Les usages du Machine Learning

Dans l’ère digitale actuelle, l’Intelligence Artificielle est une technologie accessible et utilisée dans de nombreux domaines. Afin de profiter des atouts de l’IA, différentes techniques peuvent être utilisées. Parmi elles, le machine learning va permettre de s’intéresser aux algorithmes d’apprentissage des machines pour obtenir des informations pertinentes à partir de données analysées. Dans de nombreux domaines, l’utilisation du Machine Learning a un impact non-négligeable. Aujourd’hui, cette technologie apparaît comme un élément primordial pour les entreprises qui souhaitent améliorer  leur connaissance client et ainsi répondre  aux besoins des clients. Retour sur ce qu’est le machine learning et quelles sont ses utilisations.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Egalement appelé “Apprentissage automatique”, le machine learning est un domaine s’intéressant aux capacités d’apprentissage d’une machine et son mode de fonctionnement. L’objectif du machine learning est donc d’entraîner un algorithme pour traiter de manière pertinente et efficace les différentes données à disposition. Le machine learning se divise en deux principales phases : apprentissage et prédiction.

Phase d’apprentissage

L’objectif du machine learning est de laisser la machine construire son système de raisonnement sans avoir à imposer un programme au préalable. Pour cette phase d’apprentissage, la machine se base sur plusieurs exemples afin de comprendre la logique du modèle qu’elle doit intégrer. Pour se former, le machine learning va s’intéresser aux masses de données à analyser afin d’en déterminer l’algorithme de transformation. A partir des exemples étudiés, le machine learning commence ainsi sa phase d’apprentissage en toute autonomie.

Phase de prédiction

Après avoir intégré le raisonnement et l’algorithme du problème en question, le machine learning doit être en capacité de déterminer la finalité d’une situation donnée. Plus l’apprentissage du machine learning est complet, plus les prédictions obtenues par cet outil seront précises.

Quelles sont les techniques du Machine Learning ?

Le fonctionnement du machine learning se base sur deux types de techniques : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non-supervisé. Ces deux techniques s’inscrivent dans les phases d’apprentissage et de prédiction qui caractérisent le fonctionnement du machine learning.

Apprentissage supervisé

Cette technique s’appuie sur un algorithme d’apprentissage supervisé, c’est-à-dire que la machine s’intéresse à des données d’entrée et de réponses aux données déjà connues. Ce traitement des données connues va permettre à l’algorithme de se former et d’élaborer un modèle de prévisions adapté pour les données à traiter par la suite.

Pour développer ces modèles prédictifs, l’apprentissage supervisé va notamment se baser sur des techniques de classification. La mise en pratique des techniques de classification implique le fait que les données peuvent être identifiées et catégorisées en fonction de leurs caractéristiques. L’application des techniques de classification se retrouvent dans différents domaines : digital, médical, banque. Un des exemples de classification les plus courants et la détermination automatique de la nature d’un mail : authentique ou spam.

L’apprentissage supervisé se retrouve également dans les techniques de régression. Cette technique est utilisée pour prévoir des variables continues. A partir de l’apprentissage supervisé d’un modèle de données variables, la machine est censée prévoir les différentes variations et fluctuations de données réelles comme les variations de température ou la demande en énergie selon les périodes de l’année.

Apprentissage non supervisé

A l’inverse de l’apprentissage supervisé, celui non supervisé va s’appuyer sur des données d’entrée dont les réponses ne sont pas identifiées. L’objectif de ce type de technique est de mettre en exergue des modèles intrinsèques aux données traitées. Parmi l’apprentissage non supervisé, on retrouve la technique de clustering. Ce modèle d’apprentissage non supervisé est le plus courant et permet d’identifier des points communs entre certaines données et de les regrouper clairement par groupe.

Des cas concrets d’application du Machine Learning

Au quotidien, l’Intelligence Artificielle est particulièrement présente et est appliquée dans différents domaines grâce au machine learning. Plusieurs cas nous permettent d’illustrer l’utilité et les effets de cette technologie dans notre vie quotidienne.

Recommandations client

Lors de la navigation sur internet, des données sont collectées sur l’utilisateur : historique d’achats et de recherches. En fonction de ces informations, le machine learning va pouvoir identifier les besoins clients et quels sont les produits qui pourront potentiellement intéresser chaque client. Parmi les applications de ce modèle, on retrouve notamment la plateforme Netflix qui proposent des recommandations à chaque utilisateur en fonction de son historique de visionnage et de ses goûts. L’objectif est de personnaliser le service proposé en fonction des spécificités de chaque client.

Diagnostic médical

C’est sans doute l’un des applications du machine learning les plus intéressantes. En effet, en s’intéressant aux informations médicales, le modèle du machine learning peut établir un diagnostic de l’état de santé d’un patient et anticiper les éventuels risques. Dans certains cas, ce diagnostic réalisé grâce au machine learning permet de prévenir de la survenue d’un crise cardiaque.

Remplacement d’images dans les vidéos

Grâce à une identification des images encore plus précise, certaines techniques du machine learning vont permettre de transformer des images directement dans une vidéo. Cette technologie permet de retrouver des éléments similaires afin de les regrouper et de pouvoir les modifier grâce à des logiciels adaptés (exemple : PyTorch).

De multiples applications pour le machine learning

De la détection de fraude à la reconnaissance vocale, en passant par la prévision des prix, les applications du machine learning sont multiples et peuvent perfectionner sensiblement différents domaines. En fonction de la nature des données, de la masse à traiter et de l’utilisation des informations obtenues, le choix d’appliquer tel type d’algorithme va pouvoir varier. Quoi qu’il en soit le machine learning dispose donc d’un véritable potentiel et peut permettre à de nombreux domaines de s’améliorer.

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