Le big data, ou données massives, né du développement continu des technologies qui n’ont pas arrêté de produire de plus en plus de données numériques, est un phénomène au volume de données considérables à traiter. Il se distingue par la variété de ses données, mais aussi par la vitesse de leur traitement. Les méthodes classiques ayant fait face à leurs limites, une nouvelle approche permettant de trouver des opportunités cachées en son sein a fait son apparition, la méthode machine learning !
Définition de la méthode machine learning !
La méthode machine learning intervient dans l’apprentissage des ordinateurs, sans le passage par une programmation pourvue à cet effet. Il s’agit d’un concept visant à ce que les machines apprennent d’elles-mêmes, de manière autonome, et cela, de leur propre expérience. Ainsi, l’apprentissage automatique permet aux machines, en usant des principes de découvertes et d’analyse de modèles et de prédictions, et cela, sur une base statistique, d’évoluer et de s’améliorer et donc, d’apprendre de leur expérience.
Pour simplifier, la méthode machine learning est la base de l’intelligence artificielle, contrairement à la programmation classique qui passe par la mise en place de règles et l’insertion de données dans l’optique d’avoir une réponse automatique. La méthode machine learning va plus loin, en donnant à la machine directement les données et les réponses possibles afin que cette dernière trouve d’elle-même les règles correspondantes.
Il existe plusieurs techniques dans la méthode machine learning, mais la base reste la même, entraîner l’ordinateur via des exemples afin qu’il puisse mettre de lui-même les règles à établir pour accomplir sa tâche, en affinant les paramètres. Il existe différents types dans la méthode machine learning :
- le supervisé ;
- le non-supervisé ;
- par renforcement.
Les différents types de la méthode machine learning !
Il existe plusieurs modèles d’algorithmes utilisés dans l’apprentissage, concernant le supervisé, le modèle machine learning connaît par avance les éléments qu’il doit rechercher dans la masse de données, ce qui lui permettra de retrouver les mêmes éléments dans d’autres données non étiquetées. À titre d’exemple, la classification, aussi appelée prédiction non numérique, et la régression, plus connue comme prédiction numérique.
L’apprentissage non supervisé s’effectue sur des données sans étiquettes. Sans le moindre indice, c’est la machine qui va tenter de trouver des similitudes ou des tendances qui se répètent. À titre d’exemple, le clustering qui sert à constituer des groupements similaires, l’association qui met en évidence des liens et enfin, la réduction dimensionnelle qui permet de choisir des caractéristiques.
L’apprentissage de renforcement vise à forcer la machine à effectuer plusieurs tentatives, dans l’optique d’atteinte d’un objectif précis, qu’importe la technique pour y parvenir, le plus intéressant est le système de récompense et de sanction, mis en place pour encourager l’organisation. Le système demeure dans une boucle de progression continue, en cherchant le plus de récompenses possible.
Intérêt de la méthode machine learning
Le principe de la méthode machine learning est l’autonomie dans la mise en place de solutions informatiques, que ce soit dans l’optique de protéger la machine en elle-même ou un large réseau en entier. Dans ce concept d’apprentissage, on peut l’utiliser à diverses fins :
- moteurs de recommandation ;
- moteurs de recherche web ;
- fonctionnement des voitures autonomes ;
- mise en place de prévisionnel sur le comportement des clients ;
- lancer des conversations téléphoniques avec usage de voix synthétiques ;
- effectuer des diagnostics médicaux ;
- les jeux d’argent ;
- la traduction linguistique ;
- détection des tentatives de fraude à reconnaissance vocale.
À noter que les possibilités d’usage de cette technologie dans tous les domaines sont infinies, mais généralement, elle est utilisée dans les jeux d’argent et la conduite autonome. La méthode machine learning permet de faire le meilleur usage des big data, permettant d’y déceler diverses opportunités dissimulées, que ce soit pour la segmentation des données, leur analyse ou bien la mise en place de simulation, et cela, malgré la complexité des sources de données du big data ! Plus les données sont nombreuses, plus cela va améliorer l’apprentissage et aidera à atteindre un degré de qualité supérieure.
De ce fait, la méthode machine learning perd toute son utilité s’il n’y a pas de base de données conséquente à traiter ! Sans le big data, on ne pourrait pas développer des intelligences artificielles, car ce sont bien les données qui permettent à cette intelligence de comprendre et d’apprendre. Plus le big data est saturé de données en tous genres, plus l’apprentissage se fera plus efficacement. Pour résumer, un système machine learning apprend plus quand il reçoit plus de données et ainsi, il se développe et s’améliore !