Machine Learning

Utiliser l’IA pour permettre aux ordinateurs d’apprendre
Définition du machine learning
Son fonctionnement
Avantages de l’apprentissage automatique
Des cas d’usages
machine learning

C’est quoi le machine learning ?

L’apprentissage machine ou machine learning est une forme d’intelligence artificielle où un algorithme va aider une machine (ordinateur, robot…) à adapter son fonctionnement ou ses comportements, en analysant les données empiriques provenant d’une base réelle de données ou de capteurs.

Cette analyse statistique de Big Data vise à mettre en évidence dans les flux de données un pattern inconnu mais répétitif, pour que la machine puisse à son tour le reproduire de manière identique. Lorsque cette structure de données n’est pas connue au départ, on parle d’apprentissage non supervisé.

Comment fonctionne le machine learning ?

Une machine apprend une tâche avec le temps et l’expérience pour s’améliorer au fil du temps.

L’apprentissage supervisé

Le premier type de machine learning est l’apprentissage supervisé. On montre à la machine ce qu’elle doit faire. Le data scientist va créer une tâche, puis fournir à la machine l’expérience pour qu’elle s’entraîne, sous forme de data qu’il aura choisies de manière spécifique. On associe aux données une étiquette, puis on laisse l’entraînement se poursuivre : plus il est long, meilleur sera ainsi la performance. C’est ainsi par exemple qu’un logiciel pourra distinguer un mail d’un spam, ou un logiciel d’un malware.Faire évaluer vos besoins

L’apprentissage non supervisé

Dans l’apprentissage non supervisé ou unsupervided leraning, on laisse la machine apprendre toute seule. Le programme va alors chercher à reconnaître des structures, en se basant sur les différences ou au contraire les ressemblances, pour faire émerger un pattern commun ou processus de répétition. Plus la machine récupère des volumes de données importants, plus elle a des chances de faire émerger rapidement une réponse statistique. C’est là où la qualité des data fournies par la data science est essentielle.Faire évaluer vos besoins

L’apprentissage de renforcement

Ces dernières années, une troisième approche plus complexe s’est développée, l’apprentissage de renforcement. La machine génère seule ses propres expériences. Un algorithme va chercher à augmenter le nombre de récompenses positives, pour accroître la performance de la tâche. C’est par exemple ce qu’on retrouve dans la voiture autonome.Faire évaluer vos besoins

Quels sont les bénéfices du Machine Learning ?

Optimiser vos donnees CRM Machine learning

Optimiser votre connaissance client

À travers le développement des données (Datamart ou magasin de données), vous allez améliorer le scoring (augmentation du taux de conversion), la segmentation client, le CLTV…
Favoriser engagement de la marque avec le Machine learning

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En distribuant le bon conseil au bon moment sur le bon canal, vous augmentez la performance et le ROI de vos actions marketing.
Augmenter vos ventes avec le Machine learning

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Anticiper la réaction du client vous permet d’ajuster la logistique, l’offre produits et votre politique de prix ou de remise.

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Foire aux questions

Un modèle Machine Learning repose sur un ensemble de données. Le modèle va être entraîné sur ces ensembles de données afin qu’il puisse apprendre de celles-ci.

Une fois le modèle entraîné, il pourra être utilisé pour raisonner sur les données qu’il n’a encore jamais, mais aussi faire des prédictions.

Voici un cas d’usage. Vous envisagez de développer une application qui puisse identifier les expressions faciales. Les développeurs vont alors entraîner un modèle basé sur différentes sources de données offrant des images de visage. Ces images proposeront bien entendu différentes émotions. Le modèle va apprendre et sera en mesure ainsi de reconnaître les émotions d’un utilisateur et de réaliser des modèles prédictifs pour anticiper les réactions.

Le Machine learning (apprentissage automatique) et le Deep learning (apprentissage profond) sont deux techniques liées à l’IA (Intelligence Artificielle).

Le machine learning repose sur un algorithme qui s’adapte en fonction des retours faits par les data analyst. Cette technologie s’appuie sur des données organisées. Cette solution décisionnelle fait de l’exploration des données et est alimentée par des données structurées pour lui permettre de comprendre et de classer de nouvelles données.

Prenons un exemple. Le data scientist va créer une application permettant de reconnaître les différents arbres. Le machine learning permettra de réaliser un traitement analytique des données pour identifier s’il s’agit d’un sapin ou d’un érable. Il pourra ensuite classer le document dans le bon dossier.

L’algorithme sera optimisé par le développeur qui notifiera les classifications erronées afin de mieux exploiter les données.

Le Deep learning ne repose pas sur des données structurées. Il exécute des opérations à partir de plusieurs couches de réseaux de neurones. Ces derniers allient plusieurs algorithmes en s’inspirant du cerveau humain. Dans chaque couche, le deep learning cherche un nouveau critère spécifique de l’objet, qui lui servira pour choisir la classification de l’objet.

Le machine learning est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle.

Le principe est qu’une machine apprenne d’une manière automatique. Les machines disposent de plusieurs algorithmes pour une analyse des données efficace. En effet, le machine learning permet le traitement des données volumineuses dans un délai limité. Les machines apprennent sur une base déjà déterminée (IA symbolique) ou non (IA neuronale).

L’intelligence artificielle est un concept qui a pour but de rendre les machines intelligentes en leur permettant de raisonner à l’identique d’un être humain.

Le machine learning n’est ainsi qu’une technique pour atteindre la création d’une IA.