Machine learning - Qu’est-ce que c’est ?

Capable de jouer aux échecs encore mieux que des êtres humains, de détecter des fraudes bancaires, d’aider aux diagnostics médicaux, … les algorithmes d’apprentissage automatique occupent une place centrale dans de nombreux secteurs d’activité. Et à mesure que les technologies avancent, leur importance augmente. Comprendre le machine learning devient alors indispensable pour évoluer “avec son temps”. Et si les réseaux neuronaux, les modèles prédictifs et l’intelligence artificielle sont encore des concepts flous pour vous, l’École Cube vous éclaire. On vous explique ce qu’est le machine learning, mais aussi et surtout, son intérêt dans nos sociétés modernes. 

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Qu’est-ce que le machine learning ? 

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Le machine learning est une sous-branche de l'intelligence artificielle permettant aux machines d'apprendre de manière autonome, sans avoir été explicitement programmées pour chaque tâche spécifique. 

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Comment est-ce possible ? Grâce à l’analyse de grands volumes de données (le Big data). Ces données d’apprentissage fournissent aux algorithmes la matière première nécessaire pour s’entraîner, identifier des tendances et affiner leurs prédictions au fil du temps. Plus les données disponibles sont vastes et variées, plus les modèles développés deviennent précis et performants.

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Et c’est là que le machine learning tire toute sa puissance. Il est capable de repérer des motifs complexes dans des données massives. À l’inverse des méthodes analytiques traditionnelles qui atteignent leurs limites à mesure que les volumes de données augmentent. Et ce, aussi bien en termes de vitesse que de précision d’analyse. 

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En plus de l’analyse des données à grande échelle, ces algorithmes s’améliorent à vitesse grand V. Plus ils apprennent et sont exposés aux informations, plus leur performance augmente.

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Machine learning, Big data et IA 

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Le machine est learning est indissociable de deux notions clés : 

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• Le Big data : sans Big data, le machine learning n’a pas lieu d’être. Rappelons que le Big data se réfère à la collecte et au stockage de gigantesques quantités d'informations. Ce sont ces ensembles massifs de données qui rendent possible le développement des systèmes d'intelligence artificielle. Grâce à ces datas, les algorithmes de machine learning peuvent apprendre et améliorer leurs performances. 
• L’intelligence artificielle : le machine learning n’est qu’une branche de l’intelligence artificielle. Il cohabite avec d’autres technologies comme le deep learning (apprentissage profond), le traitement du langage naturel (NLP), les grands modèles de langage (LLM),  les systèmes experts ou encore les réseaux de neurones artificiels. L’ensemble de ces technologies permettent de prendre de meilleures décisions dans des domaines très variés.. 

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Les 2  approches du machine learning 

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Le but du machine learning est d’aider les ordinateurs à apprendre par eux-mêmes, sans intervention humaine. Mais pour atteindre un tel résultat, plusieurs méthodes d'entraînement peuvent être utilisées : 

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• L’apprentissage supervisé : l'algorithme s’appuie sur des données étiquetées pour établir des prédictions. C’est une méthode guidée où le modèle apprend à partir d'exemples connus lui permettant de généraliser pour de nouveaux cas similaires. L’apprentissage supervisé est adapté lorsque les résultats attendus sont bien définis et que les données sont déjà classées. Par exemple, pour la classification d'images ou la prédiction de tendances de consommation.
• L’apprentissage non supervisé :  l’algorithme découvre des motifs et des relations cachées dans des données non étiquetées, sans intervention humaine. Il est particulièrement utile pour explorer des données complexes ou massives. Et surtout, il permet de révéler des insights que l'on n’aurait pas anticipés. Par exemple, pour segmenter des clients ou détecter des anomalies. 

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Le choix entre ces deux approches dépend largement du type de données à disposition et de l’objectif final. 

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Bon à savoir : outre ces deux grandes approches, il existe des sous-catégories d'algorithme d’apprentissage automatique, comme le modèle de classification, de régression, le clustering, … Autant d’outils qui permettent d’exploiter le machine learning pour une multitude d’utilisations. 

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Pourquoi utiliser l’apprentissage automatique ? 

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Aujourd’hui, le machine learning est omniprésent dans de nombreux secteurs : banque, marketing, divertissement, industrie, … 

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Analyser d’énormes volumes de données 

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Corollaire indissociable du Big data, le machine learning permet d’abord d’analyser des ensembles de données massifs qui ne pourraient être évalués par des modèles analytiques plus traditionnels. L’apprentissage automatique se montre à la fois plus rapide et plus précis dans ses analyses. 

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Par exemple, les algorithmes ML peuvent déceler une fraude en une milliseconde à partir de données issues d’une transaction, de l'historique du client, … Dans le domaine bancaire, la différence est de taille, car cela permet de réagir rapidement face aux fraudes ou tentatives de fraude. 

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Réaliser des analyses prédictives 

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De par sa capacité à analyser des volumes massifs d’informations, le machine learning peut aussi réaliser des prédictions. Il ne va plus seulement se baser sur les résultats historiques, mais prendre en compte toutes ses données disponibles et ses analyses. Ce qui va lui permettre d’identifier différents scénarios. À partir des probabilités, le modèle peut prédire si tel ou tel scénario est plus susceptible d’intervenir. 

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Par exemple, les modèles ML peuvent déceler les pannes industrielles avant même qu’elles n’apparaissent. Cette analyse prédictive permet ainsi aux équipes de maintenance de corriger les défauts avant qu’ils n'interrompent l’activité. Pour les industries, ces technologies représentent un véritable gain de productivité et de performance. 

Fournir des recommandations 

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Les modèles de machines learning sont aussi largement utilisés en tant que modèles de recommandation. Les exemples les plus courants concernent les canaux de divertissement comme YouTube, Netflix, Instagram, … 

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En fonction des vidéos ou contenus consommés par les internautes, les algorithmes sont capables d’anticiper d’autres vidéos susceptibles de les intéresser. L’idée étant de maintenir l’utilisateur le plus longtemps possible sur la plateforme. 

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Ce qui explique en grande partie une forme d’addiction aux réseaux sociaux. Les algorithmes incitent à y rester le plus longtemps possible. 

Segmenter sa clientèle

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Grâce aux données disponibles, le machine learning permet aux entreprises d’améliorer leurs connaissances clients, et ainsi de personnaliser les interactions. 

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Concrètement, les algorithmes d'apprentissage automatique vont simplifier la segmentation de la cible. Et ce, de différentes manières. 

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Par exemple : 

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• À travers la segmentation démographique, il est possible d’envoyer des invitations à certains clients en fonction de leur localisation géographique. 
• À travers la segmentation comportementale, les entreprises peuvent adapter leur communication en fonction des habitudes d’achat. 

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Comment se former au machine learning ?

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Au vu de la diversité d’applications possibles, le machine learning représente sans aucun doute l’avenir de nos sociétés modernes (si ce n’est déjà le présent). Maîtriser cette technologie, c’est contribuer à la transformation des entreprises ; en les rendant plus productives, plus proches de leurs clients et moins à risque. 

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Mais avant cela, il faut se former à l’apprentissage automatique. Ce qui suppose la maîtrise de certains concepts et outils fondamentaux, comme la data science, l’intelligence artificielle,  la data analytics, etc. Pour développer ces connaissances, l’École Cube vous accompagne. 

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