Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une technologie omniprésente, qui alimente bon nombre des outils numériques que nous utilisons quotidiennement et qui a permis de révolutionner l’intelligence artificielle. Pourtant, derrière ce terme se cache une idée simple mais révolutionnaire : permettre aux machines d'apprendre à partir des données, sans qu'on leur indique explicitement comment résoudre un problème. Idée, développée initialement par le mathématicien Alan Turing qui donnera son nom au test de qualification d’intelligence pour les machines.
Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est le machine learning et tenter de comprendre comment il fonctionne.
Comprendre le machine learning en quelques mots
Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui consiste à entraîner des algorithmes pour qu’ils tirent des enseignements des données qu’ils analysent. Contrairement aux logiciels traditionnels, où chaque étape est programmée à la main, un modèle de machine learning évolue et s’améliore automatiquement à mesure qu’il est exposé à de nouvelles informations.
Pour simplifier, imaginez un enfant qui apprend à reconnaître des fruits. Au début, il observe des exemples (des pommes rouges, des bananes jaunes), et on lui indique leur nom. Progressivement, il devient capable de reconnaître ces fruits tout seul, même s’ils apparaissent sous des angles ou dans des contextes différents. Le machine learning fonctionne de manière similaire, mais avec des algorithmes.
Origine du machine learning
L’histoire du machine learning remonte bien avant la percée récentes qu'a connue l'intelligence artificielle. Il est de notoriété publique de la faire remonter aux travaux fondateurs qui ont cherché à établir des ponts entre l’informatique et la neurologie. Dans les années 1950, inspirés par la structure du cerveau humain, des chercheurs ont commencé à explorer l'idée de construire des machines capables d'apprendre. L'un des premiers concepts, le Perceptron, fut introduit par Frank Rosenblatt en 1958. Ce modèle mathématique, basé sur des réseaux de neurones simples, posait les bases de ce qui allait devenir l’apprentissage automatique.
Ce rapprochement entre le fonctionnement biologique des neurones et les circuits électroniques a véritablement pris son essor dans les années 1980, grâce à des avancées en deep learning, une branche du machine learning. Parmi les figures majeures de cette période figure Yann LeCun, un scientifique franco-américain. LeCun est connu pour ses travaux pionniers sur les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN), une architecture révolutionnaire qui permet aujourd’hui la reconnaissance d’images et d’objets. Ses recherches ont été largement influencées par l’observation du fonctionnement visuel humain, un autre exemple des liens profonds entre neurologie et machine learning. Auteur qui a d'ailleurs écrit un remarquable ouvrage "Quand la machine apprend", porte d'entrée vers le deep learning.
Ces inspirations biologiques ont permis aux chercheurs de conceptualiser des systèmes capables de "mimer" certains aspects de l’intelligence humaine, comme la capacité d’apprendre, de généraliser, et de s’adapter à des données nouvelles. Ainsi, le machine learning est né à l’intersection de disciplines scientifiques, prouvant que l’innovation émerge souvent de l’intégration de savoirs variés.
Comment ça fonctionne ?
Pour comprendre comment le machine learning permet à une machine d'apprendre à effectuer une tâche, il est important de se plonger un peu plus en détail dans les étapes clés du processus. Bien que la technologie repose sur des concepts mathématiques complexes, nous pouvons en donner une explication claire et accessible.
1. Les données : la matière première du machine learning
Véritable nerf de la guerre, les données sont le point de départ de tout projet de machine learning.
Ces données peuvent provenir de nombreuses sources : relevés financiers, historiques de navigation, images, vidéos, capteurs industriels, ou encore questionnaires de satisfaction client selon le modèle que l'ont souhaite entrainer.
Ces données peuvent être structurées (comme des tableaux avec des colonnes et des lignes) ou non structurées (comme des images ou du texte brut). Par exemple :
Pour apprendre à reconnaître des images de chats, on fournit des milliers de photos étiquetées ("chat", "pas chat").
Pour prédire les ventes futures d’un produit, on utilise des données historiques incluant des variables comme le prix, la météo, ou les campagnes publicitaires.
Ce qu'il est important de comprendre est que la qualité des données est essentielle pour entrevoir un apprentissage. Si elles sont incomplètes, biaisées ou mal étiquetées, l’algorithme risque de donner des résultats erronés et si le problème n'est pas rapidement identifié il devient parfois impossible de revenir en arrière.
2. L’entraînement du modèle : apprendre à partir des exemples
L’entraînement est l’étape où l’algorithme de machine learning apprend à effectuer une tâche. Il s’agit d’un processus itératif qui repose sur trois éléments clés : les algorithmes, la fonction de coût, et l’optimisation.
a) Les algorithmes : Le moteur du machine learning
Un algorithme de machine learning est une méthode mathématique qui analyse les données pour en extraire des schémas ou des relations.
Les algorithmes sont classés selon leur type, on retrouve pour les plus fréquents :
Régression : Prédire une valeur numérique (ex. : estimer le prix d'une maison en fonction de sa surface et de sa localisation).
Classification : Identifier une catégorie (ex. : déterminer si un email est un spam ou non).
Clustering : Grouper des données similaires sans supervision (ex. : segmenter les clients en groupes homogènes selon leurs comportements d'achat).
Chaque algorithme est défninit à partir d'un certain nombres de paramètres qu'il est possible d'ajuster pour modifier son comportement, ces paramètres sont appelés des "poids".
b) La fonction de coût : Évaluer les performances
Ce qui est primordial de comprendre c'est qu'un modèle, pour pouvoir apprendre doit être confronté à une référence dont on connait la véracité et la fiabilité.
La fonction de coût a pour objectif de mesurer l'écart entre les prédictions du modèle et les résultats réels apporté par la référence. Cette étape est primordiale car c'est elle qui permet de mesurer l'efficacité du modèle et de dimenssionner les modifications à apporter au modèle.
Par exemple, si un modèle doit prédire une température et se trompe de 5°C, la fonction de coût reflète cette erreur.
c) L’optimisation : Ajuster les paramètres
Pendant l’entraînement, le modèle ajuste ses paramètres internes (les "poids") pour réduire au maximum l'erreur calculée par la fonction de coût. Ce processus d’optimisation se fait grâce à des techniques comme la descente de gradient, qui permet de trouver progressivement les réglages idéaux pour le modèle.
3. Le rôle des jeux de données
Le processus d'entraînement repose sur trois ensembles de données distincts :
Données d’entraînement : utilisées pour apprendre les relations dans les données.
Données de validation : permettent d’ajuster le modèle et de vérifier qu’il ne "surapprend" pas (un problème connu sous le nom de surajustement, où le modèle fonctionne parfaitement sur les données d’entraînement mais échoue sur de nouvelles données).
Données de test : évaluent les performances finales du modèle sur des données qu’il n’a jamais vues.
Prenons un exemple simple : entraîner un modèle pour prédire si une photo contient un chien.
On fournit des photos d’entraînement où chaque image est associée à une étiquette ("chien" ou "pas chien").
L’algorithme analyse les motifs dans les données : la forme des oreilles, la texture de la fourrure, etc.
Une fois le modèle entraîné, on le teste sur de nouvelles images pour voir s’il peut généraliser son apprentissage.
4. L'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
Le machine learning peut se décliner en plusieurs approches selon le type de problème à résoudre et les données disponibles :
Apprentissage supervisé : L’algorithme apprend à partir de données étiquetées, où chaque entrée a une réponse associée. Par exemple, on montre à un modèle des transactions bancaires en précisant si elles sont frauduleuses ou non.
Apprentissage non supervisé : Ici, les données ne sont pas étiquetées. L’objectif est de trouver des structures cachées dans les données. Par exemple, identifier des groupes de clients similaires sans savoir à l’avance ce qui les différencie.
Apprentissage par renforcement : Le modèle apprend par essais et erreurs en interagissant avec un environnement. Un exemple célèbre est AlphaGo, un algorithme qui a appris à jouer (et à battre les humains) au jeu de Go en testant différentes stratégies.
5. L’itération : la clé du succès
L’un des aspects fascinants du machine learning est qu’un modèle ne se limite pas à une seule phase d’entraînement. Au fil du temps, il peut être réentraîné avec de nouvelles données pour améliorer ses performances ou s’adapter à des changements dans le contexte.
Prenons un exemple dans le marketing : un algorithme de recommandation de produits. Si les préférences des clients évoluent (nouveaux produits, saisons, tendances), le modèle doit être régulièrement mis à jour avec ces nouvelles informations pour rester pertinent.
Conclusion, le machine learning ou l’art d’apprendre
Le machine learning fonctionne comme un "élève studieux" : il reçoit des données comme exemples, apprend à en tirer des leçons, teste ses connaissances sur de nouvelles données, et continue de s’améliorer au fil du temps. C’est cette capacité à s’adapter et à évoluer qui rend cette technologie si puissante pour résoudre des problèmes complexes dans des domaines variés.
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