Machine learning : quels sont les trois types d’apprentissage automatique ?

Également appelé apprentissage automatique, le machine learning (ML) est une forme d’intelligence artificielle (IA). Il se résume en la mise en place d’un système d’apprentissage permettant aux algorithmes d’automatiser des tâches et de faire des prédictions. Il existe différents types d’apprentissages automatiques, chacune avec ses spécificités. Découvrez en quoi consiste le ML et combien de déclinaisons connaît cette technique.

En quoi consiste le machine learning ou apprentissage automatique en IA ?

Association d’intelligence artificielle et d’informatique, le machine learning est une approche consistant en l’utilisation de données et d’algorithmes pour reproduire le mode d’apprentissage des humains tout en optimisant leur précision. Grâce à cette branche de la science des données, les algorithmes, en s’inspirant de méthodes statistiques, arrivent à effectuer des prédictions et opérer des classifications. Ce faisant, ils révèlent des informations utiles à l’exploitation de données.

En nous basant sur cette définition du machine learning telle que donnée par les écoles en intelligence artificielle, on se rend compte que ces informations s’avèrent précieuses dans la prise de décision au sein des entreprises et pour des applications concrètes. Elles ont par ailleurs une influence significative sur les indicateurs de croissance. En identifiant les tendances au sein d’une base de données, l’apprentissage automatique favorise l’automatisation des tâches. Son usage dans plusieurs domaines tombe ainsi sous le sens.

Il existe trois principaux types d’apprentissages automatiques

Le machine learning se décline en trois principales familles qui sont les suivantes.

L’apprentissage automatique supervisé

En apprentissage supervisé, les algorithmes se basent sur un jeu de données d’entraînement préalablement étiquetées pour prédire les conclusions auxquelles aboutir. L’objectif du ML supervisé est de s’inspirer d’une base de données représentative pour parvenir à un modèle généraliste avec des données qui n’étaient pas dans la base de données d’entraînement. Il existe plusieurs exemples d’apprentissage automatique supervisé, comme les machines à vecteur de support, les algorithmes de régression linéaire et logistique et les forêts aléatoires.

Le machine learning non supervisé

L’apprentissage non supervisé utilise également des données d’entraînement. À la différence du ML supervisé, le ML non supervisé décode des informations sans se référer à une source de connaissance définie d’avance. Il n’y a donc pas d’intervention humaine et les algorithmes opèrent seuls. Il n’y a pas d’étiquetage de données ni de conclusions prédéfinies. Puisqu’elle est efficace dans la détection des similitudes et des différences, cette technique de ML est utilisée dans des domaines tels que :

• la reconnaissance d’images,
• la segmentation client,
• l’analyse d’exploration de données,
• la vente croisée.

Les algorithmes utilisés sont essentiellement dédiés au clustering.

L’apprentissage automatique par renforcement

Le ML par renforcement présente des similitudes avec la technique supervisée. Seulement ici, l’algorithme n’est pas huilé avec des échantillons de données. Il apprend en essayant et en faisant des erreurs. L’algorithme aura à choisir une action au sein d’une liste. Selon son choix, il recevra un retour d’un autre algorithme ou d’un humain. Il peut s’agir d’une pénalité pour une erreur ou d’une récompense pour un bon choix. Sur la base de l’action avec plus de récompenses, l’algorithme va alors élaborer une approche pour un problème. Cette technique de ML est très répandue en robotique.