Machine Learning : définition, algorithmes et cas d’usage

Qu’est-ce que le Machine Learning ? 

Le Machine Learning est une sous-discipline de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’identifier et d’apprendre de façon automatique des comportements récurrents parmi de grands ensembles de données (mots, chiffres, images, sons etc.).

Cette technologie utilise des algorithmes qui modélisent les données dans le but de prédire des résultats ou d’améliorer les performances d’exécution d'une tâche. Le Machine Learning s’impose aujourd’hui par rapport aux techniques plus classiques de traitement de la Data grâce à l’autonomie qu’il donne aux machines dans le traitement de données massives, complexes et variées.

Quelles sont les principales applications du Machine Learning ?

S’il existe de nombreuses applications du Machine Learning et du Deep Learning dans notre vie quotidienne, l’exemple le plus marquant est celui des systèmes de recommandation utilisés par Google, YouTube, Netflix ou encore Spotify. Tous ces sites utilisent le ML pour traiter les données personnelles des utilisateurs comme les contenus visionnés, le temps passé, les réactions. Ces informations servent à nourrir les systèmes de ML qui sont capables de prédire les programmes que l'utilisateur va apprécier.

On retrouve également le Machine Learning dans le domaine de la santé pour des analyses d'image en radiologie pour assister les médecins dans leur diagnostic, mais aussi dans la technologie derrière les aspirateurs robots et les voitures autonomes.

La révolution provoquée par le Big Data facilite l’accès aux données et permet de déployer le Machine Learning dans de très nombreux domaines. C’est ce qui fait dire aux spécialistes que nous n’en sommes qu’au début du développement de ces technologies amenées à révolutionner tout un pan de notre économie et à changer nos modes de vie !

Quelles différences entre le Machine Learning et le Deep Learning ? 

Le Deep Learning est un type de Machine Learning bien précis qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain pour analyser les données de façon rigoureuse. Il utilise pour cela des couches de neurones artificiels qui traitent les informations non-structurées comme le texte, le son ou l’image.

Quelles différences entre le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle ?

Si les termes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle sont souvent perçus comme similaires, voire interchangeables, ils sont pourtant bien différents !

L’Intelligence Artificielle regroupe l’ensemble des techniques développées visant à donner aux machines des capacités cognitives similaires à l'intelligence humaine. Elle se compose de nombreux champs d’application tels que le Machine Learning, le Deep Learning, la robotique, les Large Language Models et bien d’autres.

Le Machine Learning est l’une des branches de l'Intelligence Artificielle qui vise à apprendre aux machines à traiter les données de façon autonome via des algorithmes, et ce afin de faciliter leur visualisation ou prédire des comportements.

Pour aller plus loin, vous pouvez également consulter notre article sur les différences entre le Machine Learning et la Data Science.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le Machine Learning repose sur le postulat qu'il existe une relation mathématique entre les données cibles qui permet de les rassembler et de les catégoriser. Pour ce faire, le Data Scientist ou le Machine Learning engineer développe un algorithme spécifique, qui permet à la machine d’apprendre en traitant les données de façon itérative et de devenir petit à petit autonome.

Le principe de base du Machine Learning peut être représenté par un schéma comme suit proposé par Myriad :

La précision des prédictions réalisées est ainsi directement liée au volume de données à l'entrée, ainsi qu’à la puissance de l’algorithme qui permet à la machine de faire des liens entre les données.

Pourquoi et comment apprendre le Machine Learning ?

Vous hésitez à vous former ou à vous reconvertir dans ce domaine ? C’est le moment idéal ! Les recruteurs ont aujourd’hui du mal à trouver des candidats pour les postes de Data Scientists ou de Machine Learning Engineer. 

Par conséquent, les recruteurs sont ouverts à recruter des profils assez juniors, avec des rémunérations attractives. Et après quelques années de carrières vous pouvez prétendre à un salaire très intéressant, par exemple autour de 4 710 euros brut par mois pour un ingénieur en Machine Learning. 

Si vous débutez dans le Machine Learning, sachez qu'il existe des formations gratuites en Data Science proposées en ligne, qui vous permettent de faire vos premiers pas dans le domaine en seulement quelques heures.

Mais si vous souhaitez travailler dans le Machine Learning, il faudra vous diriger vers une formation complète et diplômante comme celle que nous proposons chez Jedha. Divisée en trois niveaux, cette formation en Data Science intègre des modules de Machine Learning et de Deep Learning pour vous apprendre à construire et déployer vos modèles de ML comme le font les professionnels du secteur. À temps plein ou à temps partiel, en présentiel ou à distance, toutes nos formations comprennent un suivi régulier et un accompagnement personnalisé assuré par nos coachs.

Vous hésitez encore sur la formation qui vous conviendrait le mieux ? Allez jeter un œil à notre Top 6 des meilleures formations en Machine Learning, vous y trouverez de nombreux arguments pour vous décider.

Quels sont les différents types de Machine Learning ?

On dénombre quatre types de Machine Learning en fonction de l’objectif d’apprentissage visé et de la catégorisation des données, appelée étiquetage.

L'apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est la technique de Machine Learning la plus couramment utilisée. L'étiquetage des données est ici réalisé par un humain, ce qui permet de donner des indications à la machine sur les patterns qu'elle doit rechercher au sein d’un jeu de données. C'est une des méthodes de Machine Learning les plus fiables, qui demande moins de données d'entraînement mais requiert une grande implication afin d’étiqueter les données.

L'apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est effectué à partir de données non étiquetées. La machine va explorer l’ensemble des données afin d’identifier les caractéristiques pertinentes pour l'étiquetage, le triage et la classification des données en temps réel et ce, sans intervention humaine. Cette méthode permet de regrouper de grandes quantités de données avant d'initier le travail de Data Visualisation, et de détecter d’éventuelles anomalies ou données aberrantes.

L'apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-automatisé combine l'entraînement supervisé et non supervisé. Les données étiquetées disponibles sont d’abord utilisées pour entraîner l'algorithme, qui reproduit ensuite seul le modèle obtenu sur les données non-étiquetées (pseudo-étiquetage). Il est ensuite entraîné une dernière fois sur le mélange des données obtenu, sans être explicitement programmé. Ce processus permet de gagner en efficacité en réduisant la quantité de données étiquetées de façon manuelle.

L'apprentissage par renforcement

Dans le Reinforcement Learning, l'algorithme apprend de ses propres erreurs en essayant des approches différentes pour atteindre l’objectif qui lui est fixé. En fonction des performances réalisées, il obtient des récompenses pour l'inciter à poursuivre dans une voie ou des pénalités pour qu'il change d'approche. Si cette technique est très utilisée dans les jeux pour aider l'IA à surpasser les capacités humaines, elle est peu appliquée aux contextes opérationnels en entreprise.

Quels sont les algorithmes les plus utilisés en Machine Learning ?

Différents algorithmes de Machine Learning ont été conçus pour répondre aux besoins des professionnels. S'il n'est pas évident de tous les maîtriser ou de les appréhender, il est important de connaître les principaux qui sont enseignés dans toute bonne formation en Data Science ! 

Les algorithmes de régression (régression linéaire et régression logistique) sont les plus communs en Machine Learning car ils permettent de mettre en avant les relations qui existent entre les données.  

L'algorithme de l’arbre de décision sert quant à lui à effectuer des recommandations à partir d'un ensemble de règles basées sur des données classifiées, là où les algorithmes de clustering comme le K-Means ou le Dbscan sont très utilisés pour permettre d’identifier et d’étiqueter des groupes de données non étiquetées.

Conclusion

Désormais, le Machine Learning n’a plus aucun secret pour vous ! Si vous réfléchissez à vous former au maniement des algorithmes de ML, sachez que notre formation en Data Science vous permet de construire vos premiers algorithmes en seulement quelques semaines ! 

Si vous voulez plus d’informations sur les formations que nous proposons, n’hésitez pas à consulter le syllabus de nos différents parcours. Si vous avez des questions ou si vous souhaitez échanger avec nos équipes, nous organisons des Portes Ouvertes en ligne tous les jeudis à 18h.

Questions fréquentes

Quel est le langage de programmation le plus utilisé en Machine Learning ?

Python est sans conteste le langage de programmation le plus utilisé en Machine Learning. Langage interprété et dynamique, Python est facile à prendre en main et sert avec R à coder la plupart des algorithmes utilisés dans ce domaine. Les langages C et C++ sont eux-aussi plébiscités par les Machine Learning Engineer, mais davantage pour des applications en robotique et en conception de jeux vidéo.

Quels sont les frameworks les plus utilisés en Machine Learning ?

Différents frameworks de Machine Learning ont été développés pour répondre aux besoins des Data Scientists. Certains d’entre-eux sont disponibles en open-source par des géants du web comme Google ou Facebook. Voici les frameworks de ML les plus connus :

• NumPy pour traiter les tableaux multidimensionnels
• Matplotlib utilisé pour la visualisation des données
• Pandas pour les données provenant de séries chronologiques
• SciPy pour le traitement de données en informatique scientifique et algèbre linéaire
• Keras pour les réseaux neuronaux comme en deep learning

Quel est le coût d’une formation en Machine Learning ?

Les formations proposées en Machine Learning sont le plus souvent intégrées à des cursus en Data Science, dont le coût varie selon plusieurs facteurs comme le type d’école choisie, les modalités d’apprentissage et la durée de la formation. Pour vous donner une idée des prix pratiqués dans ce secteur, vous pouvez les tarifs des formations délivrées par Jedha.