CENTRE DE RESSOURCES

PARCOURIR PAR CATÉGORIE
 
 
 

Le machine learning : un aperçu complet

 
Definition de machine learning : Le machine learning, ou « apprentissage automatique » en français, est un domaine de l’intelligence artificielle. L’objectif principal du machine learning est de permettre aux modèles d’apprendre sans programmation restrictive, en utilisant des méthodes itératives pour ajuster les paramètres et améliorer leurs performances au fil du temps. 
 
 

Sommaire

1. Qu’est-ce que le machine learning ?
2. Quelles sont les différentes catégories de machine learning ?
 2.1 Le machine learning supervisé
 2.2 Le machine learning non supervisé
 2.3 Le machine learning par renforcement
3. À quoi sert le machine learning ?
4. Quels sont les avantages du machine learning pour les entreprises ?
5. Quels sont les inconvénients du machine learning pour les entreprises ?

 5.1 Le besoin de données de haute qualité

 5.2 La gestion du surapprentissage et du sous-apprentissage

 5.3 L’interprétabilité des résultats

 5.4 La sélection appropriée des caractéristiques

 
 
 

Qu’est-ce que le machine learning ?

Par définition, le machine learning est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui consiste en l’apprentissage et l’amélioration automatique d’ordinateurs à partir de données, sans qu’ils soient explicitement programmés. Il repose sur une idée fondamentale : au lieu de programmer des instructions spécifiques pour effectuer une tâche, il est possible de développer des algorithmes et des modèles qui apprennent à partir d’exemples et de données fournis. Les machines deviennent alors capables de s’adapter à de nouvelles données et de prendre des décisions basées sur des connaissances acquises à partir de leurs expériences passées. Ainsi, les systèmes informatiques analysent les données, identifient des modèles et effectuent des prédictions sans intervention humaine directe.

 

 
 

Quelles sont les différentes catégories de machine learning ?

Le machine learning est classé en plusieurs catégories : le machine learning supervisé, le machine learning non supervisé et le machine learning par renforcement.

Le machine learning supervisé

Le machine learning supervisé consiste à entraîner un modèle à partir d’un ensemble de données étiquetées. Ces données sont composées de paires d’entrées et de sorties attendues, permettant ainsi au modèle d’apprendre les relations entre les différentes caractéristiques des données et les résultats souhaités. Une fois entraîné, le modèle est utilisé pour prédire les sorties correspondantes pour de nouvelles données non étiquetées. Ce type de machine learning est souvent destiné à des applications telles que la classification d’images, la prédiction de valeurs numériques ou la détection de spam.

Le machine learning non supervisé

Le machine learning non supervisé consiste à analyser un ensemble de données non étiquetées pour en extraire des structures ou des modèles cachés. Contrairement au machine learning supervisé, il n’y a pas de sorties attendues dans les données. L’objectif est plutôt de regrouper les données similaires ou de trouver des schémas intéressants. Le clustering, la réduction de dimension ou la détection d’anomalies sont des exemples courants de l’application du machine learning non supervisé.

Le machine learning par renforcement

Le machine learning par renforcement est un type d’apprentissage où une IA prend des décisions en interagissant avec un environnement. L’IA apprend à maximiser ses résultats globaux au fil du temps grâce à un système de récompense ou de punition qui se déclenche en fonction de ses actions. Cette catégorie de machine learning se retrouve fréquemment dans des domaines tels que la robotique ou la gestion de portefeuille financier.
 
 
 

Le glossaire de l'IA

Téléchargez ce glossaire contenant 32 définitions pour gagner en confiance à l'ère de l'IA.

salesforce astro sur tablette avec Le Glossaire de I'IA
 

Remplissez ce formulaire et familiarisez-vous avec les terminologies spécifiques à l’IA et maîtrisez les termes essentiels.

Saisissez votre prénom
Saisissez votre nom
Saisissez votre fonction
Saisissez une adresse électronique valide
Saisissez le nom de votre société
Sélectionnez le nombre d'employés
Saisissez un numéro de téléphone valide
Choisissez un pays valide
Accepter toutes les divulgations ci-dessous.
By registering I confirm that I have read and agree to the Privacy Statement.
Ce champ est obligatoire.
 
 

À quoi sert le machine learning ?

Le machine learning résout des problèmes complexes, grâce à la capacité des ordinateurs à apprendre sans être programmés pour une fonction restreinte. Ainsi, il est utile dans de nombreuses tâches :

  • Les prévisions et les prédictions précises dans divers domaines (les tendances du marché, le comportement des consommateurs, les performances financières, la demande de produits…) ;
  • L’analyse de grandes quantités de données et l’identification des modèles, des corrélations et des relations cachées ;
  • Les expériences utilisateur personnalisées en fonction des préférences, du comportement et de l’historique de la personne.

Quels sont les avantages du machine learning pour les entreprises ?

Le machine learning offre de nombreux avantages dans divers domaines et secteurs d’activité. Grâce à son apprentissage continu, le machine learning est capable d’améliorer sa précision au fil du temps. Il détecte les modèles subtils et les tendances non évidentes afin de conduire à des prédictions plus rigoureuses et à des résultats fiables.
En automatisant des tâches répétitives et laborieuses, l’apprentissage automatique libère du temps et des ressources. Les efforts peuvent donc être redirigés vers des activités à plus forte valeur ajoutée. De plus, ce système réduit les erreurs humaines et améliore l’efficacité de la production.
Le machine learning fournit des insights basés sur les données collectées (recommandations, prévisions ou scénarios basés sur des modèles et des analyses approfondies) et permet d’affiner les stratégies de marketing ou de vente.
Il personnalise les interactions avec l’utilisateur en fonction des habitudes individuelles des clients et améliore leur engagement, leur satisfaction et leur fidélité.
L’apprentissage automatique est également un outil adapté à la détection des fraudes, capable de fournir une réponse rapide et de renforcer la protection de l’entreprise.
Enfin, le machine learning optimise les processus opérationnels en identifiant les inefficacités, les goulots d’étranglement et les opportunités d’amélioration. Il aide aussi à optimiser les performances des systèmes, des réseaux et des modèles en ajustant les paramètres.

Quels sont les inconvénients du machine learning pour les entreprises ?

Le machine learning présente de nombreux avantages pour une entreprise. Cependant, il soulève également des questions importantes en termes de confidentialité des données, de biais algorithmique ou d’éthique. Il faut savoir trouver un juste milieu entre l’exploitation des avantages du machine learning et la prise en compte des préoccupations et des limites associées à cette technologie.

Le besoin de données de haute qualité

Le machine learning requiert des ensembles de données volumineux, complets et de haute qualité pour obtenir des résultats précis et fiables. Acquérir de telles données est coûteux et nécessite souvent des efforts considérables en termes de collecte, de nettoyage et de préparation.Les données ne doivent pas être biaisées, incomplètes ou non représentatives. Les biais dans les données proviennent de divers facteurs, tels que des déséquilibres démographiques, des erreurs de mesure ou des problèmes liés à la collecte des données. Si ces biais ne sont pas pris en compte, les résultats sont faussés, reflétant et amplifiant les biais présents dans les données.
Par ailleurs, l’utilisation d’un grand nombre de données soulève des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité. Travailler avec des données sensibles, telles que des informations personnelles identifiables, requiert des mesures de sécurité adaptées pour protéger ces données contre les violations de la vie privée ou les accès non autorisés. Cela inclut des protocoles de sécurité stricts, des méthodes de pseudonymisation ou d’anonymisation des données, et la conformité aux réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD (Règlement général sur la protection des données).

La gestion du surapprentissage et du sous-apprentissage

Le surapprentissage se produit lorsqu’un modèle est trop complexe et s’adapte trop étroitement aux données d’entraînement, entraînant une mauvaise généralisation aux nouvelles données. Le sous-apprentissage, quant à lui, se produit lorsque le modèle est trop simple et ne capture pas suffisamment les relations entre les variables. Pour remédier à ces problèmes, des techniques telles que la validation croisée, la régularisation et l’ajustement des hyperparamètres permettent d’obtenir un équilibre optimal entre la complexité du modèle et sa capacité à généraliser sur de nouvelles données.

L’interprétabilité des résultats

Le machine learning produit parfois des résultats flous et difficiles à interpréter. Ainsi, cela s’avère problématique dans des domaines sensibles où la transparence est importante, car la prise de décisions a besoin de s’appuyer sur des conclusions claires et rationnelles.

La sélection appropriée des caractéristiques

La sélection des caractéristiques consiste à choisir les variables ou les attributs les plus pertinents et informatifs pour construire un modèle prédictif de haute qualité. Un tri judicieux réduit la dimensionnalité des données, élimine les attributs redondants ou peu significatifs, et favorise des modèles plus simples et interprétables. Cette sélection est réalisée à l’aide de techniques telles que l’analyse en composantes principales (PCA), les mesures de corrélation, ou l’utilisation de connaissances expertes du domaine pour guider la sélection. En choisissant les bonnes caractéristiques, la performance, la robustesse et l’efficacité des modèles de machine learning sont améliorées.
Toutefois, nombre de ces inconvénients ne sont pas inéluctables et peuvent être atténués, par une gestion appropriée, une sélection prudente des données, une transparence accrue et une attention particulière portée à l’éthique et à la protection des données. Le machine learning reste un outil possédant de nombreux avantages, mais il est essentiel de comprendre ses limitations et de les prendre en compte.
 

FAQ : Questions fréquemment posées

 

Quelles sont les différentes catégories de machine learning ?

Les différentes catégories de machine learning sont le machine learning supervisé, qui s’appuie sur des données étiquetées, le machine learning non supervisé, qui analyse des données non étiquetées, et le machine learning par renforcement, où les modèles interagissent avec un environnement.

Quels sont les avantages du machine learning ?

Le machine learning permet d’automatiser des opérations répétitives, d’analyser de grands ensembles de données, de faciliter la prise de décisions plus informées et plus précises, de personnaliser les expériences des clients et d’optimiser les processus opérationnels pour augmenter la rentabilité.

Quels sont les défis du machine learning ?

Le machine learning est confronté à plusieurs défis, tels que la difficulté d’obtenir des données de haute qualité, la gestion du surapprentissage ou du sous-apprentissage pour assurer des conclusions correctes, et l’interprétation des résultats qui sont parfois compliqués à déchiffrer.
 

Prochaines étapes

 
un tableau montrant différents numéros. et démos

demo

Démarrez votre essai gratuit dès maintenant.

30 jours d'essai gratuit de Professional Edition
logo courir sur fond de montagnes et d'un papillon

Succès clients

Vous voulez en savoir plus ? Découvrez les Témoignages de nos clients !

témoignage client de courir
une femme souriante avec le logo Slack et la roue 360 ​​du client

Produits

Découvrir nos solutions

produits client 360
 
 
 

Le Glossaire du CRM

44 définitions pour briller à l’ère du digital
 

Les technologies et outils se multiplient et évoluent en permanence, poussant l’apparition et le développement de stratégies marketing aux nombreux anglicismes.

Retrouvez les expressions indispensables connues des professionnels du secteur afin de maîtriser l’environnement CRM.  

Consulter le glossaire
 
 
 

Une plateforme unique. Des possibilités infinies.

Recentrez-vous sur vos clients et développez votre entreprise.

Nous contacter

Des questions ? Appelez-nous au (+33) 8 05 08 21 31.

 
Des questions ? Nos experts sont là.