Pierre-Clément Cazon Consultant SEO et développeur web front-end

Comment fonctionne le machine learning et le deep learning ?

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Les chercheurs en Intelligence Artificielle utilisent différentes techniques pour copier et reproduire l’intelligence humaine. Le machine learning et l’une de ses déclinaisons actuelles, le deep learning, en est l’un des composants les plus en vogue. Mais de quoi s’agit-il ?

Qu’est-ce que le machine learning ?

Connu aussi sous le terme français « apprentissage automatisé », le machine learning est la faculté pour un automate (un robot, une application, etc) d’apprendre à résoudre des problèmes ou engranger de nouvelles connaissances à partir de la collection et de l’analyse de données, sans qu’il n’y ait de programmation supplémentaire. Grâce à un algorithme, l’automate est capable de faire des abstractions, de façon à s’approprier une sorte de « conscience » de la situation ou de l’environnement dans lequel il se trouve.

Bien entendu, l’apprentissage ne produit pas forcément de résultat immédiat. L’automate aura besoin de s’entraîner en analysant ses défauts pour améliorer ses réponses au fil du temps. En interagissant avec l’automate, l’utilisateur lui transfère des données comportementales, lui permettant d’apporter d’autres réponses à des sollicitations similaires.

Comment fonctionne le deep learning ?

Le deep learning ou « apprentissage en profondeur » est en quelque sorte une adaptation du machine learning dotée d’un plus haut niveau de capacité de représentation des données. Cette approche reprend un peu plus le fonctionnement des neurones et des synapses humains, en passant par plusieurs étapes de cognition : recueil, synthèse, analyse, jugement, correction, etc. Dans ce cadre, les moyens sont plus consistants : des réseaux de neurones artificiels, de puissants algorithmes apprenants et discriminants, des automates puissants qui peuvent traiter le big data. Cette classe de machine learning est étudiée et utilisée dans diverses applications.

Les domaines d’application des machines learning

Les concepts de l’apprentissage automatique visent à doter les automates (ordinateurs, moteurs de recherche, systèmes robotiques ou domotiques, etc) d’une faculté de discernement. Ils trouvent leur utilité dans un bon nombre de domaines d’application dont internet (le référencement naturel en fait parti), la médecine (principalement dans le domaine des recherches et analyses), les jeux, le domaine des finances, etc.

Le deep learning en particulier, qui est donc l’une des formes les plus avancées actuelles en IA, permet aux machines (virtuelles ou physiques) de reconnaitre des objets déformables, de reconnaitre des traits caractéristiques et des changements émotionnels qui transparaissent sur le visage humain, d’affiner les diagnostics médicaux, etc.

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