Apprentissage automatique : définition, méthodes et applications

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique, aussi appelé apprentissage machine ou encore auto-apprentissage, désigne une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui utilise des algorithmes afin d’imiter la capacité de raisonnement de l’être humain. Ce champ d’études est aujourd’hui appliqué dans de nombreux domaines et permet d’assister les humains dans la prise de décision et la résolution de problèmes complexes.

L’apprentissage automatique fonctionne à l’aide d’algorithmes capables de traiter une quantité considérable de données, impossibles à analyser à l’échelle humaine. Avec le temps, les capacités de stockage et de traitement des données ont connu une croissance exponentielle, offrant une puissance de calcul toujours plus importante et des prédictions toujours plus précises. Voyons ensemble sur quels principes repose son fonctionnement.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

Pour faire simple, le machine learning se charge d’analyser des données afin d’identifier des modèles et de prendre des décisions, qui pourront ensuite être utilisées dans divers cas d’application. Les algorithmes possèdent en général une fonction de classification ou de prévision: par exemple, savoir distinguer un chat d’un chien, identifier le meilleur coup à jouer aux échecs ou encore estimer l’itinéraire le plus rapide pour une application GPS.

Comme son nom l’indique, l’apprentissage automatique implique également que la machine “apprend” d’elle-même, c’est-à-dire qu’elle détermine la décision à prendre sans intervention humaine et améliore sa précision de façon autonome et itérative. Ce processus d’apprentissage peut être décomposé en trois parties principales :

1. 1.Un processus de décision, qui traite les données reçues et identifie des schémas de manière à estimer la meilleure décision à prendre à un moment donné ;
2. 2.Une fonction d’erreur, qui compare différents exemples connus afin d’améliorer sa précision ;
3. 3.Un processus d’optimisation, qui se met à jour de manière constante et autonome.

Apprentissage automatique, apprentissage profond, réseaux neuronaux : quelles différences ?

Les notions d’apprentissage automatique, d’apprentissage profond et de réseaux neuronaux sont très souvent employées ensemble. Pour cause, elles désignent toutes les trois des sous-domaines de l’intelligence artificielle. Néanmoins, elles présentent quelques nuances qu’il est important de connaître.

En réalité, les réseaux de neurones ne constituent qu’un sous-domaine de l’apprentissage profond (deep learning), qui est lui-même une composante spécifique de l’apprentissage automatique (machine learning).

La principale différence entre ces trois notions réside dans le mode de fonctionnement de l’algorithme, et en particulier la façon dont ce dernier apprend. En effet, l’apprentissage profond est considéré comme une composante plus avancée que l’apprentissage automatique “classique”, qui automatise une grande partie du processus d’extraction des données. Par conséquent, un algorithme de deep learning dépendra moins de l’intervention humaine et sera davantage capable d’apprendre lui-même de ses erreurs.

Les réseaux neuronaux sont quant à eux constitués de “couches nodales”, en d’autres termes, de nœuds ou neurones artificiels qui interagissent à la manière du réseau de neurones du cerveau humain. Concrètement, le terme “profond” dans l’apprentissage profond fait référence à la profondeur de ce réseau neuronal. Celui-ci est en effet considéré comme un algorithme d’apprentissage profond dès lors qu’il possède trois couches de neurones ou plus, incluant une couche d’entrée, une couche de sortie et une ou plusieurs couches dites “cachées” entre les deux.

Ces différents concepts rendent possible de nombreuses fonctions telles que la reconnaissance vocale, l’exploration de données, le traitement du langage, les suggestions de contenu ou la reconnaissance des visages. Celles-ci s’intègrent dans un très vaste champ d’applications, allant de la médecine au divertissement, en passant par les dispositifs de sécurité ou encore les réseaux sociaux.

Applications de l’apprentissage automatique

Les cas d’utilisation du machine learning sont innombrables, et cette technologie est aujourd’hui à la base de nombreux outils de notre quotidien. En voici quelques exemples.

• Les moteurs de recommandation des plateformes de streaming telles que Netflix ou Spotify utilisent tous le machine learning pour établir des recommandations personnalisées. L’algorithme analyse vos habitudes de visionnage ou d’écoute afin de vous proposer d’autres contenus susceptibles de vous plaire.
• De la même façon, l’apprentissage automatique est largement utilisé par les sites e-commerce pour établir des stratégies de vente croisée, en vous proposant d’autres produits selon vos précédents achats. C’est également le cas des moteurs de recherche qui collectent vos données pour afficher des publicités personnalisées d’un site web à l’autre.
• Les chatbots emploient le traitement du langage naturel (NLP), l’une des fonctions majeures de l’apprentissage automatique, pour identifier les requêtes formulées par les clients et y répondre de manière précise.
• Les services bancaires utilisent aujourd’hui des technologies liées au machine learning pour détecter la fraude et empêcher l’usurpation d’identité.
• Les voitures autonomes, sur lesquelles les recherches se développent depuis plusieurs années, sont également basées sur l’apprentissage automatique pour analyser l’environnement (conditions de circulation, présence de piétons, accidents, nids-de-poule…) et adapter la conduite du véhicule.
• Les plateformes de réseaux sociaux utilisent le machine learning pour analyser votre historique, vos centres d’intérêt, les personnes que vous suivez ou encore les sites web que vous consultez afin de vous proposer des publicités ciblées. La même technique s’applique dans la section “amis suggérés” : en se basant sur votre emplacement, votre liste d’amis actuels ou encore votre lieu de travail, le site établit une liste de personnes que vous pourriez connaître.
• Le correcteur automatique de votre téléphone se base également sur l’apprentissage automatique, en analysant jour après jour vos saisies sur le clavier afin d’effectuer des suggestions de plus en plus pertinentes.
• Les applications de navigation telles que Google Maps et Waze sont un autre excellent exemple d’apprentissage automatique : elles analysent les données liées à la circulation afin de suggérer l’itinéraire le plus rapide pour atteindre votre destination.

Les différentes méthodes d’apprentissage automatique

Les algorithmes de machine learning possèdent différents niveaux de sophistication selon le mode d’apprentissage utilisé. Celui-ci dépend notamment de la complexité des tâches à effectuer, ainsi que de la quantité de données disponibles pour entraîner l’ordinateur. Il existe 4 types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé, et l’apprentissage par renforcement.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé consiste à fournir à un algorithme des données d’entrée (exemple en médecine : des symptômes ou des comportements) ainsi que des données de sortie souhaitées (exemple : un trouble ou une maladie). Cette première forme d’apprentissage permet à la machine d’apprendre progressivement à associer ces données structurées entre elles, de manière à identifier des modèles et établir des prédictions. Dans notre exemple, la machine sera alors capable d’établir un diagnostic de manière bien plus précise qu’un être humain. À mesure que de nouvelles données sont analysées, de nouveaux modèles sont découverts, et ainsi de suite.

Apprentissage non supervisé

Les algorithmes d’apprentissage non supervisé ne nécessitent aucune intervention humaine pour progresser. Ils sont en effet capables de trouver des modèles par eux-mêmes et de regrouper des ensemble de données non étiquetées pour les catégoriser, ce qui leur permet d’effectuer des tâches plus complexes telles que la reconnaissance de visages ou d’objets. Ces algorithmes sont toutefois moins précis que les algorithmes d’apprentissage supervisé.

Apprentissage semi-supervisé

Comme son nom l’indique, ce modèle d’apprentissage automatique est un juste milieu entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, qui utilise des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner l’ordinateur. L’apprentissage automatique semi-supervisé est notamment utilisé lorsque l’algorithme ne dispose pas de suffisamment de données pour apprendre. On utilise alors un plus petit nombre de données structurées pour alimenter la machine, afin de guider celle-ci dans son processus de catégorisation des données non structurées.

Qu’est-ce que le renforcement en apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique par renforcement désigne une technique similaire à l’apprentissage supervisé, mais qui n’utilise pas d’échantillons de données pour entraîner l’algorithme. Il s’agit d’un apprentissage de type “trial-and-error” qui consiste à entraîner la machine en utilisant des renforcements positifs (récompenses) ou négatifs (pénalités) en fonction des résultats obtenus. Les algorithmes entraînés de cette façon sont ainsi capables de résoudre des problèmes complexes, en testant différentes méthodes jusqu’à trouver celle qui générera la plus grande récompense.

C’est par exemple grâce à l’apprentissage par renforcement que l’intelligence artificielle d’IBM, Watson, a pu peaufiner sa prise de décision jusqu’à remporter le jeu télévisé américain Jeopardy en 2011.

Les défis de l’apprentissage automatique

Les évolutions rapides dans le domaine de l’IA en général et du machine learning en particulier entraînent inévitablement leur lot de questions éthiques. Si l’objectif de l’apprentissage automatique est d’améliorer notre quotidien, il génère également de nombreux défis liés à l’utilisation des données personnelles.

Surveillance

La mise en œuvre de l’apprentissage automatique par les organisations gouvernementales et les entreprises implique un risque accru de surveillance des utilisateurs. En effet, si la reconnaissance faciale peut aider à renforcer la sécurité en facilitant l’identification des criminels, les données recueillies entraînent également des questionnements liés à l’espionnage des personnes. De plus, l’utilisation d’algorithmes de machine learning par les services en ligne constitue un outil supplémentaire de surveillance sur Internet.

Confidentialité

Sans surprise, les entreprises utilisant des algorithmes de machine learning récoltent un grand nombre d’informations sur nous (emplacement précis, données biométriques, habitudes de consommation…) et la façon dont ces informations sont stockées et traitées est encore obscure. Si le RGPD entré en application en 2018 a permis une avancée de ce point de vue, l’intelligence artificielle dispose encore d’un cadre légal peu réglementé. Des fuites de données se produisant tous les jours, l’exposition de nos informations personnelles constitue donc un risque réel.

Impact sur l’emploi

Les technologies liées à l’apprentissage automatique progressant à une vitesse folle, cette évolution soulève l’inquiétude que l’IA remplace un jour l’humain. Des outils comme ChatGPT produisent aujourd’hui des résultats impressionnants, la machine étant en mesure de comprendre et de raisonner de manière toujours plus rapide et efficace.

Néanmoins, cette vision devrait être remise en perspective, dans la mesure où les algorithmes de machine learning ont pour but de soutenir et non de supplanter l’activité humaine. Par ailleurs, l’augmentation constante de la quantité de données à traiter devrait certainement migrer la demande d’emplois vers d’autres domaines spécifiques.

Partialité et discrimination

La question des biais présents dans les algorithmes et de leurs conséquences, notamment dans les domaines de la sécurité ou du recrutement, fait également l’objet d’un questionnement éthique. Des situations ont été relevées dans lesquelles l’IA reproduisait des discriminations racistes et sexistes, et la réflexion est toujours en cours sur le moyen d’éviter ces biais alors que les données d’entrée peuvent elles-mêmes être sujettes à la partialité.