Qu’est ce que machine learning ?

Machine Learning définition

Machine learning = Données + Maths et Statistiques + Informatique.

À vrai dire, un algorithme de Machine Learning (ML) n’est qu’un logiciel qui exploite les données grâce à des méthodes mathématiques et statistiques.

Qu'est ce que machine learning

Si vous souhaitez lire la définition officielle sur Wikipedia, elle est un peu plus complète :

“Machine Learning est un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’« apprendre » à partir de données, c’est-à-dire d’améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune.”

 

Comment fonctionnent les logiciels ?

La plupart des logiciels au monde sont conçus de la même manière :

  1. Une logique est écrite dans un langage de développement (python, C++, java, php, etc)
  2. Des données interagissent avec cette logique (input de l’utilisateur, tableaux, etc)
  3. Des résultats sont obtenus (calculs, affichage à l’écran, exécution d’une commande, etc)

comment fonctionne un logiciel

Qu’il s’agisse d’une application mobile, d’un site web, d’un jeu vidéo ou d’un logiciel embarqué, la logique du programme est toujours écrite par le développeur grâce à son raisonnement et c’est le fruit d’une réflexion humaine. 

La logique produit des résultats en fonction des données qui lui sont passées et les résultats seront déterministes, c’est-à-dire qu’une condition initiale aura un et un seul état final… Ces logiciels sont en théorie facilement prédictibles et compréhensibles.

Cependant, cette façon de concevoir des logiciels n’est pas adaptée aux problématiques qui ont besoin d’un processus intellectuel où les règles sont floues et ne sont pas simples à rédiger.

 

Comment ça marche le machine learning ?

Dans les années 60, les chercheurs ont commencé à travailler sur une nouvelle façon de concevoir des logiciels…

Un logiciel de ML est conçu ainsi :

    1. La donnée est collectée (ex :différentes photos de pommes sont recueillies)

    2. La logique est calculée par la machine (ex : La machine trouve toute seule qu’est-ce que fait qu’une photo soit ou pas une pomme).

À ce moment-ci, on dit que le modèle de machine learning a été “entraîné”

    3. Des nouvelles données interagissent avec la logique précédemment trouvée (ex : on utilise des nouvelles photos de fruits jamais utilisées auparavant)

    4. Des résultats sont obtenus (la logique trouvée par l’ordinateur jugera si la nouvelle photo ressemble ou pas à une pomme, en fonction des exemples utilisés lors de la phase d’apprentissage)

On dit alors que le modèle de machine learning a été utilisé pour faire une prédiction (le terme technique est “faire une inférence”)

 

comment fonctionne machine learning

Quel rapport avec l’intelligence artificielle ?

 

On peut alors se demander quel est le rapport entre intelligence artificielle, machine learning et data science ?

Comme vu précédemment, le machine learning n’est ni plus ni moins que des logiciels qui exploitent la donnée avec des méthodes mathématiques et statistiques.
Le machine learning est un domaine de l’intelligence artificielle. Mais qu’est-ce qu’est l’intelligence artificielle ? Pour l’instant, on va dire que l’intelligence artificielle n’est ni plus ni moins que des logiciels qui essaient d’imiter l’intelligence. Je vous invite à lire notre article consacré à ce sujet : Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Notons que le machine learning n’est pas le seul type d’intelligence artificielle. D’après moi, tout logiciel qui intègre dès sa conception les connaissances ou les expertises humaines, sont déjà des intelligences artificielles. De l’autre côté, il y a la data science, où l’art de transformer la donnée brute en information et de créer de la valeur pour les organisations.

 

intelligence artificielle vs machine learning vs data science

 

L’intelligence artificielle et le machine learning ne sont que des outils pour faire de la data science.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le sujet, je vous invite aussi à lire notre article : Comment créer une intelligence artificielle ?

 

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1 juillet 2022

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