Définition de : Machine Learning

Sommaire

Technologie issue de l’intelligence artificielle, le Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre sans programmation explicite.

Le Machine Learning, définition

Issu de la technologie d’intelligence artificielle, le Machine Learning définit un outil permettant aux ordinateurs d’apprendre sans être pourvu d’une programmation prévue à cet effet.

En d’autres termes, le Machine Learning est un « concept qui tend à rendre une machine capable d’apprendre de ses expériences ».

Cette technologie désigne une science moderne, basée sur la découverte et l’analyse de patterns et de prédictions basés sur des statistiques. Bien qu’elle soit très actuelle, cette technologie ne date pas d’hier. En effet, les premiers algorithmes voient le jour à la fin des années 1950.

À noter : ce terme anglophone se traduit en Français par « apprentissage automatique ».

Quel est l’intérêt de son utilisation ?

Le principal intérêt que présente l’apprentissage automatique est de proposer une solution informatique autonome. Autrement dit, un système informatique qui peut se protéger ou protéger un parc ou un encore un réseau d’une éventuelle cyberattaque.

La phase d’apprentissage

Afin d’avoir recours au Machine Learning, il est nécessaire, dans un premier temps, de former la machine afin qu’elle développe son propre système de raisonnement. Ainsi, la machine se base sur divers exemples dans le but d’adopter une certaine logique. Ces exemples présentent des masses de données devant être analysées. Par la suite des algorithmes de transformation en découleront. C’est au cours de cette phase que la machine entreprend le lancement de son système autonome.

L’apprentissage peut être :

  • Supervisé : la machine s’intéresse à des données d’entrées et de réponses déjà connues ;
  • Non supervisé : la machine s’intéresse à des données dont les réponses ne sont pas encore connues.

La phase de prédiction

Après avoir pris en compte un raisonnement et un algorithme correspondant, la machine doit pouvoir, en toute autonomie, déterminer la finalité d’une situation. Plus la machine apprend, plus son système se complète et apporte des prédictions et des réactions précises.

Le Machine Learning, à quoi ça sert ?

Très prisée Outre-Atlantique, cette forme d’intelligence artificielle s’adapte à une multitude de secteurs. Voici quelques cas réels de ce que permet l’application du Machine Learning :

  • Recommander des clients ;
  • Prédire si un client va quitter sa banque ou changer d’assurance ;
  • Passer des appels téléphoniques automatisés avec une voix humaine naturelle ;
  • Réaliser des diagnostics médicaux ;
  • Détecter des fraudes de reconnaissance vocale ;
  • Identifier les différents types de percussions musicales ;
  • Retenir les caractéristiques des e-mails que l’on déplace dans les spams afin d’identifier ceux qui nous parviendrons ;
  • Identifier les produits ayant un rapport avec un besoin spécifique dans le secteur du e-commerce ;
  • Prise de note électronique dans le domaine médical ;

La liste des exemples d’utilisation du Machine Learning ne s’arrête pas là. En effet, comme évoqué précédemment, l’utilisation de cette technologie n’a pas de limites.

 

Dernière mise à jour le 18/12/2020

Julien Dupé, CEO et Fondateur de Infonet

La synthèse de Julien Dupé (CEO et Fondateur de Infonet.fr)

Issu de la technologie d’intelligence artificielle, le Machine Learning définit un outil qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être pourvu d’une programmation prévue à cet effet.

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