Le machine learning, ou apprentissage automatique, est un domaine de l’intelligence artificielle. Son objectif ? Que les ordinateurs apprennent à partir de données sans être explicitement programmés.
Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent ainsi de grandes quantités de données et s’en servent pour améliorer leurs performances dans l’exécution de tâches spécifiques, comme la reconnaissance d’images, la traduction de langues ou la prédiction de tendances.
En plein essor, l’apprentissage automatique possède un fort potentiel pour les entreprises.
La genèse de la technologie du machine learning remonte aux années 1940, lorsque les pionniers de l’informatique comme Alan Turing et John von Neumann ont posé les bases théoriques de l’intelligence artificielle. Le développement du domaine a connu des périodes d’essor et de ralentissement, mais ces dernières années, grâce à l’augmentation de la puissance de calcul et à l’abondance des données, le machine learning a connu une croissance exponentielle et a révolutionné de nombreux secteurs.
Les grandes étapes clés du développement de cette technologie d’IA sont les suivantes :
Avec le machine learning, les ordinateurs apprennent sans être explicitement programmés, grâce à des données. Le fonctionnement du machine learning peut être résumé en quatre étapes essentielles.
La première étape de développement des algorithmes de machine learning consiste à rassembler des données pertinentes, provenant de différentes sources pour le problème à résoudre (capteurs, bases de données, interactions humaines, etc.). Ces données brutes doivent ensuite être nettoyées, prétraitées et formatées pour pouvoir être utilisées (correction d’erreurs, gestion des valeurs manquantes, transformation des données en un format approprié, etc.).
Le choix de l’algorithme de machine learning va dépendre du type de problème et de la nature des données. Il existe de nombreux algorithmes, chacun avec ses atouts et ses faiblesses. Une fois l’algorithme choisi, il est entraîné sur les données préparées. Au cours de l’entraînement, l’algorithme ajuste ses paramètres pour apprendre à identifier les schémas et à faire des prédictions sur les nouvelles données.
Une fois l’entraînement terminé, le modèle de machine learning doit être évalué pour mesurer ses performances. Cette étape consiste à le mettre à l’épreuve en employant un ensemble de données distinct de celui utilisé pour l’entraînement. Cette évaluation permet de déterminer la précision du modèle, sa capacité à généraliser à de nouvelles données et sa robustesse face aux erreurs.
Si le modèle algorithmique obtient des résultats satisfaisants lors de l’évaluation, il peut être déployé en production. Il sera alors employé pour réaliser des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données. Il est recommandé de veiller en permanence sur les performances du modèle déployé et de le retravailler si nécessaire.
Le machine learning se base sur 3 types d’apprentissage principaux.
Dans l’apprentissage supervisé, qui est le plus courant, l’algorithme reçoit un ensemble de données d’entraînement composé d’exemples étiquetés. Ainsi, chaque exemple est associé à une sortie souhaitée ou à une « vraie réponse« . L’objectif est de faire en sorte que l’algorithme apprenne à partir de ces exemples, afin de pouvoir prédire la sortie correcte pour de nouveaux exemples non étiquetés. Par exemple, pour prendre un problème de classification d’images, les exemples d’entraînement pourraient être des images d’animaux étiquetées comme « chat« , « chien » ou « oiseau« . L’algorithme apprendrait alors à identifier les caractéristiques distinctives de chaque animal pour pouvoir ensuite classifier de nouvelles images d’animaux non étiquetées.
Dans l’apprentissage non supervisé, l’algorithme ne reçoit pas d’exemples étiquetés, mais un ensemble de données non étiquetées. Il doit ainsi découvrir par lui-même la structure ou les schémas cachés dans les données. Cette approche est tout indiquée pour des tâches comme le clustering (pour regrouper des données similaires en groupes distincts) ou la réduction de dimensionnalité (pour réduire la quantité de variables dans un ensemble de données tout en préservant l’information la plus importante).
Dans l’apprentissage par renforcement, l’algorithme apprend à interagir avec un environnement en se basant sur des récompenses ou des pénalités.
L’algorithme explore ainsi différentes actions et observe les conséquences de ces actions pour apprendre à maximiser sa récompense cumulée à long terme.
Ce type d’apprentissage est utilisé dans des applications comme la robotique, où l’objectif est de contrôler un robot pour qu’il accomplisse une tâche spécifique, ou encore dans les jeux vidéo, où l’objectif est de développer un agent capable de jouer à un jeu de manière optimale.
L’apprentissage automatique, ou machine learning, et l’apprentissage profond, ou deep learning, sont deux puissants outils d’IA, mais qui diffèrent par leur approche, leurs capacités et leurs applications.
L’apprentissage automatique offre une flexibilité et une simplicité, tandis que l’apprentissage profond offre une puissance et une performance accrues pour des tâches complexes. Voici leurs différences par caractéristiques.
Le machine learning utilise une large variété d’algorithmes, dont les arbres de décision, les K-nearest neighbors (KNN), les SVM (Support Vector Machines) et les modèles linéaires, alors que le deep learning se concentre sur les réseaux neuronaux artificiels (ANNs pour Artificial neural networks).
Dans l’apprentissage automatique, les modèles sont plus simples et faciles à interpréter. Dans l’apprentissage profond, en revanche, les modèles sont constitués de plusieurs couches neuronales, ce qui les rend plus complexes et plus difficiles à interpréter, mais aussi plus puissants.
Les algorithmes de machine learning apprennent à partir de données étiquetées, où les sorties souhaitées sont connues, tandis que les algorithmes de deep learning apprennent à partir de données étiquetées ou non étiquetées.
Le machine learning convient à une large gamme de tâches, telles que la classification, la régression et le clustering. Le deep learning, lui, est particulièrement adapté aux tâches complexes qui nécessitent une grande capacité de représentation (reconnaissance d’images, traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.).
L’apprentissage automatique fonctionne avec des ensembles de données relativement petits. L’apprentissage profond nécessite, au contraire, de grands ensembles de données pour s’entraîner.
La technologie de machine learning peut être utilisée sur des ordinateurs personnels. La technologie de deep learning nécessite du matériel puissant, comme des GPU (Graphics processing unit en anglais), pour s’entraîner.
Le machine learning révolutionne le Field Service Management (FSM) en apportant une multitude d’avantages aux entreprises qui gèrent des interventions sur site. Les fonctionnalités clés du machine learning dans le FSM sont au nombre de 4 :
Le machine learning représente une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ses applications variées, allant de l’optimisation de la planification à la gestion des stocks, dans le Field Service Management, démontrent son potentiel transformateur.
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