ML : Explorons les Secrets du Machine Learning !

Le Machine Learning (ou plus simplement ML) est un sous-ensemble essentiel de l’Intelligence Artificielle (IA). La définition du Machine Learning en fait la capacité d’apprendre et de s’améliorer d’une machine à partir de ses expériences (via le développement de ses systèmes et programmes).

Autrement dit, le ML est ce qui permet aux machines d’analyser, d’interpréter et de tirer des conclusions à partir de données complexes. Cette capacité à apprendre est en quelque sorte le moteur d’un outil boosté à l’IA. Car elle facilite une prise de décisions dite “intelligente” (en tout cas proche de ce que pourrait faire un cerveau humain dans un contexte spécifique).

En français, le terme Machine Learning est souvent utilisé tel quel. Mais on peut également le traduire par “apprentissage automatique” (selon la définition de la CNIL). Cette traduction reflète l’idée que les machines sont capables d’apprendre de manière autonome, à partir de modèles mathématiques qui leur sont implémentés.

En informatique, un algorithme est un programme mathématique présent dans le système d’une machine qui lui indique que faire et comment le faire (en fonction du modèle configuré).

Les algorithmes de Machine Learning sont les programmes mathématiques qui guident l’apprentissage automatique d’une machine. Ces algorithmes peuvent identifier des tendances, des modèles, et faire des prédictions basées sur les données fournies. Ils s’ajustent en continu pour améliorer leur précision d’analyse et de réponse (le cas échéant, comme avec les machines capables de traiter automatiquement le langage naturel et de générer des textes).

L’objectif principal du Machine Learning est de permettre aux ordinateurs et autres machines de fonctionner sans intervention humaine directe, en apprenant et en adaptant leurs réactions aux nouvelles données et situations. 

La finalité est donc que l’IA implémentée dans un appareil puisse analyser et interpréter des modèles de données afin de permettre l’apprentissage, le raisonnement et même la prise de décision. Cela se traduit par une vaste gamme d’applications, de l’analyse prédictive à l’automatisation des tâches complexes (comme dans le cas du Robotic Process Automation utilisé dans certains Centres de Contacts).

Sans rentrer dans des considérations techniques, il est possible de distinguer 3 types de Machine Learning :

• L’apprentissage supervisé : où les modèles sont entraînés sur un ensemble de données bien précis (souvent étiquetées).
• L’apprentissage non supervisé : qui implique de travailler avec des données non étiquetées et de découvrir des modèles cachés (y compris des fonctionnalités inédites de la machine !).
• L’apprentissage par renforcement : où les modèles apprennent par essais et erreurs en interaction avec un environnement plus ou moins segmenté et défini.

L’Intelligence Artificielle est un domaine plus vaste qui englobe le Machine Learning. Tandis que l’IA est la science permettant aux machines d’imiter l’intelligence humaine, le ML est une technique spécifique de l’IA qui enseigne aux machines comment apprendre à partir des données.

Le Deep Learning (“apprentissage profond” en français) est une sous-catégorie du Machine Learning qui utilise des réseaux neuronaux artificiels profonds. Alors que le ML peut fonctionner avec des algorithmes relativement simples, le Deep Learning traite des niveaux de complexité bien plus élevés, imitant le fonctionnement du cerveau humain pour analyser précisément les données. Ces algorithmes possédant de nombreux paramètres et demandent un volume très conséquent de données pour être entraînés.

En tant que pilier de l’IA, le Machine Learning a ouvert la voie à une multitude d’applications révolutionnaires. Cette technologie amène de nouvelles perspectives dans presque tous les secteurs d’activité. Voici quelques exemples (liste loin d’être exhaustive, tant les possibilités sont nombreuses) :

L’intégration de l’Intelligence Artificielle dans le domaine du Centre de Contacts ouvre un nouveau champ de possibilités pour améliorer l’expérience client. Voici quelques-unes des manières dont le Machine Learning transforme les Services Clients d’aujourd’hui :