du service client, notamment pour les fournisseurs de services en ligne.
Les grands modèles de langage (LLM, des modèles de Deep Learning conçus pour comprendre, traduire et générer un langage humain) représentent le fondement des outils axés sur la parole et le texte, tels que la conversion de la voix en texte, les assistants vocaux, les chatbots et les applications d'IA générative (GenAI) qui aident à automatiser les fonctions du service client.
Les détaillants et fournisseurs de services en ligne utilisent aussi des systèmes de recommandation pour améliorer le service client et l'engagement. Les systèmes de recommandation s'appuient sur le Machine Learning et sur des techniques de filtrage des données pour réaliser des prédictions précises sur le type de contenu qu'un utilisateur souhaite voir en fonction des choix passés, des commentaires, de l'engagement et des schémas similaires d'autres utilisateurs aux profils proches.
Industrie
Dans le secteur manufacturier, le contrôle qualité est assuré par la vision par ordinateur, qui s'appuie à son tour sur le Machine Learning et le Deep Learning. La vision par ordinateur interprète les données visuelles dans de nombreux environnements industriels afin de détecter les défauts et les anomalies, de surveiller et de contrôler les processus, d'accélérer les réponses et de générer des informations précieuses, souvent en temps quasi réel.
Services financiers
Les méthodes de Machine Learning sont utilisées pour les secteurs financier et bancaire, où la reconnaissance de schémas permet de rationaliser et d'améliorer des activités aussi diverses que la détection des fraudes, la conformité réglementaire, les services bancaires personnalisés, le traitement des paiements et même l'automatisation des opérations boursières.
Défis du Machine Learning
Certaines solutions de Machine Learning peuvent être implémentées grâce à des modèles pré-entrainés et à des outils open source. Toutefois, dans la plupart des cas, même les déploiements les plus modestes doivent être personnalisés. Pour les entreprises qui débutent dans l'adoption de l'IA, il peut s'avérer difficile de recruter des membres d'équipe avec les compétences nécessaires.
Ensuite, une fois le personnel embauché, il faut encore concevoir ou personnaliser un modèle efficace. De nombreuses itérations peuvent être nécessaires pour éviter le surapprentissage (c'est-à-dire une interprétation trop précise des données d'entraînement par le modèle qui ne prend pas en compte les nouvelles données), ou un sous-apprentissage (c'est-à-dire un modèle trop simple qui ne capture pas les schémas de données sous-jacents). Dans certains cas, le modèle nécessitera de grandes quantités de données pour améliorer la précision de ses prédictions, et l'acquisition de ces données supplémentaires peut être difficile, coûteuse ou chronophage.
La sécurité des données est un autre défi. Certaines applications de Machine Learning, telles que les systèmes de recommandation, s'appuient sur l'historique du navigateur et des achats de l'utilisateur, ainsi que sur des données démographiques. Les solutions de sécurité multicouches, y compris celles qui exploitent l'IA, peuvent aider à protéger la vie privée et les informations personnelles des utilisateurs, ainsi que les données confidentielles et la propriété intellectuelle de l'entreprise.
Les nouveaux déploiements de ML doivent également s'adapter aux pratiques d'IA responsable, afin de garantir que le système sera utilisé de manière sûre, fiable et éthique.
L'avenir du Machine Learning
L'adoption de l'IA n'en est qu'à ses balbutiements. Les progrès rapides du ML et des technologies associées les rendent plus accessibles aux entreprises, ce qui ouvre des possibilités d'application illimitées, pour un impact à l'échelle mondiale. À l'avenir, le Machine Learning sera employé dans de nouveaux cas d'utilisation et de nouveaux contextes.