IA et machine learning

Qu’est-ce que le machine learning (ML) ?

Le machine learning est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre à partir de données ou d’expériences passées. Elles ne sont pas explicitement programmées pour produire des algorithmes engendrant systématiquement des résultats précis.

La transcription, par exemple, s’appuie sur le ML pour convertir des paroles en texte sur votre téléphone. Dans le domaine médical, les praticiens se servent du machine learning pour accélérer l’analyse des images tandis que dans le secteur bancaire, le ML permet de détecter plus rapidement les fraudes.

Il existe trois types de modèles de machine learning.

Apprentissage supervisé

Avec ce type de ML, l’apprentissage s’effectue à l’aide de données étiquetées. Les data scientists entraînent ainsi le modèle à l’aide de données descriptives très claires. Sitôt entraîné, ce type de modèle de machine learning permet de classer les données en différentes catégories et d’utiliser ces informations pour dégager des schémas et des tendances.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement consiste à laisser le modèle ML apprendre par tâtonnements et en tirant des enseignements de ses erreurs. À partir du résultat obtenu, c’est au data scientist qu’il revient de lui indiquer si ce résultat est correct ou non. Les retours ainsi obtenus sur ses résultats successifs permettent au modèle de déterminer la procédure à suivre pour accomplir une tâche.

Apprentissage non supervisé

À la différence de l’apprentissage supervisé, qui s’appuie sur des données étiquetées, l’apprentissage non supervisé fournit des jeux de données non étiquetées à un algorithme ML. Autrement dit, l’algorithme est capable d’isoler des tendances et de procéder à des regroupements par lui-même, sans nécessiter d’intervention humaine.

Les modèles ML sont parfois complexes, mais ces algorithmes peuvent avoir un impact considérable sur la qualité et l’intérêt des résultats obtenus. Penchons-nous à présent sur le fonctionnement des modèles de machine learning.

Différence entre machine learning et IA

Les liens entre machine learning et intelligence artificielle sont étroits, le premier étant un sous-ensemble de la seconde. Néanmoins, le ML n’ayant pas le même objectif que l’IA, il importe de ne pas confondre ces deux technologies.

Passons en revue les différences majeures entre l’IA et le machine learning.

Comprendre l’IA

Avec l’IA, les data scientists créent des systèmes intelligents capables d’exécuter des tâches de la même manière qu’un être humain. L’objectif de l’IA consiste à créer un système informatique doté d’une intelligence humaine, capable de résoudre des problèmes complexes en dehors de toute intervention humaine directe.

Si l’IA offre un large éventail d’applications, elle vise surtout à multiplier les opportunités et les réussites. Plus perfectionnée, l’IA est capable de gérer des données non structurées. Concrètement, les data scientists peuvent charger un jeu de données non étiquetées et glaner néanmoins des insights intéressants.

Il existe trois types d’IA : l’IA faible (ou étroite), l’IA générale et la super-IA.

Comprendre le machine learning

L’objectif du machine learning, ou apprentissage automatique, consiste à permettre à des machines d’analyser et d’interpréter des données afin qu’elles puissent produire des résultats précis. Les data scientists nourrissent les modèles ML avec des données afin de leur apprendre à exécuter des tâches bien spécifiques pour accroître la précision des résultats.

Le ML, dont l’éventail d’applications est limité, se concentre essentiellement sur la précision et sur la détection de schémas. Dans la mesure où il est incapable d’interpréter des données non structurées, il a besoin de données structurées ou semi-structurées pour obtenir des résultats précis.

Les trois types de ML sont l’apprentissage supervisé, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage non supervisé.

Comment l’IA et le machine learning interagissent-ils ?

L’IA et le ML œuvrent de concert afin de mettre des solutions innovantes au service de l’exécution de tâches concrètes. En fait, les systèmes d’IA s’appuient sur le ML.

En dépit de leurs divergences conceptuelles, l’alliance de l’IA et du ML produit des résultats supérieurs.

Principes de fonctionnement

Moins complexe que l’intelligence artificielle, le machine learning n’en demeure pas moins une force motrice pour les systèmes d’IA. L’IA utilise le ML pour s’acquitter des tâches suivantes :

1. Préparation des données. Cette tâche recouvre la sélection, le nettoyage et la transformation des données dans un format exploitable par un algorithme ML.
2. Entraînement du modèle. Un algorithme ML sert à créer un modèle capable d’effectuer des prévisions et de prendre des décisions à partir des données chargées. L’algorithme en question « apprend » de ces dernières en identifiant des schémas et des relations, et l’ajustement de ses paramètres permet de limiter les erreurs. Cette procédure est répétée à plusieurs reprises et ce, jusqu’à l’obtention systématique de résultats plus précis.
3. Déploiement du modèle. Sitôt le modèle entraîné, il peut être déployé en conditions réelles pour effectuer des prévisions ou des classifications à partir de nouvelles données, agissant ainsi comme une intelligence artificielle.

Certaines personnes imaginent que l’IA et le machine learning sont l’apanage des grandes entreprises, alors que ces technologies sont omniprésentes au quotidien. En réalité, 77 % des gens utilisent des devices ou des services optimisés par l’IA, et l’ignorent pour la plupart.

Le deep learning, ou apprentissage profond, est un sous-ensemble du ML. Il fait appel à des réseaux de neurones composés d’au moins trois couches pour simuler les capacités d’apprentissage du cerveau humain. Nombre d’outils d’IA recourent à l’apprentissage profond pour accélérer l’automatisation et réaliser des tâches plus perfectionnées. Découvrez plus en détail les différences entre deep learning et machine learning.

Avantages de l’IA et du machine learning

L’IA et le ML offrent aux entreprises davantage de facilités pour automatiser leurs tâches et accélérer leurs workflows. Utilisés ensemble, ils présentent plusieurs avantages :

1. Davantage de sources de données à introduire. Les entreprises sont submergées de données. Plutôt que de mettre ces informations de côté, l’IA et le ML leur permettent de réunir et de traiter des volumes de données encore plus importants. Voilà qui mobilise automatiquement les données à grande échelle.
2. De meilleures décisions, prises plus rapidement. L’IA et le ML permettent aux entreprises de mettre à profit de gros volumes de données de qualité supérieure. Concrètement, elles sont donc en mesure d’extraire plus régulièrement des insights de données non structurées. Ce gain d’agilité, associé à une meilleure utilisation des données, améliore la prise de décision à tous les niveaux de l’entreprise.
3. Efficacité opérationnelle optimisée. L’IA et le ML permettent aux entreprises d’automatiser les tâches fastidieuses tout en limitant les erreurs, et de gagner ainsi en efficacité comme en rentabilité. De fait, le recours à l’IA peut réduire les erreurs de 50 % dans certains secteurs d’activité, comme le retail.

Comment utiliser l’intelligence artificielle et le machine learning ?

Les humains ne font qu’effleurer les possibilités offertes par l’IA et le ML. Néanmoins, ces technologies gagnent d’ores et déjà en popularité. D’ailleurs, 35 % des entreprises ont eu recours à l’IA en 2022, soit une progression de 4 % sur un an.

En 2023, il est établi que les entreprises sont plus nombreuses à utiliser l’intelligence artificielle et le machine learning pour les applications suivantes :

• Service clientèle. Les entreprises s’en remettent à l’IA et au ML pour répondre plus rapidement et plus précisément aux requêtes de leur clientèle, avec des chatbots optimisés par l’IA. Elles utilisent également des solutions comme Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) afin de recueillir des insights plus précis sur leur clientèle et lui garantir un service impeccable.
• Banque et finance. Les établissements financiers utilisent l’IA et le ML pour l’ensemble de leurs opérations, de la mise en conformité au traitement des documents en passant par la gestion de portefeuille.
• Connaissance du client. Davantage d’entreprises sont capables de personnaliser l’expérience client à l’aide d’insights basés sur l’IA. Par exemple, les moteurs de recommandations de Spotify et d’Amazon font appel à l’IA pour rassembler des données et déployer automatiquement des expériences personnalisées.
• Cybersécurité. Les prestataires IT font de plus en plus appel à l’IA et au ML pour détecter et neutraliser les menaces de sécurité et empêcher les erreurs humaines.
• Transports. Les voitures et les navires autonomes ne sont que quelques exemples de modes de transport simplifiés grâce à l’IA et au ML.
• Stratégie marketing. Les responsables marketing font appel à des solutions comme Adobe Experience Platform pour générer une analyse client en temps réel, pilotée par l’IA, afin de renforcer la personnalisation.
• Santé. L’IA et le ML aident les professions médicales à affiner leurs diagnostics, à proposer des offres de soins personnalisés via des assistants virtuels et à détecter la fraude.

L’avenir de l’IA et du machine learning

La faveur croissante dont jouissent l’IA et le ML devrait encore s’accentuer. D’ici 2029, ce marché pèsera plus de 209 milliards de dollars.

À l’avenir, l’IA révolutionnera la médecine et la recherche, en marge de la création d’expériences client ultrapersonnalisées. Par exemple, Adobe Real-Time CDP génère des insights et des mesures concrètes pour faire passer les audiences à l’échelle supérieure via l’intelligence artificielle et le machine learning. Dans les métiers relevant des disciplines STEM (science, technologie, ingénierie et mathématiques), la gestion de solutions IA et ML sera très demandée. En fait, le nombre de postes d’informaticien et informaticienne et de data scientist devrait progresser de 21 % jusqu’en 2031.

Il est évident que l’IA et le ML continueront de révolutionner l’entreprise. Ces technologies opèrent souvent en coulisses, mais à l’avenir, elles joueront sans doute un rôle plus actif dans notre vie professionnelle et dans notre quotidien.

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