Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning est une technologie relevant de l’Intelligence Artificielle qui permet aux machines d’apprendre seules, sans avoir été préalablement programmées pour atteindre cet objectif. Il est intrinsèquement lié au Big Data, puisque les ordinateurs ont besoin d’accéder à un flux de donnée de grand volume pour les analyser et s’entraîner.
Sur quel principe technique fonctionne le machine learning ?
Le machine learning consiste à repérer les répétitions (ou les patterns en anglais) dans un flux de données afin de les analyser et d’en tirer des prédictions basées sur des résultats statistiques. C’est donc une méthode automatisée qui permet aux ordinateurs de repérer les insight (les tendances dans d’un groupe de données) au sein du Big Data.
Il s’agit désormais de l’unique technologie permettant de répondre aux complexités du Big Data. Les méthodes traditionnelles se heurtent bien souvent au volume de données à traiter, là où le machine learning est en mesure de toutes les étudier.
Le machine learning en pratique
Les apports du machine learning sont colossaux. Par exemple, les ordinateurs sont capables de déceler une fraude financière en quelques millisecondes, simplement en analysant les données d’une transaction, comme le montant ou sa localisation.
La discipline permet aussi d’extraire des orientations de tendances exploitables par les entreprises, ce qui leur offre de prendre de meilleures décisions stratégiques. Le machine learning peut ainsi anticiper les besoins des consommateurs ou les fluctuations des marchés. Quelques exemples très concrets permettent de mieux comprendre le machine learning :
Il intervient dans la détection des SPAM, les algorithmes détectant des mots spécifiques ou des contenus anormaux.
Il peut aider au diagnostic médical, en analysant les données de santé d’un patient.
C’est le machine learning qui permet de faire des recommandations de produit, en se basant sur l’historique des achats. Par exemple, les propositions de Netflix et YouTube se basent sur cette technologie.
Il contribue à instaurer une meilleure cyber-sécurité grâce au deep learning.
Il anime les chat bots, qui se basent sur le NLP (Natural Langage Processing).
Comment se former au machine learning ?
Il existe divers types de méthodes qui proviennent du machine learning :
La régression : les algorithmes repèrent une valeur continue dans le flux de datas à analyser et en tirent des prédictions.
La classification, qui consiste à catégoriser les données, comme c’est le cas des SPAMS.
Le Clustering : l’algorithme regroupe les informations en fonction de leurs similarités génériques. Par exemple, il trie et apparie les photos de chiens et de chats ensemble, puisqu’il s’agit d’animaux.
Le machine learning est donc issu du Big Data et a besoin de lui afin de fonctionner. Les deux secteurs sont interdépendants et indissociables. C’est pour cette raison qu’il est préconisé de suivre une formation dont le programme comporte des modules d’apprentissage de ces deux disciplines.
C’est ce qu’offre le Mastère Marketing Digital, Big Data et Intelligence Artificielle de l’ECITV : une formule pédagogique de haut niveau académique qui comporte la mise en pratique des cours. Le cursus est organisé selon la modalité de l’apprentissage en alternance, afin de répondre aux besoins des recruteurs du secteur.
Le machine learning n’en est qu’à ses débuts et ses applications rencontrent déjà un grand succès.