L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont des mots à la mode qui sont de plus en plus utilisés pour discuter des tendances à venir dans le domaine de la science des données et d'autres technologies. Cependant, ces deux concepts sont-ils vraiment des pois dans la même cosse ?
L'intelligence artificielle est un concept plus large de machines intelligentes effectuant elles-mêmes diverses tâches. Alors que l'apprentissage automatique est une application de l'intelligence artificielle où les machines apprennent à partir des données qui leur sont fournies à l'aide de divers types d'algorithmes. Par conséquent, l'apprentissage automatique est une méthode d'analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques, permettant aux ordinateurs de trouver des informations cachées sans être explicitement programmés pour le faire. Cela ressemble à la solution parfaite à tous nos problèmes technologiques, n'est-ce pas ?

Évolution de l'apprentissage automatique

Arthur Samuel, un pionnier américain dans le domaine des jeux informatiques et de l'intelligence artificielle, a inventé le terme "Machine Learning" en 1959 alors qu'il était chez IBM. À ses débuts, l'apprentissage automatique est né de la reconnaissance de modèles avec la théorie selon laquelle les ordinateurs peuvent apprendre à partir de modèles de données sans être programmés pour effectuer des tâches spécifiques. Les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle ont ensuite développé des algorithmes avec lesquels les ordinateurs ou les machines pourraient apprendre à partir des données. En conséquence, chaque fois que les machines étaient exposées à de nouvelles données, elles pouvaient également s'adapter de manière indépendante .

C'est une science qui n'est pas nouvelle, mais qui prend un nouvel élan, principalement grâce aux nouvelles technologies informatiques qui ont évolué au cours des dernières décennies.
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De nombreux algorithmes de Machine Learning existent depuis longtemps. Mais la possibilité d'appliquer automatiquement des calculs mathématiques complexes à de grands ensembles de données est un nouveau développement en cours. Voici quelques exemples d'applications d'apprentissage automatique que vous connaissez peut-être :

• Recommandations en ligne d'Amazon et de Netflix.
• YouTube détectant et supprimant le contenu terroriste sur la plate-forme.
• Savoir ce que les clients disent de vous sur Twitter

L'essor de l'apprentissage automatique

L'émergence d'Internet, ainsi que l'augmentation massive des informations numériques générées, stockées et mises à disposition pour analyse, sont considérées comme les deux facteurs importants qui ont conduit à l'émergence de l'apprentissage automatique. Avec l'ampleur des données de qualité provenant d'Internet, des options de stockage de données économiques et des capacités de traitement de données améliorées, les algorithmes d'apprentissage automatique sont considérés comme un véhicule propulsant le développement de l'intelligence artificielle à un rythme effréné ces derniers temps.

Les réseaux de neurones

Un réseau de neurones fonctionne sur un système de probabilité en étant capable de faire des déclarations, des décisions ou des prédictions basées sur les données qui lui sont fournies. De plus, une boucle de rétroaction permet un "apprentissage" supplémentaire par détection ; il modifie également le processus d'apprentissage selon que ses décisions sont bonnes ou mauvaises.
Un réseau de neurones artificiels est un système informatique avec des réseaux de nœuds inspirés des neurones du cerveau animal. De tels réseaux peuvent apprendre à reconnaître et à classer les modèles à travers des exemples témoins plutôt que de dire à l'algorithme comment reconnaître et classer exactement les modèles. Les applications dérivées de l'apprentissage automatique des réseaux de neurones peuvent lire des morceaux de texte et reconnaître la nature du texte - qu'il s'agisse d'une plainte ou d'une note de félicitations. Ils peuvent également écouter un morceau de musique, décider s'il est susceptible de rendre quelqu'un heureux ou triste, et trouver d'autres morceaux de musique similaires. De plus, ils peuvent même composer de la musique exprimant la même humeur ou le même thème.
Dans un avenir proche, avec l'aide de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, il devrait être possible pour une personne de communiquer et d'interagir avec des appareils électroniques et des informations numériques grâce à un autre domaine émergent de l'IA appelé traitement du langage naturel (TAL). La PNL est devenue une source d'innovation de pointe au cours des dernières années, et une source fortement dépendante de l'apprentissage automatique.

Les applications PNL tentent de comprendre la communication humaine, à la fois écrite et parlée, et de communiquer en utilisant différentes langues. Dans ce contexte, l'apprentissage automatique aide les machines à comprendre les nuances du langage humain et à répondre d'une manière qu'un public particulier est susceptible de comprendre.
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Alors, qui l'utilise réellement ?

La plupart des industries travaillant avec de grandes quantités de données ont reconnu la valeur de l'apprentissage automatique. Les grandes entreprises glanent des informations vitales exploitables en temps réel à partir des données stockées et sont ainsi en mesure d'accroître leur efficacité ou d'obtenir un avantage sur leurs concurrents.

Services financiers

Les banques et d'autres entreprises utilisent l'apprentissage automatique pour identifier des informations importantes dans les données générées et ainsi prévenir les fraudes. Ces informations peuvent identifier les opportunités d'investissement ou aider les investisseurs à savoir quand négocier. L'exploration de données peut également identifier les clients avec des profils à haut risque ou utiliser la cybersurveillance pour avertir les clients de la fraude et ainsi minimiser le vol d'identité.

Marketing et ventes

Les sites Web de commerce électronique utilisent la technologie d'apprentissage automatique pour analyser l'historique des achats en fonction des achats précédents, pour recommander des articles que vous pourriez aimer et promouvoir d'autres articles. Le secteur de la vente au détail fait appel à la capacité des sites Web de capturer des données, de les analyser et de les utiliser pour personnaliser une expérience d'achat ou mettre en œuvre des campagnes de marketing.
En résumé, l'intelligence artificielle et, en particulier, l'apprentissage automatique, ont certainement beaucoup à offrir aujourd'hui. Avec sa promesse d'automatiser les tâches banales et d'offrir des idées créatives, les industries de tous les secteurs, de la banque à la santé et à la fabrication, en récoltent les fruits.

À terme, les scientifiques espèrent développer une intelligence artificielle de type humain capable d'augmenter la vitesse de diverses fonctions automatisées, en particulier avec l' avènement des chatbots dans le domaine Internet . Une grande partie des progrès passionnants que nous avons constatés ces dernières années sont dus aux changements progressifs de l'intelligence artificielle, qui ont été provoqués par l'apprentissage automatique. C'est clairement pourquoi l'apprentissage automatique est sur le point de devenir la prochaine grande chose dans le domaine des sciences des données.
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