Le Machine Learning et, plus récemment, sa sous-division du Deep Learning, alimentent aujourd’hui autant d’espoirs et d’ambitions que de craintes. En permettant de traiter les données comme jamais auparavant, ces incroyables technologies laissent augurer des possibilités inédites. Le travail en parfaite autonomie de la machine et peut-être, à terme, sa capacité à raisonner comme l’humain, bouleversent peu à peu notre mode de vie. Si l’on est encore bien loin des scénarios de science-fiction, l’avancement des recherches permet d’ores et déjà d’appliquer le Machine Learning à bien des domaines et de garantir ainsi plus de performance et de fiabilité.

En bref, qu’est-ce-que le Machine Learning ?

Apparu dans les années 1950, le Machine Learning est une forme d’intelligence artificielle conférant à la machine la capacité d’apprendre sur la base de données que celle-ci récupère ou qui lui sont communiquées. Cette incroyable technologie permet aux outils qui en sont dotés de contextualiser les situations, de répondre à des séries de questions, de tirer des conclusions et même de générer des prédictions sur des situations futures.
Le Machine Learning a pris un véritable essor dans les années 1990, avec l’amélioration des capacités de calcul des ordinateurs. L’apparition d’internet a quant à elle démultiplié les volumes de données disponibles, améliorant les connaissances de la machine.
Le Machine Learning a, depuis, évolué en une multitude d’approches dont le Deep Learning est la plus connue. Utilisé au quotidien par de nombreuses application, le Machine Learning est à la fois facteur d’innovation et facilitateur. Recommandations personnalisées, tri de volumes de données colossaux en quelques instants, reconnaissance d’image avec une incroyable précision : les cas d’usage sont infinis et exploitables par tous types d’utilisateurs.

Quelles sont les technologies de Machine Learning ?

Le Machine Learning est basé sur des algorithmes complexes qui définissent pour la machine un certain nombre de modèles de référence. Suite à une phase d’apprentissage, celle-ci est capable de reconnaître les modèles et leur infinité de variantes, développant ainsi sa propre intelligence. La reconnaissance de certaines situations, instinctive pour l’humain, est une tâche complexe pour l’intelligence artificielle, qui doit prendre des décisions avec à sa disposition des données très pragmatiques. La machine exploite donc des facteurs statistiques pour tirer la conclusion la plus probable et répondre à des questions guidées ou complexes, selon son niveau technologique. Les deux types d’apprentissage, dits supervisé ou non supervisé, aboutissent à des comportements différents de la machine, exploités de diverses manières dans les outils actuels.
Les technologies de Machine Learning font l’objet de recherches constantes. Les algorithmes employés sont variés, allant de l’arbre de décision au réseau de neurones. Le résultat est une multitude d’outils différents, certains suivant un ensemble d’instructions prédéterminées alors que d’autres peuvent apprendre en totale autonomie — c’est le principe du Deep Learning. La recherche de performance et les milliers de cas d’application existants influencent les technologies des outils du marché. Des entreprises pionnières dans le domaine, telles que DeepMind, rachetée en 2014 par Google, travaillent sans relâche à repousser les limites de l’apprentissage automatique pour développer des produits ultra-innovants.

Les cas d’application du Machine Learning

Il existe aujourd’hui de nombreux cas d’application du Machine Learning au quotidien. L’un d’eux, la reconnaissance du langage — écrit ou parlé —, est notamment exploité par les bots omniprésents sur les sites d’entreprise et réseaux sociaux. Son objectif : automatiser le support client de manière qualitative tout en favorisant l’autonomie.
Mais le Machine Learning ne se limite pas à cet unique cas. L’apprentissage automatique a vocation à soutenir les entreprises sur plusieurs plans : détection de fraudes, vérification de la qualité des données des outils logiciels, classement et redistribution d’informations, ajustement de prix ou encore recommandations basées sur de précédents achats contribuent à améliorer la qualité de service de celles-ci. Le Machine Learning garantit davantage d’exactitude et une surveillance accrue des données numériques, un point essentiel à une époque où la cyber-sécurité mobilise toute l’attention des entreprises.
D’autres domaines plus atypiques exploitent eux aussi l’apprentissage automatique. Le secteur médical tire parti des algorithmes pour effectuer des prédictions sur la base de certains dossiers médicaux et anticiper des problèmes de santé majeurs. On trouve également la technologie d’apprentissage dans les dispositifs de conduite autonome aujourd’hui très prometteurs, qui tentent de reproduire la capacité de décision humaine.

Concrètement, les applications de machine learning permettent d’automatiser certaines fonctions : grâce à sa capacité de génération de langage parlé, l’outil Google Duplex peut par exemple passer des coups de téléphone et effectuer des réservations par lui-même.
L’intelligence artificielle soutient également les infrastructures d’entreprise : le monitoring de site permet d’anticiper les comportements des utilisateurs et de prévenir les incidents techniques dus aux montées en charge.
Le champ d’application le plus évoqué à l’heure actuelle est la reconnaissance d’image. Soumise à de multiples visionnages d’images étiquetées selon leur nature, la machine parvient peu à peu à identifier entre autres, animaux, humains et véhicules. Cette reconnaissance d’images est prometteuse car elle doit mener à l’automatisation de certaines tâches et processus, ou bien à la délégation des contrôles qualité aux machines, qui seront capables d’identifier objets et situations avec exactitude.

Machine Learning et Big Data : des possibilités démultipliées

Les volumes de données croissent de manière exponentielle et sont aujourd’hui un véritable casse-tête pour les entreprises. Collecter l’information n’est pas suffisant pour améliorer ses performances : la big data doit être ordonnée et exploitée par la machine pour soutenir l’action humaine. Grâce à son raisonnement purement empirique, l’intelligence artificielle détecte de nombreuses opportunités invisibles à l’œil humain. Le Machine Learning permet de tirer parti de la dark data, soit la masse de données non analysée par les entreprises qui recèle bien souvent des éléments utiles.
La Big Data touche désormais à tous les domaines d’activité et représente une manne d’informations pour la machine. Plus celle-ci dispose d’éléments à analyser, plus ses performances s’améliorent. L’utilisation de la reconnaissance du langage et des comportements humains permet par exemple d’améliorer certains équipements de domotique ou, dans le cas des assureurs, de détecter les fraudes en cas de sinistre.
De plus, la machine, peu à peu capable de récupérer et d’analyser l’information de manière autonome, accède par elle-même à des banques de données de grande ampleur, gagnant ainsi en performance et en agilité. Le cumul d’informations pertinentes dans un secteur donné permet également aux outils de formuler des analyses prédictives de plus en plus précises, en s’appuyant sur des facteurs statistiques hautement fiables.

L’IA hybride : vers des déductions proches de l’humain

La prochaine étape pour le Machine Learning, et plus particulièrement pour le Deep Learning, est l’introduction de la composante logique dans les raisonnements de la machine. Ce croisement entre deux fonctionnements profondément opposés, sur lequel travaillent activement les chercheurs, vise à enrichir les conclusions de la machine et améliorer ses prises de décision. Ainsi, dans le cas du pilotage autonome, des questions de morale et d’interprétation cruciales sont introduites dans l’intelligence artificielle, qui doit alors arbitrer de manière fine entre des facteurs pragmatiques et d’autres plus subjectifs, qui font la qualité de la décision humaine.
Loin des scénarios inquiétants de certaines fictions, cependant, ce type d’IA en est encore à ses prémices. Les recherches dévoilent en permanence de nouvelles capacités de la machine et laissent présager des fonctions révolutionnaires, qui contribueront encore longtemps à améliorer les infrastructures du quotidien, et donc la qualité de vie.