Le Machine Learning est un domaine scientifique, et plus particulièrement une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une science qui consiste à laisser des algorithmes révéler des patterns (des répétitions), à savoir des mots récurrents, dans les données traitées. Ces dernières peuvent être des mots, des images, des chiffres, des statistiques…
Retrouvez, dans cet article, tout ce que vous devez savoir sur le Machine Learning.
Machine Learning : définition
Le Machine Learning ou apprentissage automatique est une science qui permet de détecter des patterns dans les données traitées et de fournir des prévisions en se référant à des statistiques. En d’autres termes, le Machine Learning consiste à extraire des données permettant la reconnaissance de patterns pour en tirer des prévisions.
Pour traiter d’importantes quantités de données, le Machine Learning se révèle bien plus précis et rapide en comparaison avec les autres méthodes traditionnelles. En effet, il est capable de détecter une fraude en des fractions de secondes, rien qu’en s’appuyant sur certaines données. De ce fait, le Machine Learning est la meilleure technologie pour tirer profit du Big Data et de ses privilèges. Elle est devenue aujourd’hui indispensable pour analyser les données transactionnelles, les données extraites de plateformes CRM ou bien des réseaux sociaux, et ce sans besoin de l’intervention des humains.
Un petit aperçu sur le fonctionnement de Machine Learning
Le fonctionnement d’un modèle de Machine Learning est basé sur quatre étapes principales. Généralement, c’est le Data Analyst qui s’occupe de la gestion et de la supervision de ce procédé.
Etape N°1 : la préparation des données d’entraînement
La première étape consiste à choisir et à préparer les données d’entraînement. Ces données seront traitées par la technologie de Machine Learning afin de résoudre un problème bien déterminé.
Les informations peuvent être étiquetées dans le but d’indiquer au modèle les caractéristiques qu’il devra reconnaître. Elles peuvent également être non étiquetées, et le modèle devra révéler les caractéristiques récurrentes, sans besoin de l’intervention humaine.
Dans tous les cas, il est important de nettoyer et organiser les données soigneusement. Dans le cas contraire, l’entraînement de l’apprentissage automatique risque d’être biaisé. Ainsi, les résultats de ses prévisions seront directement impactés.
Etape N°2 : la sélection de l’algorithme à exécuter
La seconde étape consiste à choisir un algorithme à utiliser pour traiter les données d’entraînement. Le type d’algorithme à exécuter dépend du volume de données d’entraînement. Il dépend aussi de la nature du problème en question.
Etape N°3 : l’entraînement de l’algorithme
La troisième étape consiste à entraîner l’algorithme choisi. Il s’agit d’un processus itératif qui consiste à exécuter des variables à travers l’algorithme et de comparer les résultats avec ceux qu’il aurait dû avoir.
Le biais et les « poids » peuvent par la suite être ajustés pour obtenir un résultat plus précis. Il est obligatoire d’exécuter les variables jusqu’à ce que l’algorithme procure le même résultat à chaque fois.
Etape N°4 : l’utilisation et l’amélioration du modèle
La quatrième et dernière étape consiste à utiliser et améliorer le modèle. On exécute le modèle sur de nouvelles informations, dont la source dépend du problème à résoudre. A titre d’exemple, un modèle d’apprentissage automatique conçu pour révéler les spams sera utilisé sur les emails.De son côté, le modèle d’apprentissage automatique d’un aspirateur (robot) ingère les informations résultant de l’interaction avec le monde réel, comme par exemple l’aménagement des habitations. La précision et l’efficacité peuvent aussi s’accroître au fur et à mesure au fil du temps.
Quels sont les différents types de Machine Learning ?
Il existe trois principaux types de Machine Learning : Machine Learning supervisé, Machine Learning non supervisé et Machine Learning par renforcement.
Machine Learning avec supervision
L’apprentissage automatique supervisé est une technologie simple et précise. Les data analysts présentent aux ordinateurs des exemples d’entrées et de sorties appropriés pour qu’il puisse rechercher des solutions pertinentes. Le but est que l’ordinateur apprenne le principe de base qui détermine les sorties et les entrées.
Cette méthode permet de faciliter le processus d’entraînement de l’algorithme et nécessite moins de données que les autres puisqu’on peut comparer les résultats obtenus avec les flux des ensembles de données étiquetées. Cependant, l’étiquetage d’une quantité importante de données peut couter cher. Il existe de nombreux types d’algorithmes de Machine Learning avec supervision. On peut citer parmi lesquels les forêts aléatoires, les arbres décisionnels, la régression logistique, la régression linéaire, la classification naïve bayésienne, la machine à vecteurs de support (SVM), boosting des gradients, la méthode du k plus proche voisin (k-NN), etc.
Machine Learning non supervisé
Dans le cas d’apprentissage non supervisé, les informations ne sont pas étiquetées. L’ordinateur peut traiter des grandes quantités d’informations et rechercher des patterns. Il utilise des algorithmes pour identifier ses caractéristiques et pouvoir les classifier en temps réel, sans besoin de l’intervention des Data Scientists.
Plutôt que d’automatiser les prévisions, cette technologie permet de détecter les répétitions que les Data Scientists ne peuvent pas révéler dans les flux de données. Malgré qu’elle soit simple à appliquer, cette méthode n’est pas très répandue. Toutefois, elle est désormais de plus en plus prisée dans le domaine de la sécurité informatique.
Il existe de nombreux types d’algorithmes d’apprentissage automatique non supervisé. On cite parmi lesquels : K-Means, clustering hiérarchique et minimisation de la dimensionnalité.
Machine Learning par renforcement
Le principe de Machine Learning par renforcement consiste à laisser un algorithme apprendre de ses erreurs pour atteindre un certain objectif, par exemple conduire une voiture. L’algorithme de l’apprentissage automatique essaye d’appliquer de nombreuses approches pour atteindre cet objectif.
En 2013, l’algorithme de Machine Learning par renforcement est devenu très prisé en apprenant comment gagner dans les jeux vidéo Atari, sans besoin de l’intervention d’un programmeur.
Les principaux algorithmes d’apprentissage par renforcement sont : Deep Q Network (DQN), SARSA (State Action Reward State Action) et Q-learning.
Cas d’usage et applications de Machine Learning
Ces dernières années, on entend parler de nombreux progrès dans le domaine de l’intelligence artificielle dont la majorité sont directement liés à l’apprentissage automatique.
En effet, il en va de même pour les réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter, pour les moteurs de recherche web ou pour les assistants vocaux, tels que Alexa et Siri. Ainsi, l’apprentissage automatique peut être considéré comme l’innovation phare du XXIème siècle.
Raison pour laquelle, les moteurs de recherche web et les plateformes citées ci-dessus collectent des grandes quantités de données personnelles sur leurs utilisateurs : leurs films préférés, les liens sur lesquels ils cliquent, les publications auxquelles ils réagissent, … On utilise ces données pour exécuter un algorithme de Machine Learning et lui permettre de prévoir ce qu’on veut.
Le Machine Learning est également une technologie qui permet à votre boite mail de détecter les spams, aux appareils électroménagers ( robots) de faire le ménage seuls et aux appareils d’analyse médicale d’aider les médecins à repérer les tumeurs avec précision. Les voitures autonomes, elles reposent également sur le Machine Learning.
Quant aux assistants numériques, tels que Amazon Alexa, Apple Siri ou Google Assistant, ils fonctionnent avec la technologie de traitement naturel du langage (NLP). Il s’agit d’une application d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’analyser des données textuelles ou vocales dans l’objectif de comprendre le langage humain. Cette technologie permet également d’émettre la voix des GPS, des Chatbots ou encore des logiciels de type ” speech-to-text “.À mesure que le Big Data continuera à se développer, avec toujours plus de données générées, et que le domaine de l’informatique continuera à gagner en puissance, l’apprentissage automatique offrira encore davantage de cas d’usage et de champs d’applications.