Apprentissage automatique (Machine Learning) – Définition, fonctionnement et secteurs d’application

Marketing

Les sites web qui recommandent des produits basés sur les précédents achats de l’utilisateur utilisent le Machine Learning pour analyser l’historique d’achat des clients et proposer des produits qui pourraient les intéresser. La capacité de collecter les données, de les analyser et de les utiliser pour personnaliser l’expérience de shopping représente le futur de la vente au détail.

Gaz et pétrole

Le Machine Learning permet également de trouver de nouvelles sources d’énergie, d’analyser les minéraux dans le sol, ou encore de prédire les pannes de capteurs dans les raffineries. Cette technologie permet de rendre la distribution de pétrole plus efficiente et plus économique.

Transports

Dans l’industrie des transports, les données sont analysées pour identifier des patterns et des tendances. Ainsi, les itinéraires sont plus efficients et les problèmes potentiels peuvent être prédits pour augmenter la rentabilité. L’analyse de données et les modèles du Machine Learning sont utilisés comme de précieux outils par les entreprises de livraison, les transports publics et les autres entreprises de transport.

Quelles sont les principales méthodes de Machine Learning ?

Les deux méthodes de Machine Learning les plus couramment utilisées sont l’apprentissage supervisé l’apprentissage non supervisé. Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont entraînés à l’aide d’exemples étiquetés. Par exemple, un appareil peut avoir des points de données étiquetés F (failed) ou R (runs). L’algorithme reçoit un ensemble d’inputs ainsi que les outputs corrects correspondants, et apprend en comparant les outputs avec les résultats corrects attendus pour détecter les erreurs. Il modifie ensuite son modèle en fonction. Les méthodes comme la classification, la régression, et prédiction permettent à l’apprentissage supervisé d’utilisé des patterns pour prédire la valeur d’une étiquette ou d’une donnée additionnelle sans étiquette. Cette méthode d’apprentissage est couramment utilisée dans les applications où les données historiques permettent de prédire les événements futurs. Par exemple, elle permet d’anticiper les transactions frauduleuses ou les risques qu’un client d’une assurance ait un accident.

L’apprentissage non supervisé est utilisé pour les données qui n’ont pas d’étiquettes historiques. Le système ne connaît pas la réponse correcte, et l’algorithme doit comprendre par lui-même ce qui lui est présenté. l’objectif est d’explorer les données et de trouver une structure en leur sein. Cette méthode fonctionne bien pour les données de transaction. Par exemple, elle permet d’identifier des segments de consommateurs dotés d’attributs similaires pouvant être traités de façon similaire dans le cadre d’une campagne marketing. Elle permet également de trouver les principaux attributs qui séparent différents segments de consommateurs. Ces algorithmes sont utilisés pour segmenter les textes, pour recommander des produits et pour identifier des sources de données.

L’apprentissage semi-supervisé est utilisé pour les mêmes applications que l’apprentissage supervisé. Tous deux utilisent à la fois des données étiquetées et non-étiquetées pour s’entraîner. En règle générale, une petite quantité de données étiquetées est utilisée avec une grande quantité de données non étiquetées. Pour cause, les données non étiquetées sont moins chères et plus faciles à obtenir. Ce type d’apprentissage peut être utilisé avec des méthodes comme la classification, la régression et la prédiction. L’apprentissage semi-supervisé est utile quand les coûts associés à l’étiquetage sont trop élevés pour permettre un processus d’apprentissage entièrement étiqueté. Il est par exemple utilisé pour identifier le visage d’une personne sur une webcam.

L’apprentissage de renforcement est souvent utilisé pour la robotique, le jeu vidéo et la navigation. Grâce à l’apprentissage de renforcement, l’algorithme multiplie les tentatives pour tenter de découvrir quelles actions apportent les plus grandes récompenses. Ce type d’apprentissage regroupe trois principaux composants : l’agent (qui apprend ou prend les décisions), l’environnement (tout ce avec quoi l’agent interagit), et les actions (ce que peut faire l’agent). L’objectif est que l’agent choisisse les actions qui maximisent les récompenses attendues sur une période donnée. L’agent atteindra ce but plus rapidement en suivant des règles bien établies. L’objectif de l’apprentissage de renforcement est donc d’apprendre les meilleures règles.

Machine Learning : quels sont les avantages et les inconvénients ?

Le Machine Learning permet de prédire le comportement des clients ou de créer le système d’exploitation des voitures à conduite autonome. En ce qui concerne les avantages, il peut aider les entreprises à comprendre leurs clients à un niveau plus profond.  En collectant les données des clients et en les corrélant avec les comportements au fil du temps, les algorithmes de Machine Learning parviennent à apprendre des associations et à aider les équipes à adapter le développement des produits. Ainsi, les initiatives marketing sont adaptées à la demande des clients. Certaines entreprises utilisent le Machine Learning comme moteur principal de leur modèle économique. Toutefois, le Machine Learning présente également des inconvénients. Tout d’abord, il peut être coûteux. Les projets d’apprentissage automatique sont généralement menés par des spécialistes des données, qui perçoivent des salaires élevés. Ces projets nécessitent également une infrastructure logicielle qui peut être coûteuse.

En outre, les algorithmes formés sur des ensembles de données qui excluent certaines populations ou contiennent des erreurs peuvent conduire à des modèles inexacts du monde qui échouent. Lorsqu’une entreprise fonde des processus commerciaux essentiels sur des modèles biaisés, elle peut se heurter à des problèmes de réglementation et de réputation.

Quelles sont les différences entre data mining, machine learning et deep learning ?

Le data mining, le machine learning et le deep learning ont le même objectif, à savoir l’extraction d’insights, de patterns et de relations pouvant être utilisées pour prendre des décisions. Toutefois, leurs approches et leurs bénéfices sont différents. Le Data Mining peut être considéré comme un ensemble de différentes méthodes d’extraction d’informations depuis les données. Il implique des méthodes statistiques traditionnelles et du Machine Learning. Le Data Mining repose sur différentes méthodes en provenance de différents domaines pour identifier des patterns auparavant inconnues depuis les données. Parmi ces méthodes, on compte les algorithmes statistiques, le Machine Learning, les analyses de texte, les analyses de séries temporelles, et d’autres domaines d’analyse. Le Data Mining inclut également l’étude et l’utilisation du stockage de données et la manipulation de données.

La principale différence est que le machine learning, comme les modèles statistiques, ont pour but de comprendre la structure des données. Les modèles statistiques reposent sur une théorie prouvée mathématiquement derrière le modèle, mais les données doivent aussi correspondre à certaines caractéristiques. Le Machine Learning s’est développé à partir de la capacité à utiliser les ordinateurs pour structurer les données, même si on ignore à quoi cette structure s’apparente. Le test pour un modèle de machine Learning est la validation d’une erreur sur de nouvelles données, et non un test théorique qui prouve une hypothèse. Le Machine Learning repose généralement sur une approche itérative pour apprendre des données, et l’apprentissage peut donc être facilement automatisé. Les tests sont effectués jusqu’à ce qu’une pattern robuste soit trouvée.

De son côté, le Deep Learning combine les avancées dans le domaine de la puissance informatique et les réseaux de neurones artificiels spécifiques pour apprendre des patterns complexes au sein de larges quantités de données. Les techniques de Deep Learning sont actuellement utilisées pour l’identification d’objets dans les images, et de mots dans les sons. Les chercheurs visent à présent à appliquer la reconnaissance de patterns à des tâches plus complexes comme la traduction automatique de langage, les diagnostics médicaux et d’autres problèmes sociaux ou commerciaux importants.

Histoire du machine learning

La découverte et le perfectionnement des méthodes statistiques ont marqué l’année 1950. Cette même année, des recherches pionnières sur le machine learning ont été menées à l’aide d’algorithmes simples. En ce qui concerne les méthodes bayésiennes, elles ont été introduites en 1960 pour l’inférence probabiliste dans l’apprentissage automatique. De fait, en 1970, le winter de l’IA a été déclenché en raison du pessimisme relatif à l’efficacité du machine learning. En 1980, la redécouverte de la rétropropagation a entraîné une résurgence de la recherche sur les machines learning. De fait, les travaux sur ce sujet sont passés en 1990 d’une approche fondée sur les connaissances à une approche fondée sur les données. Les scientifiques ont commencé à créer des programmes pour que les ordinateurs puissent analyser de grandes quantités de données. Ceux-ci tirent des conclusions – ou « apprennent » – à partir des résultats.

Les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) deviennent alors populaires. Par ailleurs, les domaines de la complexité informatique par le biais des réseaux neuronaux et du calcul super-Turing font leur apparition. Les clusters de vecteurs de support et autres méthodes à noyau et méthodes de machine learning non supervisées se répandent dans les années 2000. Le deep learning devient réalisable en 2010, permettant au machine learning de devenir une partie intégrante de nombreuses applications et services logiciels largement utilisés.

Les meilleurs langages de programmation pour le machine learning

Langage de programmation Python

Plus de 8,2 millions de développeurs dans le monde utilisent Python pour coder.  Il occupe la première place dans le dernier classement annuel des langages de programmation populaires établi par IEEE Spectrum, avec un score de 100. Les bibliothèques et paquets intégrés à Python fournissent une base de code. De fait, les ingénieurs en machine learning n’ont pas besoin de partir de zéro pour écrire. En outre, la nature multi-paradigme et flexible de Python permet à ces derniers d’aborder un problème de la manière la plus simple possible.

Langage de programmation R

Le langage R peut également être utilisé par des non-programmeurs. Notamment les mineurs de données, les analystes de données et les statisticiens. Une partie essentielle du rôle quotidien d’un ingénieur en machine learning est de comprendre les principes statistiques. De fait, ils sont capables d’appliquer ces principes aux mégadonnées. Le langage de programmation R constitue un choix idéal lorsqu’il s’agit de calculer de grands nombres.

Langage de programmation Java

Java gagne en popularité auprès des ingénieurs en machine learning ayant une formation en développement Java. En fait, ils n’ont pas besoin d’apprendre un nouveau langage de programmation comme Python ou R pour mettre en œuvre l’apprentissage automatique. De nombreuses organisations disposent déjà d’énormes bases de code Java. La plupart des outils open source de traitement des données volumineuses, comme Hadoop et Spark, sont écrits en Java. Son utilisation permet de s’intégrer plus facilement aux dépôts de code existants.

Langage de programmation Julia

Julia est un langage de programmation dynamique polyvalent et performant. Il s’impose comme un concurrent potentiel de Python et R avec de nombreuses fonctionnalités prédominantes exclusivement destinées à l’apprentissage automatique. Julia a été développée spécifiquement pour implémenter les requêtes mathématiques et scientifiques de base. En fait, ces derniers sous-tendent la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique. Le code Julia est compilé en Just-in-Time ou à l’exécution en utilisant le framework LLVM. Cela permet aux ingénieurs de machine learning de bénéficier d’une vitesse élevée sans avoir à recourir à des techniques de profilage.

Les plus grands fournisseurs de solutions en machine learning

Plateforme IBM Watson

Parmi les principales plateformes d’IA, Watson est sans doute la plus avancée en termes d’offres commerciales. En fait, il s’agit d’une solution « ouverte et multi-cloud qui permet d’automatiser le cycle de vie de l’IA ». Plus que d’autres fournisseurs, IBM s’attache à fournir une suite d’outils d’IA que les entreprises peuvent choisir quand et où elles les appliquent. Le machine learning fait partie de ces modules. Chez IBM, ce service se concentre sur les informations prédictives pour les entreprises.

DeepMind de Google

DeepMind bénéficie d’une bonne réputation pour avoir construit une IA capable d’égaler un humain dans le jeu de société Go. Cette plateforme fait partie des leaders dans le domaine de l’IA bien que Google ne détienne pas de parts de marché dans le cloud computing. Actuellement, la plateforme se concentre principalement sur l’utilisation du machine learning pour la recherche et dans ses propres outils.

La plateforme d’IA Azure de Microsoft

La plateforme Azure AI de Microsoft utilise le machine learning principalement pour analyser des images et faire des prédictions à partir de données. Azure a été conçu pour offrir des fonctionnalités d’informatique de pointe afin de faciliter l’obtention d’informations et la prise de décisions fondées sur les données. Elle se concentre sur les déploiements les plus simples, qui permettent aux développeurs d’expérimenter quels algorithmes utiliser afin d’obtenir des résultats rapidement.

Plateforme d’IA d’Amazon

Dans l’ensemble, Amazon est l’entreprise qui se concentre le plus sur la mise en place et le fonctionnement rapide du ML dans les organisations. Son objectif consiste à mettre l’IA et le machine learning entre les mains des développeurs, rapidement et efficacement. En fait, l’accent a été mis sur le service aux scientifiques des données avec des outils conçus spécifiquement pour aider à analyser les données efficacement.

Source

INTELLIGENCE-ARTIFICIELLE.COM

Pour aller plus loin

Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A.J. et al. Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. J Big Data 8, 53 (2021). DOI: 10.1186/s40537-021-00444-8.