Qu'est ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning, avec son potentiel transformateur, impacte aujourd’hui de nombreux domaines et son empreinte tant à s’accentuer. Pour exploiter pleinement cette technologie, une compréhension approfondie de ses mécanismes, de son fonctionnement et de ses algorithmes est nécessaire. Cet article propose une exploration détaillée de ces aspects clés du machine learning.

Définition du machine learning

Le machine learning, que l'on peut également qualifier d'apprentissage automatique, constitue un champ d'exploration scientifique. Plus précisément, il s'inscrit comme une subdivision spécifique au sein du vaste univers de l'intelligence artificielle.

En se nourrissant de données variées, la technologie du machine learning réalise une auto-adaptation, tout en affinant ses performances. Un élément particulier de cette technologie réside dans l'apprentissage : sans avoir besoin de programmation spécifique, elle assimile des motifs, identifie les schémas récurrents et, sur la base de ces découvertes, forge des prédictions ou des décisions.

Imaginez une entité numérique qui apprend par elle-même. Comme un enfant découvrant le monde, cette entité analyse, absorbe et s'adapte. Voilà ce qui constitue le cœur du machine learning. Cet apprentissage auto-dirigé, bien que complexe, donne un aperçu de ce qu'est vraiment le machine learning.

Comment fonctionne le machine learning ?

Au cœur de cette technologie se trouve un processus à la fois élémentaire et compliqué ; fascinant par sa simplicité apparente et déconcertant par sa complexité réelle. C'est un processus où les algorithmes digèrent des données, traitent ces informations, et en tirent des modèles prédictifs. Ces derniers, face à de nouvelles entrées, produisent des prédictions ou des choix.

Le cycle de vie du machine learning se déroule en plusieurs étapes interconnectées. Initialement, les données sont collectées et préparées, une étape importante pour garantir la qualité et la pertinence de l'information sur laquelle l'algorithme s'entraîne. Une fois les données prêtes, l'algorithme commence son entraînement, apprenant des motifs et des structures au sein des données.

Après l'entraînement, le modèle est testé. Cette phase de test vise à évaluer la performance du modèle, en vérifiant à quel point les prédictions ou les décisions du modèle correspondent aux résultats attendus. Si le modèle réussit les tests, il est alors déployé pour effectuer des prédictions en temps réel sur de nouvelles données.

Comme tout processus, le cycle de vie du machine learning est dynamique et non statique. Il continue d'évoluer et de s'adapter en fonction de nouvelles informations, ce qui fait du machine learning une technologie en constante évolution et en perpétuelle amélioration.

Quels sont les types de machine learning ?

Le machine learning se divise en plusieurs catégories, chacune ayant ses spécificités et ses utilisations particulières :

L'apprentissage supervisé, qui utilise des données étiquetées pour développer un modèle qui effectue des prédictions précises sur des données nouvelles. Des algorithmes clés comprennent la régression linéaire et les arbres de décision.
L'apprentissage non supervisé, qui identifie des structures et des motifs dans les données non étiquetées. Des algorithmes courants sont le k-means pour le clustering et l'analyse en composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité.
L'apprentissage par renforcement, centré sur l'interaction d'un agent avec son environnement, visant à maximiser les récompenses au fil du temps.

Cette typologie permet d'appliquer le machine learning à une large gamme de tâches, de la prédiction de prix de l'immobilier (apprentissage supervisé) à la détection d'anomalies dans les transactions financières (apprentissage non supervisé) en passant par la formation de robots pour accomplir des tâches complexes (apprentissage par renforcement).

Les principaux algorithmes de machine learning

Le machine learning regorge d'algorithmes, certains étant moins utilisés que d’autres. En voici les principaux :

L’algorithme de régression. Les algorithmes de régression s'emploient dans le but de prédire un résultat continu basé sur une ou plusieurs variables indépendantes. En d'autres termes, ces algorithmes cherchent à établir une relation entre les variables. La régression linéaire et la régression logistique figurent parmi les types de régression les plus couramment utilisés. La première cherche à prédire une variable continue, tandis que la seconde sert à prédire une variable catégorielle.
L’arbre de décision. Cet algorithme se base sur la stratégie de partitionnement « diviser pour régner ». Un arbre de décision est construit de manière récursive en choisissant une variable à chaque fois pour effectuer une division, jusqu'à ce que certaines conditions soient satisfaites. L'avantage de l'arbre de décision réside dans sa simplicité visuelle et sa facilité d'interprétation.
L’algorithme d'association. Les algorithmes d'association sont utilisés pour découvrir des relations intéressantes ou des associations cachées parmi un grand ensemble de données. Ces relations peuvent prendre la forme de règles d'association ou de séquences. Un exemple courant est l'algorithme Apriori, utilisé pour analyser les transactions d'achat de clients dans le domaine du commerce électronique.
Les réseaux de neurones. Inspirés de la structure biologique du cerveau humain, les réseaux de neurones sont composés de nœuds ou de « neurones », organisés en plusieurs couches. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs et passe les résultats à d'autres neurones. Les réseaux de neurones peuvent apprendre à partir des données d'entrée et améliorer leur performance au fil du temps, ce qui les rend efficaces pour résoudre des problèmes complexes tels que la reconnaissance d'images ou de la parole.

Machine learning ou deep learning ?

Le machine learning et le deep learning sont deux approches de l'IA. Si elles partagent certaines similitudes, des distinctions notables existent entre les deux.

Le machine learning, comme nous l'avons vu, consiste à enseigner aux machines à apprendre à partir de données. Il englobe une gamme d'algorithmes, allant de la régression linéaire aux arbres de décision, qui permettent aux machines de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmées pour cela.

Le deep learning, quant à lui, est un sous-ensemble du machine learning. Il s'agit d'un type spécifique d'apprentissage qui repose sur des réseaux de neurones à plusieurs niveaux ou « profonds », d'où le terme « deep ». Ces réseaux de neurones imitent la façon dont le cerveau humain fonctionne, permettant aux machines de traiter des données de manière beaucoup plus complexe.

Alors, quand choisir le machine learning et quand choisir le deep learning ?

La réponse dépend de plusieurs facteurs. Si vous disposez de beaucoup de données et que la tâche implique la compréhension de modèles complexes, comme la reconnaissance d'images ou de la parole, le deep learning pourrait être la meilleure option. Cependant, pour les tâches plus simples, ou lorsque les données sont limitées, les techniques de machine learning pourraient suffire.

Il convient de noter que le machine learning et le deep learning ne sont pas mutuellement exclusifs. Ils représentent plutôt différents outils dans la boîte à outils de l'intelligence artificielle, chacun ayant ses forces et ses faiblesses en fonction de la tâche à accomplir.

En définitive, le machine learning se profile comme un outil puissant, capable de transformer des domaines allant de l'informatique à la finance, en passant par la santé et bien d'autres. Cette technologie repose sur une variété d'algorithmes qui lui permettent de tirer des enseignements précieux à partir des données.

En outre, le machine learning n'est pas un concept unique et monolithique ; il se divise en plusieurs types d'apprentissage. Chaque type offre des perspectives et des avantages différents, en fonction des données disponibles et des objectifs spécifiques de la tâche.

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies