Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?

L’apprentissage machine, un type d’IA particulier, utilise une méthode d’analyse des données qui automatise la création de modèles en collectant et en interprétant de grands ensembles de données.

Dans un marché professionnel moderne et de plus en plus concurrentiel, disposer d’informations fiables sur les clients et les tendances émergentes peut faire la différence. Pour répondre à ce besoin, les entreprises se tournent vers l’analyse des données. L’apprentissage machine (ML) applique des solutions d’IA avancées, en utilisant des données et des algorithmes pour créer des modèles de données. Un modèle est une expression mathématique qui se rapproche de la relation entre les variables qui apparaissent dans les données et permet de prédire l’une à partir de l’autre. Un exemple très simple de modèle est une relation linéaire qui prédit le poids d’une personne en fonction de son sexe et de sa taille. Plutôt que de suivre des règles spécifiques et préprogrammées, l’apprentissage machine imite le processus d’apprentissage humain, en s’améliorant grâce à l’expérience et à la formation.

L’utilisation de solutions d’apprentissage machine pour créer des modèles précis permet aux entreprises d’analyser des ensembles de données extrêmement volumineux et complexes, offrant ainsi des résultats plus rapides et plus précis à grande échelle. Grâce à l’apprentissage machine, les entreprises bénéficient d’une vision détaillée des opportunités, des risques et des besoins des clients. Et bien qu’il implique souvent une amélioration des retours, les possibilités réelles de l’apprentissage machine sont presque illimitées.

Intelligence artificielle (IA)

L’IA est une discipline utilisée dans les technologies de l’information pour décrire toute tentative de réplication de l’intelligence humaine ou quasi humaine dans les machines. L’IA englobe à la fois l’apprentissage machine et l’apprentissage profond.

Apprentissage machine

Le terme « apprentissage machine » est généralement utilisé pour désigner des algorithmes classiques basés sur les données qui identifient des modèles et effectuent des tâches telles que la classification, la régression et le regroupement. Plus ils disposent d’informations, plus ils sont performants.

Un modèle est spécifié par plusieurs paramètres. Le concept de « formation » d’un modèle de ML signifie qu’il fait en sorte d’optimiser les paramètres tout en essayant de réduire les erreurs entre les prédictions et les valeurs réelles qui apparaissent dans les données.

Apprentissage profond

L’apprentissage profond est un domaine plus récent de l’IA basé sur les réseaux neuronaux. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’apprentissage machine, qui utilise et structure les paramètres dans des couches connectées pour créer des approximations artificielles de réseaux neuronaux humains.

La formation d’un réseau neuronal nécessite de grandes quantités de données et de ressources de calcul, mais les modèles qui en résultent sont souvent beaucoup plus puissants que ceux obtenus avec des algorithmes d’apprentissage machine classiques.

L’apprentissage machine se traduit par des algorithmes informatiques qui transforment les données en interprétations et en actions intelligentes. L’exploration des données recherche des informations exploitables dans les données existantes disponibles.

L’exploration des données relève davantage de l’analyse business. Elle consiste à apprendre aux ordinateurs à identifier des schémas inconnus, des anomalies ou des relations dans un grand ensemble de données. Les humains peuvent ensuite résoudre les problèmes à l’aide de ces données. Le processus est plus manuel et nécessite généralement une intervention humaine pour la prise de décision.

L’apprentissage machine relève de l’IA et consiste plutôt à apprendre aux ordinateurs comment analyser de grands ensembles de données et leurs modèles. Une fois la programmation initiale effectuée, l’apprentissage machine permet à l’ordinateur d’apprendre et de s’améliorer sans intervention humaine. Il devient plus intelligent et progresse tout seul, plutôt que de simplement réagir aux données qui lui sont fournies et de les analyser.

L’apprentissage machine suit généralement le processus spécifique suivant :

  • Collecte de données
    Des données fiables sont collectées; elles pourront ensuite être utilisées pour alimenter le modèle prédictif.
  • Préparation des données
    Les données collectées sont regroupées, les détails non pertinents sont supprimés et tous les ajustements nécessaires sont effectués (tels que la correction des erreurs, la suppression des données en double, etc.). Les données sont réparties en deux ensembles: les données de formation, majoritaires, qui seront utilisées avec le modèle d’apprentissage machine, et les données d’évaluation, utilisées pour tester l’efficacité du modèle une fois qu’il a été formé.
  • Choix du modèle
    Un modèle est sélectionné. Il existe de nombreux modèles d’apprentissage machine différents, et certains sont plus adaptés à certains cas d’utilisation que d’autres.
  • Formation
    Les données affinées sont utilisées dans le modèle choisi pour améliorer progressivement la capacité prédictive de ce modèle.
  • Évaluation
    Une fois que le modèle a été formé à partir des données de formation, il est testé à l’aide des données d’évaluation. En introduisant de nouvelles données dans le modèle, l’efficacité de ses capacités prédictives peut être évaluée.
  • Réglage des paramètres
    Une fois le modèle évalué, des paramètres de test spécifiques peuvent être ajustés pour obtenir de meilleurs résultats.
  • Prédiction
    La valeur finale du modèle se concrétise. Il est utilisé dans des conditions réelles pour faire des prédictions éclairées basées sur les données disponibles.
Comment fonctionne l’apprentissage machine ? | ServiceNow

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé décrit une technique d’apprentissage machine dans laquelle un algorithme applique ce qui a été appris à partir de données qui ont été étiquetées ou classées pour prédire des événements futurs. Une fois qu’il a été suffisamment entraîné, le système fournit des cibles pour les sorties. Il peut également comparer la sortie à la sortie correcte et prévue pour identifier les erreurs et modifier le modèle selon les besoins.

Apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé est utilisé lorsque les informations de formation ne sont pas classées ou étiquetées. Il étudie la façon dont les systèmes interfèrent pour décrire les structures et solutions cachées à partir de données non étiquetées. Il ne fournit pas nécessairement le bon résultat, mais il est utile pour explorer les données et tirer différentes conclusions à partir des ensembles de données afin d’identifier les structures cachées ou les relations intéressantes.

Apprentissage semi-supervisé

Cette méthode se situe entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, car elle utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées. Il est courant d’utiliser une plus petite quantité de données étiquetées et une plus grande quantité de données non étiquetées : les systèmes qui appliquent cette méthode améliorent considérablement la précision de l’apprentissage. L’apprentissage semi-supervisé est généralement choisi lorsque l’étiquetage des données nécessite des ressources qualifiées et pertinentes pour la formation/l’apprentissage.

Apprentissage par renforcement

Il s’agit d’une méthode qui interagit avec l’environnement en effectuant des actions visant à identifier les erreurs ou les récompenses. Les principales caractéristiques de l’apprentissage par renforcement sont la recherche d’essais et d’erreurs et la récompense différée. Un simple commentaire suffit pour savoir quelle action est la plus adaptée : il s’agit du signal de renforcement. Cela permet aux agents logiciels et aux machines de déterminer le comportement idéal dans un contexte afin d’optimiser les performances.

Services financiers

Les entreprises du secteur des services financiers utilisent la technologie d’apprentissage machine pour identifier les aperçus dans les données et prévenir la fraude. Les aperçus permettent de repérer les opportunités d’investissement. L’exploration des données et l’apprentissage machine peuvent également identifier les clients à haut risque ou faire appel à la cybersurveillance pour détecter les fraudes.

Administration

Les administrations en charge de la sécurité publique et des services publics peuvent utiliser l’apprentissage machine, car elles disposent de nombreuses sources de données à exploiter pour obtenir des aperçus. Par exemple, elles peuvent analyser les données des capteurs pour identifier des moyens d’économiser de l’argent, de détecter les anomalies et d’augmenter l’efficacité. L’apprentissage machine permet également d’identifier les fraudes afin de limiter l’usurpation d’identité.

Soins de santé

L’apprentissage machine est de plus en plus souvent utilisé par le biais de périphériques portables et de capteurs qui exploitent les données pour évaluer la santé d’un patient en temps réel ou extraire les informations les plus importantes relatives à la santé du patient. Cette technologie peut aider les professionnels de la santé à analyser et à identifier les tendances des données ou tout problème pouvant déboucher sur une amélioration du traitement et du diagnostic.

Vente au détail

Les sites Web ont la possibilité, à l’aide de l’apprentissage machine, de recommander des articles qui pourraient intéresser les clients en fonction de leurs achats précédents et de ceux d’autres personnes. Les détaillants capturent des données, les analysent et personnalisent l’historique d’achat, notamment grâce aux campagnes marketing, à l’optimisation des prix, à la planification de l’approvisionnement, à la gestion de l’inventaire et aux aperçus sur les clients.

Industrie du pétrole et du gaz

L’apprentissage machine est utilisé pour trouver de nouvelles sources d’énergie, analyser les minéraux dans le sol, rationaliser la distribution, prévoir les défaillances des usines et des capteurs et prendre d’autres mesures rentables.

Transport

Les transports bénéficient d’une amélioration de l’efficacité des itinéraires. L’analyse des données permet d’identifier les modèles et les tendances et la prédiction des problèmes potentiels permet d’augmenter la rentabilité. Les aspects de l’analyse et de la modélisation des données de l’apprentissage machine sont essentiels pour les sociétés de livraison et les transports publics.

Assistants digitaux et chatbots

L’apprentissage machine peut être appliqué aux chatbots et aux assistants digitaux pour leur permettre d’évoluer et d’apprendre à partir des données saisies et chercher à maintenir le traitement du langage naturel tout en recueillant et en stockant les informations pertinentes.

Recommandations

L’utilisation de l’apprentissage machine pour les recommandations concerne tous les secteurs, des services de streaming à la vente au détail. Un système d’apprentissage machine recueille des informations sur les clients au fil du temps, établit des corrélations sur les comportements et les modèles cohérents, puis fournit des recommandations personnalisées en fonction des modèles qu’il a déterminés.

Publicité contextuelle en ligne

Les consommateurs s’attendent à voir des publicités qui sont pertinentes pour eux. La technologie d’apprentissage machine permet de saisir les mots clés pertinents qui correspondent aux tendances de contenu, tout en aidant les équipes de marketing à tirer parti du contenu de marque.

Cybersécurité

Aspect essentiel de la sécurité par l’IA, l’apprentissage machine contribue à rendre la cybersécurité plus simple, moins coûteuse, plus efficace et plus proactive. L’AIOps pour la sécurité et Security Operations utilisent l’apprentissage machine pour analyser des modèles afin de prévoir et de prévenir les attaques, à la fois nouvelles et similaires, tout en s’adaptant au changement de comportement.

ServiceNow, leader du secteur des solutions IT business, apporte les avantages de l’apprentissage machine aux entreprises de tous les secteurs. Now Intelligence, optimisé par la Now Platform, utilise l’apprentissage machine pour l’intelligence prédictive. Automatisez les workflows de bout en bout, exécutez des opérations intelligentes, identifiez les problèmes, réduisez les volumes d’appels, automatisez les solutions aux demandes courantes et identifiez les modèles les plus importants pour améliorer votre business, le tout grâce à l’apprentissage machine de ServiceNow.

Démarrer avec la Now Platform

La Now Platform inclut des options essentielles qui vous permettent de digitaliser les workflows de façon rapide et efficace et de les exécuter à grande échelle.