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

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La Machine Learning est une méthode d’analyse de données permettant d’automatiser le développement de modèle analytique. Par le biais d’algorithmes capables d’apprendre de manière itérative, le Machine Learning permet aux ordinateurs de découvrir des insights cachées sans être programmés pour savoir où les chercher.

Le Machine Learning, aussi appelé apprentissage automatique en français, est une forme d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Cette technologie permet de développer des programmes informatiques pouvant changer en cas d’exposition à de nouvelles données. Découvrez la définition, le fonctionnement et les secteurs d’applications du Machine Learning. Photo : © Datamation.

Aux origines, le Machine Learning est né grâce aux technologies de reconnaissance de pattern et à la théorie selon laquelle les ordinateurs peuvent apprendre sans être programmés pour effectuer des tâches spécifiques. Les chercheurs intéressés par l’intelligence artificielle souhaitaient vérifier si les ordinateurs pouvaient apprendre à partir de données. L’aspect itératif du Machine Learning est essentiel, car il permet aux modèles de s’adapter indépendamment lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données. Ils apprennent des précédents calculs pour créer des décisions et des résultats fiables et répétables. Les algorithmes de Machine Learning ne sont pas une nouveauté, mais ce n’est que depuis peu qu’il est possible d’appliquer des calculs mathématiques complexes de plus en plus vite au Big Data. Le Machine Learning est aujourd’hui utilisé dans de nombreux domaines, comme le développement de véhicules autonomes, les systèmes de recommandations en ligne comme ceux de Netflix et Amazon, l’analyse de sentiments de clients, ou encore la détection de fraude.

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Le regain d’intérêt pour le Machine Learning est lié aux mêmes facteurs que ceux qui ont suscité l’attention au tour du data mining et des technologies analytiques. Les données sont de plus en plus nombreuses et diversifiées, la puissance informatique est moins chère que jamais, et le stockage de données est désormais abordable. Par conséquent, il est désormais possible de produire rapidement et automatiquement des modèles capables d’analyser plus rapidement des volumes de données plus importants et plus complexes. Ce faisant, les entreprises ont davantage de chances d’identifier des opportunités lucratives ou d’éviter les risques inconnus.

Machine Learning : qui l’utilise ? Quels sont les secteurs d’application de cette technologie ?

Le Machine Learning est utilisé dans de nombreuses industries, et même dans les domaines créatifs comme la peinture ou le cinéma. Les entreprises ont compris l’avantage compétitif procuré par la capacité de collecter des informations en temps réel à partir de données.

Services financiers

Les banques et autres entreprises de l’industrie de la finance utilisent le Machine Learning pour découvrir des informations importantes au sein des données, et pour empêcher la fraude. Les insights permettent d’identifier les opportunités d’investissement, tandis que le Data Mining permet d’identifier les clients à haut risque. La cybersurveillance permet quant à elle de repérer les signes de fraude.

Gouvernement

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Les agences gouvernementales peuvent utiliser le Machine Learning pour traiter les données en provenance de nombreuses sources qu’elles ont à disposition. En analysant les données de capteurs, par exemple, elles peuvent identifier les possibilités d’augmenter leur efficience et d’économiser de l’argent. Le Machine Learning permet également de détecter les fraudes et de réduire le nombre de vols d’identités.

Santé

L’on fait de plus en plus appel au Machine Learning dans le secteur de la santé, notamment grâce à l’essor des objets connectés et autres capteurs permettant d’utiliser les données pour accéder aux données de santé d’un patient en temps réel. Cette technologie peut aussi aider les experts médicaux à analyser les données pour identifier des tendances alarmantes afin d’améliorer les diagnostics et les traitements.

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