Les progrès technologiques fulgurants de ces trois dernières décennies ont permis la création de procédés numériques qui relevaient jusque-là du domaine la science-fiction. Qui aurait pu croire, au début des années 1990, que des machines seraient un jour en mesure de réaliser leur propre apprentissage ? C’est le principe même du Machine Learning, qui peut se définir comme la faculté d’un appareil électronique ou d’une machine à effectuer son propre apprentissage, sans avoir été programmé à l’avance pour réaliser cette tâche. C’est une technique d’intelligence artificielle qui est toujours en cours de perfectionnement. Nous allons voir comment fonctionne le machine learning ainsi que ses applications concrètes y afférentes.

Comment fonctionne le machine learning ?

Le machine learning est une science qui se base sur l’exploitation et l’analyse de données afin d’établir des tendances (ou patterns) pour créer des analyses prédictives. Le machine learning analyse ces données à partir du Big Data, des données numériques telles que des textes, des photos ou des vidéos disponibles en quantités massives. Il est capable, à un rythme infiniment supérieur à ce dont est capable l’Homme, de lire ces données gigantesques à une vitesse éclair et de traiter les informations qui y sont liées. Plus le nombre de données est important, plus le machine learning est efficace et permet l’apprentissage et l’affinage des connaissances. Le développement du machine learning et du Big Data vont donc de paire et leur fonctionnement est intimement lié.

Un très bon exemple de machine learning est l’algorithme DeepMind, crée par Google et qui a appris par lui-même à jouer à plus d’une quarantaine de jeux vidéos, en n’utilisant que les données disponibles dans le Big Data et sans avoir été préalablement programmé à cette fin. Pour ce faire, le machine learning utilise les fonctions suivantes :

• le data mining, ou forage de données, qui est l’analyse et le recoupement de données afin de dessiner et de révéler des tendances permettant l’apprentissage ;
• les analyses statistiques et le calcul de probabilités ;
• le predicitve modelling, ou analyse prédictive, qui est l’extraction de connaissance à partir de données aléatoires.

Le machine learning par le biais du Big Data constitue un aspect important de l’intelligence artificielle. Ses capacités prédictives sont utilisées de manière croissante par les entreprises dans de nombreux cas que nous allons définir dans ce qui suit.

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Les applications concrètes du machine learning

Le machine learning possède de nombreuses utilités concrètes qui se répercutent sur notre activité quotidienne ou dans certains domaines professionnels.

Les applications domestiques

Le machine learning permet d’améliorer et de développer les performances des appareils connectés. Des algorithmes peuvent, par exemple, détecter la présence ou l’absence des occupants d’une maison et régler la climatisation ou le chauffage en conséquence. Il en va de même pour les systèmes de vidéo surveillance et d’éclairage de la maison, dont l’utilisation peut être adaptée aux besoins réels.

Le domaine médical

Les technologies du machine learning ont de nombreuses applications dans le domaine médical et notamment en ce qui concerne la pose de diagnostics. Dans le domaine de l’imagerie médicale, le machine learning peut aider à la recherche de tumeurs et au diagnostic de cancers, bien avant qu’un humain ne soit en mesure de le faire. C’est le cas pour 52 % des cancers et tumeurs qui apparaissent chez l’Homme.

Cette technologie ouvre ainsi des perspectives importantes puisqu’elle permet la détection précoce ainsi que le traitement de pathologies sévères.

Le marketing personnalisé

En termes de marketing et de ciblage, le machine learning permet d’identifier clairement les besoins des consommateurs et de leur proposer une offre de biens ou de services adaptée à leurs besoins. Il se base sur leurs comportements généraux, les recherches qu’ils ont pu effectuer en ligne et leurs précédents achats, pour leur fournir une offre sur mesure et adaptée à leurs envies. Plus la connaissance de l’ordinateur s’enrichit, plus la précision des prédictions et la suggestion sont grandes.

Les voitures intelligentes

Les voitures intelligentes utilisent le machine learning pour peaufiner leurs performances de conduite et leur positionnement en temps réel sur une route. Elles utilisent également cette technologie afin d’être en mesure de personnaliser les réglages de la voiture en fonction des préférences de ses occupants, notamment en ce qui concerne les préférences musicales, les paramètres de la climatisation ou encore le réglage des sièges chauffants en hiver.