Le Machine Learning : Quand les Machines Apprennent

Introduction

Dans notre article portant sur la maintenance prédictive (que vous pouvez lire ici), nous avions brièvement parlé du machine learning (ML) et nous avions promis de revenir sur le sujet.

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est devenu un sujet incontournable dans le monde technologique. Bien qu'il semble complexe, le concept peut être expliqué simplement : il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle (IA: voir cet article) qui permet aux machines d’apprendre à partir de données, comme un humain qui apprend par expérience. Cette approche permet aux ordinateurs de résoudre des problèmes et de prendre des décisions sans être programmés de manière explicite pour chaque tâche. Les applications du machine learning sont déjà omniprésentes dans notre quotidien, des recommandations en ligne à la reconnaissance vocale, nous traitons chaque jour avec des applications du ML désormais.

Alors, comment tout cela fonctionne ?

I. Comment les machines apprennent-elles ?

Le machine learning se distingue par sa capacité à apprendre et à s’adapter en fonction des données qui lui sont fournies. Pour mieux comprendre, imaginons un jeu de cartes. Si on apprend à un enfant à reconnaître les cartes à travers des exemples (cœur, pique, carreau), il sera capable de deviner le motif d’une nouvelle carte en se basant sur ce qu'il a vu auparavant. Les machines utilisent une logique similaire : elles examinent des ensembles de données, analysent les informations, et adaptent leur comportement en fonction des résultats.

L'apprentissage automatique se divise en plusieurs types :

• - L'apprentissage supervisé consiste à entraîner la machine (entendez par là un algorithme) avec des exemples et leurs réponses. Elle apprend à prédire un résultat en s'appuyant sur les données d'entraînement. Par exemple, si on lui montre des photos de chiens et de chats, elle apprendra à les différencier.
• - L'apprentissage non supervisé permet à la machine de chercher des schémas dans des données sans réponse prédéfinie. C’est comme si vous regardiez des groupes d'images et deviniez qu'elles partagent certaines caractéristiques sans savoir à quoi elles correspondent.
• - L'apprentissage par renforcement imite la manière dont nous apprenons par essais et erreurs. La machine interagit avec son environnement, reçoit des récompenses ou des punitions, et ajuste son comportement en fonction.

II. Le machine learning au quotidien

Le machine learning n'est pas seulement une technologie de laboratoire : ses applications touchent déjà notre quotidien. Vous avez probablement déjà remarqué comment Netflix ou Spotify et même YouTube vous recommandent des films ou des musiques adaptés à vos goûts. Ce sont des systèmes de recommandation basés sur l’analyse de vos préférences passées.

D’autres applications incluent :

• - La reconnaissance faciale et vocale : Grâce au machine learning, nos smartphones peuvent reconnaître nos visages et obéir à nos commandes vocales.
• - Les recherches en ligne : Lorsque vous tapez une question, des moteurs comme Google utilisent des modèles pour comprendre vos intentions et offrir les résultats les plus pertinents.

Dans le monde professionnel, le machine learning est également précieux. En médecine, il aide à diagnostiquer des maladies à partir d'images médicales et anticipe les risques de certaines pathologies. Dans l’industrie, il permet une maintenance prédictive (voir cet article), en analysant des signaux pour détecter les dysfonctionnements avant qu’ils ne surviennent, ce qui optimise la production et réduit les coûts. Enfin, dans le secteur financier, il aide à identifier les comportements suspects et à lutter contre la fraude.

III. Comment fonctionne un modèle de machine learning ?

Pour qu’un modèle de machine learning fonctionne, plusieurs étapes sont nécessaires :

• 1. Collecte des données : La qualité et la quantité de données influencent grandement la performance d’un modèle. Les données fournissent des exemples sur lesquels le modèle peut se baser pour « apprendre ».
• 2. Prétraitement des données : Les données brutes sont souvent désorganisées ou incomplètes. Le prétraitement consiste à les nettoyer et les structurer pour éviter les erreurs pendant l’entraînement.
• 3. Entraînement du modèle : Le modèle est « nourri » par les données, ce qui lui permet de repérer des schémas et des relations. Il ajuste ensuite ses paramètres pour améliorer ses prédictions.
• 4. Évaluation et validation : Enfin, le modèle est testé sur des données qu’il n’a pas encore vues pour vérifier son efficacité. Cela permet de s'assurer qu'il fonctionne correctement et qu'il pourra généraliser ses prédictions à de nouveaux cas.

IV. Différents algorithmes du machine learning

En fonction de l’application et de la tâche donnée, l’apprentissage automatique exploite différents algorithmes de chacun des trois types dont nous avons défini précédemment (supervisé, non-supervisé et par renforcement). Ainsi, pour ne citer quelques-unes on peut distinguer :

• o La Régression linéaire : Utilisée pour prédire une valeur continue en fonction d'une ou plusieurs variables indépendantes. Par exemple, prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille et de son emplacement ;
• o La Régression logistique : Un algorithme de classification qui prédit des valeurs binaires (0 ou 1, par exemple). Souvent utilisé pour des tâches de classification binaire, comme détecter la présence d'une maladie ;
• o Les Arbres de décision : Ils créent un arbre de décisions basées sur des questions oui/non, ce qui en fait une méthode interprétable et flexible ;
• o Les Forêts aléatoires : Combinaison de plusieurs arbres de décision entraînés sur des sous-échantillons différents des données. Cette méthode réduit le risque de surapprentissage et améliore la précision des prédictions.

Plusieurs autres algorithmes sont disponibles tel que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents qui font partie de la technologie de Deep Learning (un peu différent du ML) et nous ne manqueront pas de revenir sur ces notions dans nos prochains articles.

Conclusion

Le machine learning transforme de nombreux secteurs et continue de révolutionner notre quotidien, que ce soit dans nos habitudes de consommation, nos soins de santé, ou nos environnements de travail. Cependant, comme toute avancée technologique (voir cet article), il doit être manié avec précaution pour éviter les dérives éthiques et garantir un impact positif. À mesure que cette technologie évolue, nous aurons l'occasion de la voir transformer encore davantage notre société, pour le meilleur, espérons-le.