Machine Learning : C'est quoi ? Et pourquoi c'est important en 2024 ?

On entend souvent parler de machine learning, et notamment quand on parle d'IA. Mais au fond, qu'est-ce que cela veut dire ? On y répond dans cet article.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
10/6/2024

Dans un monde de plus en plus numérisé et complexe, le machine learning est bien plus que le mot à la mode.

C'est devenu un socle incontournable pour les entreprises et les Data Scientists qui souhaitent utiliser les données pour gérer leur entreprise plus intelligemment, prédire avec précision et innover sans limites.

Généralement associé aux LLM 's, le Machine Learning devient de plus en plus lié aux domaines de la Big Data, car il permet de gérer des flots de données assez conséquents.

Le machine learning à, par exemple, beaucoup d'intérêt pour l'apprentissage statistique.

Cependant, qu'est-ce que le machine learning exactement ? Comment fonctionne-t-il et quel est son impact sur nos vies chaque jour ?

Plongeons dans l'univers fascinant du machine learning pour comprendre son essence et ses applications variées.

Machine Learning : Qu'est ce que le Machine Learning ?

Le machine learning, littéralement l'apprentissage automatique en français, est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet à des systèmes informatiques d'apprendre à partir de données, d'identifier des schémas et prendre des décisions sans intervention humaine directe.

Ce processus d'apprentissage automatique se fait par le biais de modèles algorithmiques qui sont entraînés sur des ensembles de données pour comprendre, généraliser et anticiper de nouvelles données.

C'est par exemple comme cela qu'est construit ChatGPT, le chatbot utilisant l'IA de OpenAI.

Définition et principes

Le cœur du machine learning réside dans la capacité des machines à évoluer dans l'apprentissage avec l'expérience.

Les programmes informatiques sont écrits de manière à changer leur comportement eux-mêmes, à travers des expériences répétées, et à améliorer leur efficacité à accomplir une tâche donnée.

Cette discipline s'appuie fortement sur la statistique et les mathématiques pour créer des modèles prédictifs et analyser les données.

Qui utilise le machine learning ?

Les utilisateurs du machine learning sont pluriels :

– Des développeurs qui conçoivent les algorithmes,

– Des data scientists qui les déploient,

— Les entreprises qui en tirent des analyses pour des applications concrètes.

Comment le machine learning fonctionne-t-il ?

Le fonctionnement du machine learning est le résultat de processus algorithmiques complexes qui évoluent constamment.

Mais pour résumer, il s'agit d'un apprentissage automatique de la part d'un simple algorithme.

Au cœur de cette dynamique, se trouve l'apprentissage à partir des données.

On peut également avoir un apprentissage dis "Meta Learning" ou le modèle de Machine Learning va apprendre à partir de ses expériences antérieures.

Via algorithmes de machine learning et modèles

Tout commence par le choix des bons algorithmes pour élaborer des modèles de machine learning.

Ces algorithmes déterminent la structure d'apprentissage de la machine.

Le « modèle de machine learning », quant à lui, est le concept centré du processus.

Il s'agit de la représentation mathématique ou informatique d'un objet réel ou d'un processus abstrait.

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Via apprentissage continu

Apprentissage supervisé du Machine Learning (Ou machine learning supervisé)

Dans l'apprentissage supervisé, les algorithmes s'entraînent sur un jeu de données étiqueté, c'est-à-dire où les sorties souhaitées sont connues à l'avance.

Les données étiquetées  sont utilisées pour apprendre au modèle à prédire correctement les valeurs de sortie pour de nouvelles données.

L'objectif est que le modèle apprenne à prédire les sorties à partir des entrées, tout en minimisant les erreurs.

Par exemple, un modèle d'apprentissage supervisé peut être entraîné à reconnaître des images de chats à partir d'un ensemble de données contenant des images étiquetées comme « chat » ou « non-chat ».

Ensuite, le modèle pourra prédire si une nouvelle image est celle d'un chat ou non.

Mais alors quelle différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?

Apprentissage non supervisé du Machine Learning (Ou machine learning non supervisé)

L'apprentissage non supervisé, à l'opposé, se déroule sur des données sans étiquettes.

Les modèles doivent donc trouver par eux-mêmes des structures dans les entrées, ce qui est souvent utilisé pour la segmentation et la catégorisation de données.

Ici, on ne fonctionne pas avec des données étiquetées, cet apprentissage est donc plus difficile.

À la place, le modèle de machine learning par apprentissage non supervisé va  chercher à trouver des similarités entre les données et à les regrouper en fonction de ces similarités.

Par exemple, dans le cas de la segmentation de clients pour un magasin en ligne, l'apprentissage non supervisé peut être utilisé pour identifier des groupes de clients ayant des comportements d'achat similaires.

Le choix entre ces deux approches dépend grandement du type de problème à résoudre et de la disponibilité des données annotées.

Peu importe le biais choisi, l'apprentissage continue à ajuster le modèle en fonction des nouvelles données.

Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?

Un autre type d'apprentissage en Machine Learning, c'est l'apprentissage par renforcement. Ou reinforcement learning pour les anglophones !

Dans ce cas, le modèle est entraîné à prendre des décisions en fonction de son environnement et de recevoir une récompense ou un retour sur sa performance.

Le but est donc de maximiser la récompense obtenue à travers les actions prises.

Par exemple, une IA entraînée par renforcement peut être utilisée pour jouer à des jeux vidéo et apprendre à atteindre certains objectifs en fonction de récompenses reçues lors du jeu.

Cet apprentissage est également utilisé dans la robotique pour former des robots à accomplir différentes tâches en fonction d'un environnement donné.

L'apprentissage par renforcement peut par ailleurs être combiné avec l'apprentissage supervisé ou non supervisé pour une performance et une adaptabilité améliorées.

Comment les algorithmes de machine learning sont-ils entrainés ?

Utilisation de données d'entrainement

Pour entraîner un algorithme de Machine Learning, il est nécessaire d'utiliser des données d'entraînement afin que le modèle puisse apprendre à partir de celles-ci.

Ces données doivent être représentatives du problème à résoudre et doivent inclure les différentes caractéristiques ou variables sur lesquelles le modèle devra apprendre à se baser.

Il est important que ces données soient annotées ou étiquetées de manière à ce que le modèle puisse comprendre les différentes classes ou catégories auxquelles les données appartiennent.

Ces données peuvent être le résultat d’un Data Mining, ou alors des données créées spécifiquement pour l’entrainement de l’IA.

Par exemple, OpenAI a entrainé son modèle ChatGPT sur toutes les données (presque toutes) du WEB. Mais ce n’est pas la seule manière de faire.

Il est également important de faire attention aux biais possible dans les données. Qui pourraient alors donner des biais algorithmiques.

Processus d'apprentissage d'un modèle de Machine Learning
Processus d'apprentissage d'un modèle de Machine Learning

Séparation des données en ensembles d'entraînement et de test

Pour évaluer la performance du modèle, les données doivent être séparées en deux ensembles : 

  1. un ensemble d'entraînement sur lequel le modèle sera entraîné et 
  2. un ensemble de test sur lequel il sera évalué

Cela permet de vérifier si le modèle généralise bien à des données qu'il n'a pas encore vues.

Pré-Processing des données

  • Les données utilisées pour entraîner les modèles en Machine Learning doivent être pré-traitées et nettoyées avant leur utilisation.
  • Cela inclut l'élimination de valeurs manquantes ou aberrantes, la normalisation des données et la conversion de variables catégorielles en numériques.
  • Le Pré-Processing permet de garantir une meilleure performance et un meilleur apprentissage du modèle.

Choix de l'algorithme d'apprentissage

Il existe une grande variété d'algorithmes en Machine Learning, chacun étant adapté à des tâches spécifiques. Il est donc important de choisir le bon algorithme en fonction du problème à résoudre et des données disponibles.

  • Les algorithmes de régression sont utilisés pour prédire des valeurs continues, tandis que les algorithmes de classification sont utilisés pour prédire des catégories.
  • Certains modèles comme les Réseaux de Neurones et le Deep Learning sont plus adaptés aux problèmes complexes.
  • Il est également possible de combiner plusieurs algorithmes pour obtenir de meilleurs résultats.

Entraînement et évaluation du modèle

Une fois les données préparées et l'algorithme choisi, le modèle peut être entraîné sur des données d'entraînement.

  • Pendant cette phase, le modèle ajuste ses paramètres pour minimiser l'erreur de prédiction.
  • Après l'entraînement, le modèle est évalué sur l'ensemble de test afin de mesurer sa performance sur des données qu'il n'a pas encore vues.

Validation croisée

La validation croisée consiste à séparer les données en plusieurs ensembles de données d'entraînement et de test, et à effectuer l'entraînement et l'évaluation sur ces ensembles de manière itérative.

  • Cela permet d'obtenir une évaluation plus robuste du modèle en évitant les biais liés à la répartition des données.
  • La validation croisée est particulièrement utile lorsque les ensembles de données sont limités.

Prédiction et déploiement du modèle

Une fois le modèle entraîné et évalué, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur un nouvel ensemble de données.

  • Le modèle doit être déployé dans un environnement en production pour pouvoir être utilisé.
  • Lorsque des nouvelles données sont disponibles, elles doivent être préparées de la même manière que les données d'entraînement avant d'être soumises au modèle pour obtenir une prédiction.

Maintenance et amélioration du modèle

Les modèles de Machine Learning ne sont pas statiques et peuvent nécessiter des ajustements et une maintenance régulière.

  • Les performances du modèle peuvent se dégrader avec le temps en raison de changements dans les données ou d'évolutions dans l'environnement en production.
  • Il est donc important de surveiller régulièrement la performance du modèle et de le mettre à jour si nécessaire.

Pourquoi utilise-t-on le machine learning ? 3 cas d’usages essentiels :

Les applications du machine learning sont vastes, mais on peut en distinguer trois catégories majeures :

Construire et entraînement d'IA et LLM (intelligence artificielle)

Le machine learning est le pilier de l'intelligence artificielle moderne, permettant des systèmes capables de penser, d'apprendre, et d'agir de manière plus autonome, comme les assistants virtuels ou les robots.

On appelle ces modèles LLM  (Learning-based Language Models), et ils apprennent à comprendre et produire du langage en analysant de grandes quantités de données textuelles.

On appelle la capacité à comprendre du langage naturel, NLP (Natural Language Processing).

LLM fonctionnement illustré
Fonctionnement d'un LLM illustré

Développement de modèles prédictifs (statistiques) avec le machine learning

Les modèles prédictifs, essentiels à toutes sortes d'industries, sont une application phare du machine learning.

Les entreprises peuvent ainsi anticiper le comportement des consommateurs, la demande du marché, et bien d'autres paramètres économiques.

Analyser des images pour repérer des patterns ou une anomalie

L'analyse d'image et de vidéo est une autre application du machine learning, avec des possibilités impressionnantes pour détecter des modèles et des anomalies, que ce soit dans la médecine, la sécurité ou l'industrie manufacturière.

Analyse de Datasets à grande échelle (Ensemble(s) de données) avec des algorithmes de machine learning

L'analyse de données à grande échelle est de plus en plus importante pour les entreprises, et le machine learning permet d'extraire des informations pertinentes à partir de ces ensembles complexes.

Le ML peut notamment parcourir un dataset et le nettoyer pour ensuite pouvoir analyser ces ensembles de données.

Les algorithmes de machine learning peuvent identifier des tendances et des relations entre différents jeux de données, facilitant ainsi la prise de décision et l'optimisation des processus.

Un algorithme de machine learning peut spécifiquement identifier les données étiquetées et les rassembler par sous-ensemble (clusterisation de données).

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Quelle différence entre les modèles de Machine Learning et de Deep Learning

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une technique de machine learning où des réseaux de neurones artificiels, composé de nombreuses couches (d'où le « profond »), imitent le fonctionnement du cerveau humain pour reconnaître des modèles très complexes au sein des données.

Qu’est-ce que le Deep Learning

Fondamentalement, c'est une méthode plus avancée du machine learning qui a notamment permis des avancées notables dans la reconnaissance vocale, la traduction automatique et le traitement du langage naturel.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones en Deep Learning et Machine Learning ?

Un réseau de neurones en deep learning est composé de couches successives de neurones artificiels qui s'activent en fonction des données qu'on leur présente.

Les poids et les biais de ces neurones sont ajustés au fur et à mesure que le réseau apprend à reconnaître des modèles dans les données.

En comparaison, un algorithme de machine learning classique utilise des modèles préétablis pour analyser les données et trouver des relations entre elles.

Le machine learning n'utilise pas de réseau de neurones.

Quelles sont les applications du Deep Learning ?

Le deep learning est utilisé dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance d'image, la reconnaissance vocale, l'analyse de textes, le traitement du langage naturel, la détection de fraudes, la prédiction de maladies et bien d'autres.

Quelles sont les différences notables entre ces deux pratiques ?

La principale différence entre le deep learning et le machine learning traditionnel est l'absence de feature engineering dans le premier.

Le deep learning apprend directement des données brutes, tandis que le feature engineering est l'art de sélectionner, transformer et traiter les variables (les features) pour entraîner le modèle dans le machine learning classique.

Quelle puissance de calcul pour faire du machine learning ?

La puissance de calcul nécessaire pour faire du machine learning dépend de plusieurs facteurs tels que le volume et la complexité des données, ainsi que le type d'algorithme utilisé.

Pour les modèles de deep learning, une grande quantité de données et un nombre élevé de couches peuvent nécessiter des ressources importantes telles que plusieurs GPU (unité de traitement graphique) ou TPU (unité de traitement tensoriel).

C’est par exemple le domaine de TensorFlow qui permet de louer des ressources (puissance de calcul) pour créer des modèles de machine learning.

Cela est dû au fait que les réseaux de neurones ont besoin de beaucoup de puissance de calcul pour ajuster leurs poids, hyperparamètres et biais algorithmiques.

Cependant, il existe également des solutions telles que le Cloud Computing qui peuvent fournir une puissance de calcul à la demande pour les projets de machine learning.

Quel lien y a-t-il entre Machine Learning et Data Analysis ?

Le machine learning est une extension puissante de l'analyse de données. Si la data analysis consiste généralement à révéler des corrélations et des tendances dans les données passées, le machine learning permet d'en tirer des prédictions pour le futur et d'agir en conséquence.

Les deux domaines se complètent : le machine learning ne peut fonctionner sans des données bien analysées, et l'analyse de données se voit grandement améliorée par les modèles prédictifs du machine learning.

Comment se former au machine learning ?

Le machine learning n'est pas qu'une simple compétence parmi tant d'autres, c'est un domaine en perpétuelle évolution. Se former est donc un processus continu. Voyons ensemble comment vous pouvez vous former au ML :

  1. En faisant des études d’ingénieurs en école

Les cursus universitaires en ingénierie, en statistiques ou en informatique sont une excellente porte d'entrée dans le monde du machine learning. Ils vous offrent une compréhension approfondie des concepts et des mathématiques sous-jacentes.

  1. En faisant une formation pour devenir Data Scientist

Des formations plus spécialisées, pour devenir data scientist par exemple, offrent une approche plus pratique et orientée vers l'industrie.

Ces programmes comprennent généralement une combinaison de théorie et de projets pratiques pour développer les compétences réelles requises dans le monde professionnel.

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