Le machine learning
Le Machine Learning (« apprentissage automatique ») est un champ d’étude de l’Intelligence Artificielle. Il se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’ « apprendre » à partir de données. Cette discipline est aujourd’hui et depuis quelques années en plein essor, les progrès sont rapides et les résultats prometteurs. La croissance exponentielle de cette technologie est due notamment au développement des technologies de pointe : ordinateurs aux cartes graphiques puissantes, big data…
Apprentissage du Machine Learning
La technologie du Machine Learning a pour principal rôle de décharger la complexité des problèmes auprès des Hommes. Elle permet de résoudre en partie ou totalement des problématiques que l’humain n’est pas en mesure de résoudre par lui-même. Alors, elle donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre, pouvant ainsi être plus efficace que les humains dans la résolution de problèmes complexes.
La technologie de l’apprentissage automatique apprend en s’entraînant. On commence par donner à la machine plusieurs exemples d’un élément, tel une photographie d’un chat par exemple. La machine va analyser plusieurs milliers d’images de chats, puis elle finira par reconnaître elle-même des chats. Plus elle aura vu de chats, plus elle sera en mesure de les reconnaître. En somme, plus elle a de données à analyser, plus elle s’améliore.
Il existe en vérité deux types d’apprentissage en Machine Learning : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non-supervisé. L’apprentissage supervisé consiste à alimenter les algorithmes avec une multitude de données. En se basant sur ces données analysées et apprises, le Machine Learning permet alors de construire des modèles prédictifs. Ainsi, il peut donner des résultats statistiques aux problèmes que l’on recherche à résoudre à travers les algorithmes. Le second type d’apprentissage du Machine Learning, l’apprentissage non-supervisé, sert lui à détecter les cas isolés et les ensembles de données moins évidents. Ainsi, grâce à l’analyse de ses données, le Machine Learning permet de mettre en avant des résultats sur un ensemble de données non-prédictives. Ce type d’apprentissage apprend alors grâce à l’expérimentation : on va expérimenter les résultats des données par rapport au problème étudié pour comprendre les issues et les conclusions.
Dans quel secteur trouve-t-on du Machine Learning ?
Le Machine Learning est aujourd’hui présent dans de nombreux secteurs d’activité, tout comme l’est le Deep Learning. Ainsi, dans le domaine de la finance, il contribue à développer et améliorer la discipline et les outils du trading quantitatif. Il joue également un rôle dans la biologie et le médical, où il contribue à identifier des maladies et à prévenir de problèmes de santé. Nous pouvons aussi citer en exemple d’application le domaine industriel, où le Machine Learning permet de réaliser notamment de la maintenance prédictive sur les machines et outils de production.
Limites du Machine Learning
Le Machine Learning ne donne pas toujours des résultats fiables, car il est très difficile pour une machine de reconnaître parfaitement un élément. C’est le cas notamment pour la reconnaissance vocale. Les voix, les intonations, les accents ou les expressions sont trop changeantes. C’est ici qu’entre en scène le Deep Learning. Alors, Deep Learning et Machine Learning, quelles différences ?
Deep Learning et Machine Learning
Le Deep Learning (ou « apprentissage profond ») est une technologie clef qui a permis de réaliser de véritables prouesses dans la recherche en Intelligence Artificielle. Grâce aux algorithmes développés par les chercheurs universitaires et les entreprises (notamment les GAFAM), on est aujourd’hui en mesure de réaliser des identifications correctes en toutes circonstances : l’erreur n’est plus.
Grâce aux Deep Learning, les algorithmes peuvent à la fois prendre en compte un nombre infini de spécifications tout en optimisant les résultats obtenus. Ces capacités de compréhension et d’analyse sont possibles grâce aux réseaux de neurones qui constituent le Deep Learning.
Le système d’apprentissage du Deep Learning est différent de celui du Machine Learning. Avec le Deep Learning, la machine a accès à des millions de données (Big Data), qu’elle va analyser, identifier, assimiler. Grâce à ce travail de compréhension de la donnée, elle va apprendre par elle-même à comprendre et à optimiser les résultats par rapport à l’historique de données dont elle dispose. Le processus d’apprentissage est beaucoup plus long, puisque la machine apprend par elle-même en plusieurs étapes pour atteindre le résultat qu’elle recherche.
Le mot de l'expert
Quelles est la différence fondamentale entre Deep Learning et Machine Learning ?
« En premier lieu, le Machine Learning regroupe l’ensemble des méthodes permettant l’apprentissage automatique des ordinateurs à partir de données. De ce fait, le Deep Learning n’est qu’une méthode d’apprentissage au sein du Machine Learning. Sur le spectre scientifique il n’y a donc pas de rivalité entre ces deux entités, l’une étant un sous-ensemble de l’autre.
Mais au vu des avancées technologiques du Deep Learning et de son potentiel, on peut vulgariser cette approche en confrontant deux mondes : celui du Deep Learning, nouvelle technologie à la mode, et celui de l’ensemble des autres méthodes d’apprentissage, jugé plus archaïque.
Bien que le Deep Learning ait permis des avancées majeures dans l’Intelligence Artificielle, il ne faut pas pour autant balayer d’un revers de manche l’ensemble des autres méthodes d’apprentissage. Elles ont en effet su montrer leur performance dans leur domaine de prédilection. Finalement, en regardant de plus près, on peut dire qu’il est difficile de développer une IA effective sans s’appuyer sur plusieurs méthodes d’apprentissage, en plus du Deep Learning.
À titre informatif, au sein de Robank Hood, nous utilisons 4 méthodes d’apprentissage différentes, qui, couplées au Deep Learning, permettent d’obtenir ANA. »
Christophe Renaudineau, CEO de Robank Hood
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