Au cours des dix dernières années, le Machine Learning et les technologies d’apprentissage automatique ont eu un impact significatif sur la vie de chacun d’entre nous, influençant même les activités quotidiennes les plus simples.
Chatbots, applications de traduction linguistique, reconnaissance vocale et d’images, recherches pertinentes sur le web en fonction de l’intention de recherche, mais aussi nos flux de contenu sur les réseaux sociaux ou les recommandations de films sur les plateformes de streaming en fonction de nos préférences. Le Machine Learning est aujourd’hui si omniprésent que nous l’utilisons probablement plusieurs fois par jour sans même nous en rendre compte.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning est né en 1959 et a été inventé par le scientifique américain et pionnier de l’intelligence artificielle Arthur Lee Samuel. Ce dernier a inventé le terme pour la première fois, le définissant comme le domaine d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés.
Aujourd’hui, le Machine Learning (ou l’apprentissage automatique en français) désigne la capacité d’une machine à imiter le comportement et l’intelligence humaine. Ce sous-domaine particulier de l’intelligence artificielle permet en effet d’effectuer des tâches complexes et de résoudre des problèmes d’une manière similaire à celle des humains.
L’expression anglaise « machine learning » désigne donc l’activité d’apprentissage automatique propre aux machines, visant à créer des modèles informatiques capables de simuler le comportement intelligent humain à travers l’expérience directe. Cela signifie disposer de machines capables, par exemple, de comprendre un texte écrit dans un langage naturel et d’y répondre, tel un chatbot sur un site de paris en ligne qui peut converser avec les parieurs et apporter les solutions appropriées à leurs requêtes.
Machine Learning : comment ça marche ?
Les algorithmes de Machine Learning sont généralement conçus pour identifier des schémas, classer des objets, prévoir des résultats et prendre des décisions sur la base de données acquises qui ne sont pas nécessairement structurées. Ils peuvent être utilisés individuellement ou combinés, afin d’obtenir une plus grande précision dans les cas où les données fournies sont complexes et plus imprévisibles.
Le processus de Machine Learning commence par la collecte et la préparation des données, qui peuvent être des chiffres, des images ou du texte de tout type provenant de différentes sources ; plus vous disposez de données, plus le résultat sera fiable. Ces données sont utilisées par les programmeurs pour former les modèles d’apprentissage automatique, qui peuvent être entraînés à détecter des modèles ou à faire des prévisions. Au fil du temps, les paramètres de ces modèles peuvent également être modifiés afin d’obtenir des résultats plus précis.
Différence entre le Machine Learning et l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle et le Machine Learning sont souvent utilisés de manière interchangeable et considérés comme synonymes, mais il existe en réalité une subtile différence entre ces deux termes. Le Machine Learning n’est qu’un des nombreux sous-domaines de l’intelligence artificielle, et il donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre automatiquement sans être explicitement programmés.
Cette ambiguïté dans l’utilisation des deux termes provient du fait que, ces dernières années, l’apprentissage automatique est probablement devenu le moyen le plus important d’application de l’IA. C’est pourquoi certaines personnes utilisent les termes IA et Machine Learning presque comme des synonymes : la plupart des progrès actuels dans le domaine de l’IA ont impliqué le Machine
Learning.
Que peut-on faire avec le Machine Learning ?
Une enquête a révélé que 97 % des entreprises utilisent déjà l’apprentissage automatique ou prévoient de l’utiliser dans les années à venir. D’autres cherchent encore à déterminer comment elles peuvent tirer parti de l’apprentissage automatique et comprendre quels problèmes il est capable de résoudre. C’est pourquoi, face à l’augmentation des investissements des entreprises dans cette technologie, on a commencé à parler de Machine Learning d’entreprise.
Du marketing au commerce en ligne, de la finance à la médecine et aux transports, les domaines d’application du Machine Learning sont variés et ne dépendent pas de la taille de l’entreprise ni du type d’activité. Cette nouvelle technologie est aujourd’hui de plus en plus décisive pour générer de la valeur ajoutée pour les consommateurs, améliorer l’efficacité opérationnelle et soutenir les processus décisionnels.
Ce n’est pas un hasard si le Machine Learning est au cœur des modèles commerciaux des plus grandes entreprises technologiques mondiales, comme dans le cas de l’algorithme de suggestions de films et de séries TV de Netflix, de l’utilisation des contenus dans les flux Facebook et Instagram ou de l’algorithme d’analyse Page Rank grâce auquel Google fournit les résultats d’une recherche sur le web.
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