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Le Machine Learning expliqué de manière simple

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Le Machine Learning expliqué de manière simple

Les gens parlent de “l’intelligence artificielle” comme étant “le futur”. Aujourd’hui, en 2021, l’IA prolifère déjà dans nos vies. Depuis les derniers jouets que nous achetons pour nos enfants, au “chirurgien robot” qui effectue une intervention chirurgicale programmée, aux systèmes de recommandation qui apprennent nos préférences pour la musique, les films et les publicités…; nous sommes déjà en plein dedans.

Alors que «l’intelligence artificielle» devient de plus en plus « intelligente » et de plus en plus répandue, il y a une peur naturelle qui grandit en nous. Nous pouvons craindre que l’IA remplace tous nos emplois. Ou encore nos addictions à ces technologies. Alternativement, nous pouvons essayer de tout comprendre et prendre du recul pour vraiment évaluer les coûts et les avantages de la mise en œuvre de l’IA sur nos lieux de travail.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

Historiquement, les «machines à penser» d’Alan Turing et les «machines capables de penser de manière autonome» de John McCarthy étaient les définitions utilisées pour l’IA. Au fur et à mesure de l’évolution des systèmes de l’IA, nous nous référons maintenant à l’IA comme étant des machines qui répondent à une stimulation cohérente avec les réponses traditionnelles des humains, tout en prenant en compte la capacité humaine de contemplation, de jugement et d’intention.

En outre, l’intelligence artificielle est, comme son nom l’indique, programmée par les humains pour effectuer des activités d’humains. Cette intelligence artificielle est incorporée dans les systèmes informatiques pour créer des systèmes d’IA qui fonctionnent finalement comme des unités de «machines à penser».

Ces systèmes ont trois qualités: l’intentionnalité, l’intelligence et l’adaptabilité.

  • Intentionnalité: Les humains conçoivent des systèmes d’IA avec l’intention de prendre des décisions à partir de données historiques ou en temps réel, ou des deux. Ces systèmes d’IA contiennent des réponses prédéterminées.
  • Intelligence: Les systèmes d’IA intègrent souvent l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur et l’analyse de données avec l’intelligence artificielle qui permettent une prise de décision intelligente. Cette intelligence est la meilleure approximation de l’intelligence humaine de la machine.

Les systèmes d’IA intègrent souvent l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur pour créer une machine d’intelligence sophistiquée qui exécutera certaines fonctions humaines. Les trois unités sont des pièces individuelles de l’ensemble du puzzle de l’intelligence du système AI.

Apprentissage automatique

C’est une application de l’intelligence artificielle qui permet au système d’IA d’apprendre automatiquement de l’environnement et d’appliquer cet apprentissage pour prendre de meilleures décisions. Il existe une variété d’algorithmes que le Machine Learning utilise pour apprendre, décrire et améliorer de manière itérative les données, afin de prédire de meilleurs résultats. Ces algorithmes utilisent des techniques statistiques pour repérer les modèles, puis effectuer des actions sur ces modèles.

Deep Learning

Il s’agit de la nouvelle génération de Machine Learning. Ou plutôt un sous-ensemble du Machine Learning. Les modèles Deep Learning peuvent faire leurs propres prédictions indépendamment des humains. Les modèles d’apprentissage automatique du passé nécessitent une intervention humaine dans de nombreux cas pour parvenir au résultat optimal. Ces modèles profonds utilisent des réseaux de neurones artificiels. La conception de ce réseau s’inspire du réseau neuronal biologique du cerveau humain. Il analyse les données avec une structure logique similaire à la façon dont un humain tirerait des conclusions.

Par ailleurs, les bases de l’apprentissage automatique comprennent l’apprentissage de l’environnement, puis l’application de cet apprentissage pour prendre des décisions. Pour ce faire, il existe des catégories d’algorithmes d’apprentissage automatique qui rendent cela possible.

Le Deep Learning est la nouvelle génération d’algorithmes d’apprentissage automatique qui utilisent plusieurs couches pour extraire progressivement des fonctionnalités (ou une compréhension) de niveau supérieur à partir des entrées brutes. Par exemple, dans les applications de reconnaissance d’image, au lieu de simplement reconnaître les pixels de la matrice, les algorithmes d’apprentissage en profondeur reconnaîtront les bords à un certain niveau, le nez à un autre niveau et le visage à un autre niveau. Avec la capacité de comprendre les données du niveau inférieur tout au long de la chaîne. Un algorithme d’apprentissage en profondeur peut améliorer ses performances au fil du temps et prendre des décisions à tout moment.

La puissance de l’algorithme d’apprentissage en profondeur réside dans sa capacité à assumer à la fois des tâches d’apprentissage supervisé et des tâches d’apprentissage non supervisées. Il se rapproche également au développement cérébral du cerveau humain.
Les algorithmes d’apprentissage profond sont maintenant utilisés par les systèmes de vision par ordinateur, les systèmes de reconnaissance vocale, les systèmes de traitement du langage naturel, les systèmes de reconnaissance audio, les systèmes bio informatiques et les systèmes d’analyse d’images médicales.

Applications réelles

Dans la vie réelle, les problèmes sont rarement simples. L’IA est la mieux adaptée pour résoudre certains problèmes par rapport à d’autres. Le plus souvent, l’IA est la mieux adaptée pour effectuer certaines étapes de résolution d’un problème tout en laissant le reste à un être humain. Par exemple, les chatbots activés par l’IA peuvent être en mesure de suivre les employés sur leurs projets pour recevoir des mises à jour sur les statuts, mais les gestionnaires doivent encore créer des équipes, inspirer les équipes et orienter les équipes dans la bonne direction.

Les problèmes les mieux adaptés à la résolution de l’IA:

  • Tâches répétitives: Tâches manuelles qui suivent des étapes logiques pour mener à une conclusion. (Exemple: emballer les marchandises pour qu’elles soient prêtes à être livrées dans un entrepôt)
  • Tâches intensives en données: Tâches impliquant l’analyse de grandes quantités de données à la recherche de modèles et d’anomalies. (Exemple: détection de fraude à partir de documents financiers.)
  • Tâches super humaines: Tâches qui nécessitent des capacités surhumaines et qui parlent des limites des compétences sensorielles humaines et de la motricité fine. (Exemple: le robot chirurgien peut utiliser les mouvements les plus précis pour effectuer des chirurgies non invasives. Une vision par ordinateur finement réglée peut repérer des tumeurs sur une IRM lorsque les yeux humains ne peuvent pas la voir.)

Pour conclure, au fur et à mesure que les systèmes de l’IA progressent, nous sommes confrontés à nos propres limites en tant qu’êtres humains. Alors que l’IA apporte plus d’efficacité dans nos vies, nous sommes confrontés à de nouveaux problèmes qui sont liés à son intégration dans notre quotidien. Ce n’est qu’avec plus de compréhension et moins de peur que nous pourrons nous donner les moyens d’aller de l’avant à l’ère de l’intelligence artificielle.

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