Le Machine Learning est considéré comme une branche de l’intelligence artificielle puisqu’il permet aux ordinateurs d’apprendre de façon autonome.
Grâce à l’analyse de la Big Data, les systèmes de Machine Learning sont capables de concevoir des algorithmes sans intervention de l’Homme au préalable.
Découvrez notre définition du Machine Learning.
Définition du Machine Learning : l’apprentissage automatique grâce au Big Data
Dans tous les domaines de notre vie, la collecte de données est bien présente. Elle permet d’alimenter des bases de données gigantesques appelées le Big Data.
Celui-ci est essentiel au bon fonctionnement du Machine Learning. C’est cette énorme quantité d’informations qui va permettre au système de construire des algorithmes de manière autonome.
En se basant sur le Big Data, sur des statistiques ou encore sur des regroupements d’informations, l’ordinateur va être capable de réaliser des prédictions de façon précise et rapide. Une fois l’apprentissage terminé, il aura défini des algorithmes capables de traiter l’information d’une certaine manière pour atteindre un objectif donné.
Le Machine Learning s’oppose aux programmes traditionnels où les algorithmes sont définis par l’Homme. Dans ces programmes classiques, c’est l’Homme qui demande au système de fonctionner de telle manière si tel événement se présente.
En Machine Learning, le système le devine tout seul et s’améliore avec le temps, au fur et à mesure qu’il expérimente et traite l’information.
Les avantages du Machine Learning
Le Machine Learning, grâce à son caractère autonome, présente de nombreux avantages. Ces atouts peuvent s’appliquer à une multitude de secteurs d’activité. Le premier avantage est qu’il permet de traiter une grande quantité de données très rapidement. Grâce à cela, il pourra formuler des prédictions précises.
Ces prédictions peuvent être utilisées dans les domaines de la santé, des finances, de la supply chain ou encore de la maintenance industrielle.
De plus, le Machine Learning sera capable d’améliorer et de personnaliser vos actions en fonction du comportement de l’utilisateur (comportement d’achat, réaction aux actions de communication, etc.).
En somme, le Machine Learning maximise de manière globale les performances de votre activité. D’une part, il augmente vos ventes grâce à la personnalisation de la relation client. D’autre part, il optimise votre organisation interne en réalisant des prédictions précises et rapides.
Les différents algorithmes en Machine Learning
Dans le domaine du Machine Learning, on distingue 3 typologies d’algorithmes : l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
L’apprentissage par renforcement
Le premier type de Machine Learning est l’apprentissage par renforcement. Celui-ci s’appuie sur l’atteinte d’un objectif, par n’importe quel moyen. La machine est donc encouragée à réaliser un objectif donné comme par exemple gagner une partie d’échecs. En fonction de ses résultats, elle sera récompensée ou pénalisée.
Ce système est particulièrement utilisé dans les domaines du jeu et du e-sport. Cela a permis à des ordinateurs de gagner contre les plus grands joueurs du monde, notamment aux jeux d’échecs et de dames.
L’apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé consiste à aiguiller légèrement le système lors de son entraînement en caractérisant les données qui lui sont envoyées. Dans ce cas, on va indiquer au système ce qu’il doit chercher dans ces données afin qu’il soit ensuite capable de le faire lui-même.
Parmi les algorithmes d’apprentissage supervisé, on distingue ceux réalisant des prédictions numériques (algorithmes de régression) et ceux réalisant des prédictions non-numériques (algorithmes de classification).
L’apprentissage non-supervisé
Comme son nom l’indique, il s’agit ici de l’inverse de l’apprentissage supervisé. Dans le cas d’un apprentissage non-supervisé, la machine traite des données brutes, sans aucune indication. Elle va alors chercher à regrouper les données pour ensuite en dégager des tendances.
Ici, on retrouve 3 types d’algorithmes :
- les algorithmes d’association qui vont trouver des liens entre les données
- les algorithmes de clustering qui vont définir des groupes homogènes d’objets
- et les algorithmes de réduction dimensionnelle qui vont permettre d’extraire certaines caractéristiques des données.
Les différents usages du Machine Learning
Comme dit précédemment, les avantages du machine learning en font un outil intéressant pour de nombreux secteurs d’activités. Dans le domaine de l’IT, il est particulièrement apprécié pour optimiser le fonctionnement des moteurs de recherche (Google) et de recommandations (sur YouTube, par exemple). Il améliore également les algorithmes des réseaux sociaux et le fonctionnement des assistants vocaux.
Dans l’industrie, on retrouve l’utilisation du machine learning dans la gestion de la maintenance mais aussi dans le secteur automobile avec les voitures autonomes, par exemple. Il est utilisé dans le secteur médical pour le traitement des images de radiographies ainsi que dans le traitement du langage et la traduction.
Bien sûr, pour certains usages, le Machine Learning présente des failles. Certaines entreprises ont par exemple tenté d’utiliser ce système dans leur processus de traitement des CV. Le Machine Learning s’appuyant sur les caractéristiques des employés actuels, il avait tendance à creuser les discriminations déjà existantes.
Le Machine Learning dans le secteur de la Supply Chain
Grâce à la transformation digitale des entreprises, il est possible de collecter depuis quelques années un grand nombre de données concernant la logistique et la supply chain. Cela permet de créer une base de données suffisamment importante pour alimenter un système de Machine Learning.
Comme expliqué précédemment, l’un des principaux avantages est que cela permet de définir, précisément et rapidement, des prévisions à partir d’un grand nombre de données. Il est donc possible d’utiliser ces prédictions pour améliorer la gestion de vos stocks.
C’est sur ce principe de Machine Learning que se base la solution Vekia.