Le réseau social qui affiche des publications en fonction de vos habitudes, les plateformes de streaming qui proposent des contenus selon vos préférences ou le moteur de recherche qui trie les résultats suivant vos recommandations sont des exemples de machine learning. Il s’agit, en résumé, d’une technologie avancée qui personnalise l’expérience en fonction de son utilisateur. Elle fait usage d’algorithmes performants, d’où sa faculté exceptionnelle. Voici en détail ce qu’il faut retenir du machine learning.
Le machine learning : petit rappel
Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui s’occupe de la personnalisation de contenus.
En quoi consiste le machine learning ?
Traduction littérale d’apprentissage automatique, le machine learning consiste en une technologie qui propose d’apprendre aux machines à soutirer des enseignements à partir des données. En d’autres termes, il utilise les approches mathématiques et statistiques afin de fournir aux ordinateurs la faculté d’apprendre et de tirer des leçons des renseignements collectés. Ce processus est connu sous le nom de data science.
Cette prouesse technologique provient des algorithmes utilisés. Ces derniers sont programmés pour trouver des patterns et des corrélations dans l’ensemble des données. De leur analyse des données, ils peuvent prendre les meilleures décisions possibles et envisager les prévisions les plus probables.
L’analyse d’une quantité considérable de données aiguise la pratique, augmente le potentiel du programme et perfectionne le machine learning. Aussi, son degré de performance repose sur le nombre de données analysées et accessibles.
Quels sont les types de machine learning ?
Trois types de machine learning existent :
- L’apprentissage supervisé ;
- L’apprentissage non-supervisé ;
- L’apprentissage par renforcement.
Couramment utilisé, l’apprentissage supervisé fait usage de données étiquetées dans le but d’orienter la machine vers les patterns à rechercher. Le modèle contient déjà des données triées selon la manière dont le système est censé le faire. Cependant, l’étiquetage s’avère onéreux et le modèle peut être biaisé par des données d’entraînement, ce qui met à mal la performance du programme.
Par opposition à l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non-supervisé utilise des données non étiquetées. Son fonctionnement se résume à l’intégration d’un grand volume de données et à l’utilisation des algorithmes afin d’en soutirer les caractéristiques pertinentes qui serviront à étiqueter et classer les données.
L’apprentissage par renforcement propose de laisser l’algorithme multiplier les tentatives et expérimenter toutes les approches possibles afin d’en tirer de nouvelles informations.
Machine learning et intelligence artificielle : quelle différence ?
Les deux technologies partagent deux tâches communes : l’automatisation du traitement de données en grand volume et une amélioration constante de leur processus. Elles servent ces mêmes intérêts : les analyses prédictives, l’accélération et l’amélioration de la prise de décisions. Cependant, l’intelligence artificielle appliquée s’intéresse aux techniques de développement des fonctions cognitives similaires à l’intelligence humaine. Il se penche ainsi sur la mémorisation, le raisonnement, la compréhension, la communication, l’adaptation et l’apprentissage autonome.
Le machine learning assure automatiquement l’apprentissage de ses algorithmes et résout des problèmes de manière autonome.
Machine learning : mode opératoire
Le fonctionnement du machine learning repose sur un principe simple : l’autonomie.
Le processus de traitement
Le processus démarre sur une sélection et une préparation d’un ensemble de données d’entraînement. Ces dernières alimenteront le modèle afin d’initier le machine learning à la résolution de problème. Les données peuvent être étiquetées pour aider l’instrument à repérer les caractéristiques à identifier.
Dans le cas contraire, le modèle repère et extrait les caractéristiques récurrentes par ses propres moyens.
Puis arrive la sélection d’un algorithme à exécuter sur l’ensemble des données d’entraînement.
En troisième étape, le machine learning s’entraîne à travers l’exécution de variables. Les résultats qui en découlent sont comparés et ajustés en conséquence. De nouvelles variables sont également exécutées jusqu’à obtenir le résultat attendu.
Les algorithmes utilisés
A titre de rappel, un algorithme est une séquence d’actions exécutées pour résoudre un problème, effectuer une tâche pour opérer un réglage. Un programme informatique recourt aux algorithmes afin de détailler les étapes de réalisation d’une opération. La performance de ces outils IA dépend de sa complexité, de la difficulté du problème à résoudre, ou de l’action à réaliser.
Parmi les algorithmes utilisés figure l’arbre de décision. Il met sur pied une arborescence de résultats susceptibles de se produire ou de ne pas se produire.
Il existe aussi la forêt aléatoire qui se résume à la multiplication et à la classification de plusieurs arbres de décision. Elle joue essentiellement sur les variables et aide à la prédiction de plusieurs scénarios selon chaque observation. La prédiction finale est alors le fruit de la somme des différentes prédictions. Les fonctionnalités de ces algorithmes prédictifs en font des instruments utiles appréciés dans les secteurs de la finance et de l’investissement.
Le machine learning : les domaines d’application
Le machine learning s’immisce dans de nombreux domaines, dont la formation professionnelle.
Le machine learning dans le secteur médical
L’instrument compte plusieurs fonctionnalités au service de la santé :
- Analyse des images médicales ;
- Diagnostic et prédiction de maladies ;
- Analyse des symptômes ;
- Personnalisation du traitement selon les spécificités du patient…
La médecine prédictive n’est pas en reste. L’historique des patients permet de prévoir le risque de développement de certaines maladies.
Par extension, l’apprentissage automatique facilite la gestion du système de santé. L’outil améliore la planification des ressources disponibles afin de prévenir le risque de surcharge, booster l’efficacité des soins et amenuiser le temps d’attente.
Le machine learning dans la finance
Les facultés prédictives du machine learning profitent au secteur financier. Les algorithmes estiment les prix des actions, facilitent la prise de décision dans la gestion des risques et repèrent les fraudes. Il prédit les tendances boursières, décrypte les données historiques du marché et analyse les nouvelles économiques afin de fournir une vision des futurs prix des actions.
La gestion du portefeuille fait aussi partie des fonctionnalités intéressantes de l’outil. Les algorithmes examinent les données de marchés afin d’identifier et d’optimiser la composition des portefeuilles d’investissement.
Le machine learning et la formation professionnelle
Dans la formation continue, le machine learning côtoie de nombreux modules et contenus. Il offre l’opportunité d’optimiser et d’affiner le système pédagogique. Il est à même de mettre en place des parcours formatifs adaptables et évolutifs. Ces modèles peuvent ensuite être réajustés selon le profil, le progrès et le parcours de l’apprenant.
L’expérience et la personnalisation sont les maîtres mots du machine learning. Il offre aux élèves l’opportunité de profiter d’un programme adapté selon leurs besoins. La synergie entre le besoin et le développement technologique génère un environnement favorable à l’apprentissage.
L’instrument dynamise la formation et façonne le modèle pédagogique aux réalités professionnelles. L’intervention de l’IA en entreprise est la réponse au besoin de formations spécifiques et adaptées à la situation du terrain.
Le machine learning : pourquoi les formateurs s’y intéressent ?
L’instrument révolutionnaire fait la part belle à la formation pédagogique, mais pour quelles raisons ?
Pour la personnalisation de la formation continue
Les modules pédagogiques habituels sont utiles, mais souffrent d’une uniformité. Les contenus sont standardisés et ne peuvent garantir la montée en compétences de tous les profils d’apprenant. Dans l’optique d’une amélioration, le machine learning propose aux formateurs de se détacher de cette méthode traditionnelle.
Le programme ne se contente pas de générer des contenus adaptatifs, il diversifie les méthodes pédagogiques. Toutes les ressources sont mises à disposition de l’apprenant pour l’aider à se former et à gagner en compétences dans un délai record.
Le suivi est également au rendez-vous. Il permet de mesurer le résultat de la formation, de détecter et d’ajuster les failles.
Pour l’accessibilité de la formation professionnelle
Le machine learning rehausse la flexibilité et l’accessibilité de la formation continue. Il élargit les perspectives d’apprentissage par la création de nouvelles opportunités, de nouveaux modèles et notamment de méthodes. Il met à l’honneur la formation en distanciel conjuguée à une formation personnalisée.
Il adapte le contenu et le programme pédagogique à l’emploi du temps du collaborateur. Ainsi, ce dernier peut apprendre tout en maintenant sa productivité.
FAQ — Tout savoir sur le machine learning et son fonctionnement
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une technologie issue de l’intelligence artificielle qui permet aux programmes informatiques d’apprendre à partir des données. Il analyse de grands volumes d’informations pour reconnaître des schémas, tirer des conclusions et améliorer ses performances sans intervention humaine directe.
Comment le machine learning transforme-t-il la formation professionnelle ?
Il rend la formation plus flexible, interactive et personnalisée. Les apprenants bénéficient d’un suivi intelligent, d’un contenu adapté à leur rythme et d’une meilleure montée en compétences.
Quels sont les avantages du machine learning pour la formation à distance ?
Grâce à ses algorithmes, le machine learning ajuste les contenus et exercices selon le niveau de l’utilisateur. Il rend la formation à distance plus interactive, pertinente et motivante.