Machine Learning

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Définition du terme “machine learning” (ou “apprentissage machine”)

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le terme anglophone « machine learning » est appelé en français « apprentissage machine », « apprentissage automatique » ou encore « apprentissage artificiel ».

Le machine learning est un type de technologie d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’analyser des données, d’apprendre à partir de ces données et de créer leurs propres modèles et règles sur la base de ces informations.

Le machine learning diffère des programmes informatiques normaux dans lesquels les humains programment un ensemble de règles dans le logiciel.

Le machine learning est utilisé dans tous les secteurs d’activité. Les entreprises l’utilisent pour générer des profits, réduire les coûts, automatiser, prédire l’avenir et analyser les tendances ainsi que les modèles, entre autres.

Comment fonctionne le machine learning ?

Dans les programmes informatiques standard, les ordinateurs fonctionnent à partir de données d’entrée, mais ne peuvent pas « apprendre » de ces informations ou créer des modèles à partir de ces informations.

Avec le machine learning, cependant, les algorithmes construisent leur propre modèle à partir des données d’entrée.

Bien que le machine learning comporte certains éléments d’automatisation, celui-ci n’automatise pas une tâche physique, comme par exemple répondre au téléphone. Il s’agit plutôt d’automatiser la création de modèles à partir de données.

Les ordinateurs peuvent calculer des formules et des tâches complexes beaucoup plus rapidement que les humains. C’est pourquoi les algorithmes de machine learning sont si efficaces.

Ceux-ci peuvent générer des centaines ou des milliers de fois plus de modèles que les humains.

L’importance de l’utilisation du machine learning en entreprise

Le machine learning est utilisé dans une variété d’applications du monde réel, telles que :

  • Les filtres anti-spam pour les e-mails
  • Les moteurs de recommandation sur les sites e-commerce
  • Les moteurs de recherche
  • L’analyse de texte.

L’application d’algorithmes de machine learning au big data ouvre de nouvelles possibilités aux entreprises.

Celle-ci peut être utilisée pour :

  • Développer des modèles qui évoluent avec les données dynamiques
  • Obtenir des informations sur des données existantes
  • Faire des prédictions ou des prévisions sur la base de données.

Toute entreprise peut appliquer le machine learning pour tirer des enseignements de ses données, les comprendre et faire des prédictions à partir de celles-ci.

De nombreuses entreprises de premier plan telles que Facebook, Google et Uber font du machine learning un élément central de leurs opérations.

Les trois principaux types de machine learning

Le machine learning est composé de plusieurs types d’apprentissage :

L’apprentissage supervisé

Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, l’algorithme de machine learning est entraîné sur des données étiquetées.

Cette méthode permet de réaliser deux types de tâches :

  • Des tâches de classification : celles-ci consistent à attribuer une classe à des objets
  • Des tâches de régression : ici il ne s’agit pas d’attribuer une classe, mais une valeur mathématique, un pourcentage ou une valeur absolue.

L’apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé présente l’avantage de pouvoir travailler avec des données non étiquetées. Cela signifie que le travail humain n’est pas nécessaire pour rendre l’ensemble de données lisible par la machine.

Voici des exemples de tâches réalisables grâce à cette méthode :

  • Des tâches de clustering : il s’agit de regrouper des données dans des classes d’objets similaires
  • Des tâches de filtrage collaboratif : il s’agit de prédire les articles (livres, films, articles de presse…) que des utilisateurs apprécieront dans le futur en utilisant les opinions et les évaluations d’un groupe.

L’apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement s’inspire directement de la façon dont les êtres humains apprennent des données dans leur vie. Il s’agit d’un algorithme qui s’améliore et apprend de nouvelles situations en utilisant une méthode d’essais et d’erreurs.

L’apprentissage par renforcement fonctionne en plaçant l’algorithme dans un environnement de travail avec un interprète et un système de récompense.

À chaque itération de l’algorithme, le résultat de la sortie est donné à l’interprète. Celui-ci décide si le résultat est favorable ou non.

Si le programme trouve la bonne solution, l’interprète renforce la solution en fournissant une récompense à l’algorithme. Si le résultat n’est pas favorable, l’algorithme est obligé de réitérer jusqu’à ce qu’il trouve un meilleur résultat.

Quels sont les avantages du machine learning en entreprise ?

Le machine learning présente de nombreux avantages pour les entreprises dont les principaux sont :

L’automatisation

Le machine learning permet de réduire la charge de travail et le temps. En automatisant les choses, l’algorithme fait le travail difficile à votre place.

Avec le machine learning, vous n’avez pas besoin de surveiller votre projet à chaque étape puisqu’il s’agit de donner aux machines la capacité d’apprendre afin que celles-ci puissent faire des prédictions et améliorer les algorithmes par elles-mêmes.

L’identification des tendances et des modèles

Le machine learning peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients. Celui-ci peut examiner de grands volumes de données et découvrir des tendances et des modèles spécifiques qui ne seraient pas apparents pour les humains.

En effet, le machine learning analyse le comportement humain, son historique d’achat, et sur la base de ses recherches, celui-ci identifie les produits qui intéressent le plus les clients.

De cette façon, vous pouvez recommander des produits à vos clients et améliorer les ventes de l’entreprise.

Amazon, par exemple, analyse les habitudes d’achat et les tendances de recherche de ses clients et les aide à trouver les bons produits grâce aux algorithmes de machine learning.

L’amélioration continue

Les algorithmes de machine learning sont capables d’apprendre à partir des données que nous leur fournissons. Avec l’augmentation des données traitées et évaluées, le système devient encore plus précis et efficace qu’il ne l’était à l’origine.

L’augmentation de la satisfaction client

Le machine learning peut contribuer à améliorer la rétention des clients et à garantir une expérience client de qualité.

En effet, les enregistrements des appels précédents sont utilisés pour analyser le comportement du client. Le besoin du client est ainsi attribué au responsable du service client le plus approprié.

Cela réduit considérablement les coûts et le temps investis dans la gestion de la relation client.

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