Qu’est-ce que le machine Learning ?
Le machine learning ou apprentissage automatique peut être défini comme une technologie d’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre sans programmation spécifique à cet effet. La mise en place de cette technologie implique l’existence de données organisées. Le système est ensuite alimenté par des données structurées et catégorisées lui permettant de comprendre comment classer de nouvelles données similaires. L’algorithme est optimisé à partir des feedbacks du développeur, qui informent le système des classifications erronées et lui indiquent les bonnes catégories. Le machine learning libère son potentiel lorsqu’il doit repérer les tendances dans des ensembles divers de données volumineuses, appelé big data. S’il n’y avait pas de big data (concept de stockage de grandes quantités de données sur une base numérique), L’intelligence artificielle et le machine learning n’existeraient pas.
Le machine learning est en effet la science idéale pour tirer parti des mégadonnées et de ses opportunités. Cette technologie peut en effet extraire
des données précieuses à partir d’une grande quantité d’informations complexes, sans intervention humaine. Par conséquent, il est entièrement piloté par les données, et convient donc parfaitement à la complexité du big data, dont il est indissociable. Les outils d’analyse traditionnels sont limités à un volume maximum de données pouvant être analysées.Au contraire, lorsque la source de données continue de croître, le machine learning démontre tout son potentiel, en affinant les tendances avec une précision toujours croissante. De toute évidence, plus il y a de données, plus il y a d’ordinateurs plus il est puissant et peut découvrir des modèles implicites dans les données, avec une efficacité beaucoup plus élevée que l’intelligence humaine.
Les données sont essentielles pour permettre à l’intelligence artificielle de comprendre et d’apprendre comment l’intelligence humaine analyse
les situations. Aujourd’hui, de grands ensembles de données sont accessibles en temps réel. Cette situation permet notamment à l’intelligence
artificielle et au machine learning d’utiliser une approche holistique du traitement de données, sa technologie étant suffisamment avancée pour accéder à un nombre incalculable d’informations et à en assurer l’analyse.
L’apprentissage automatique et les analyses prédictives
La réalisation d’analyses prédictives consiste à utiliser et à traiter les données issues du Big Data par des algorithmes statistiques et des techniques d’apprentissage automatiques pour prédire les probabilités en fonction du passé. L’analyse prédictive est basée sur plusieurs disciplines et technologies:
le data minning ou l’exploration de données,
les analyses statistiques,
le modelling prédictif ou modèles prédictifs,
et bien sûr le Machine learning.
Ceci dans le but de permettre aux entreprises et aux organisations de prévoir les tendances de demain dans de nombreux domaines. Dans le contexte de la pandémie du Covid 19 qui nous touche actuellement voici un exemple d’utilisation de l’analyse prédictive: « Le modèle de machine Learning développé par le Massachusetts Institute of Technology prédit qu’un arrêt trop rapide du confinement provoquera une « explosion exponentielle » du nombre de cas COVID-19″
Dans un prochain article nous verrons une technologie dérivée du Machine learning: le Deep learning
