Comprendre le machine learning – Le guide complet

Qu’est ce que le machine learning ?

Définition du machine learning

Le machine learning est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA), permettant aux systèmes d’apprendre, d’évoluer et de s’améliorer automatiquement à partir de leur expérience. Il utilise des modèles mathématiques et des algorithmes pour effectuer des tâches sans instructions ou programmations explicites, mais plutôt en s’appuyant sur des modèles et des inférences.

L’importance du machine learning dans le monde actuel

Dans l’ère numérique actuelle, le machine learning se situe à l’intersection entre l’analyse des données et l’ingénierie logicielle. Les systèmes de machine learning connaissent un large éventail d’applications, et alimentent des avancées comme les voitures autopilotées ou la maintenance prédictive. Ces systèmes sont intégrés dans des secteurs variés, du diagnostic médical aux prévisions financières. C’est dire l’ampleur et le potentiel de ce domaine !

Retour sur les débuts du machine learning

D’abord simple reconnaissance des formes, le machine learning a évolué, influencé par les paradigmes de la programmation traditionnelle et par la recherche approfondie à son sujet. Ses fondements reposent sur la classification statistique, mais ce sont les progrès des réseaux de neurones et du Deep Learning qui l’ont propulsé sur le devant de la scène. Des concepts fondamentaux aux applications avancées, explorez le monde fascinant du machine learning à travers notre guide.

Les 3 types de machine learning

Le machine learning supervisé

C’est un peu comme si un étudiant apprenait sous la direction d’un professeur : le machine learning supervisé consiste à présenter au programme des exemples d’entrées et les sorties associées souhaitée. Tous ces exemples sont étiquetés. L’ordinateur recherche alors des solutions pour obtenir ces sorties en fonction de ces entrées, le but étant qu’il apprenne la règle générale qui conditionne les sorties en fonction des entrées.

Le machine learning non-supervisé

Dans le cadre du machine learning non supervisé, l’algorithme détermine lui-même la structure de l’entrée (aucune étiquette n’est appliquée à l’algorithme). Cette approche peut être un but en soi (qui permet de découvrir des structures enfouies dans les données) ou un moyen d’atteindre un certain but. Cette approche est également appelée « apprentissage des caractéristiques » (ou feature learning).

Le machine learning par renforcement

Dans le machine learning par renforcement, un programme informatique interagit avec un environnement dynamique dans lequel il doit atteindre un certain but, par exemple conduire un véhicule ou affronter un adversaire dans un jeu. Le programme-apprenti reçoit du feedback sous forme de « récompenses » et de « punitions » pendant qu’il navigue dans l’espace du problème et qu’il apprend à identifier le comportement le plus efficace dans le contexte considéré.

Exemples d’algorithmes de machine learning

La régression linéaire

La régression linéaire consiste à établir des corrélations simples entre deux variables dans un jeu de données. Un ensemble d’entrées ainsi que les sorties correspondantes sont examinés et quantifiés pour démontrer une relation : comment le changement d’une variable affecte une autre, par exemple. Les régressions linéaires sont représentées sous forme de lignes sur un graphique et sont largement utiliser pour les prévisions et la modélisation.

La régression logistique

La régression logistique est utilisée pour les tâches de classification binaire. Elle prédit la probabilité qu’une instance appartienne à une classe particulière.

Les arbres de décision et forêts aléatoires

Les arbres de décision divisent les données en sous-ensembles à l’aide de graphiques ou de modèles arborescents. On suit alors chaque événement jusqu’à sa conclusion naturelle, tout en calculant toutes les probabilités des événements pouvant se produire. Les forêts aléatoires, elles, consistent à regrouper plusieurs arbres, chaque arbre étant associé à différents scénarios et différentes variables initiales, pour obtenir des prédictions plus précises.

Les machines à vecteurs de support (SVM)

Les machines à vecteurs de support (SVM) séparent les données en classes. Ces algorithmes trouvent une ligne qui divise les données d’un ensemble en classes spécifiques et maximise les marges (les distances entre les frontières de séparation et les échantillons les plus proches) de chaque classe. Après avoir appris les lignes de classification, le modèle peut ensuite les appliquer aux nouvelles données.

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones imitent la structure du cerveau biologique : ils sont constitués de couches de nœuds interconnectés. Le Deep Learning, sous-ensemble du machine learning, utilise des réseaux de neurones multicouches pour apprendre à partir d’une grande quantité de données.

À quoi sert le machine learning ?

Qu’il s’agisse de prédire les tendances du marché boursier ou de diagnostiquer des conditions médicales, le machine learning est l’objet de nombreuses applications. Sa capacité à analyser de vastes ensembles de données et à produire des résultats précis fait de lui un incontournable dans le monde actuel.

Voici cinq domaines transformés par le machine learning :

1. Prévisions financières : Les banques et les fonds d’investissement utilisent des modèles de machine learning pour prédire les tendances des marchés boursiers, analyser les comportements de consommation et détecter les transactions frauduleuses en temps réel.
2. Soins de santé et diagnostics : Les professionnel(le)s de santé utilisent le machine learning à des fins de diagnostic, par exemple en analysant des images radiologiques pour y déceler des signes de tumeurs ou en détectant des schémas indiquant des maladies dans les dossiers médicaux des patients.
3. E-commerce et personnalisation : Les plateformes d’achat ou de streaming en ligne comme Amazon ou Netflix utilisent des algorithmes de machine learning pour fournir des recommandations personnalisées de produits ou de films en fonction des comportements antérieurs et des préférences des utilisateurs.
4. Véhicules autonomes : Les voitures autonomes mettent à profit le machine learning pour traiter de grandes quantités de données provenant de capteurs en temps réel. Cela facilite la prise de décision, de l’identification des obstacles au choix de la trajectoire optimale.
5. Traitement du langage naturel (NLP) : Les assistants virtuels tels que Siri, Alexa ou Google Assistant utilisent l’apprentissage automatique pour la reconnaissance vocale, ce qui leur permet de comprendre les requêtes des utilisateurs et d’y répondre efficacement.

Pourquoi le machine learning est-il si populaire dans la tech ?

Avec ses nombreuses applications et son rôle crucial dans l’exécution de la plupart des tâches d’intelligence artificielle, le machine learning est une pierre angulaire dans l’industrie technologique actuelle. Sa capacité à imiter l’intelligence humaine, voire à la surpasser dans certaines tâches, en fait un sujet d’actualité pour les chercheurs et les entreprises :

1. Le moteur de l’innovation : Le machine learning est à l’avant-garde des innovations technologiques. Il a permis de nombreux progrès dans des domaines tels que l’IA, la robotique ou l’analyse de données. Des chatbots à l’analyse prédictive, le machine learning est à l’origine d’un grand nombre des développements technologiques les plus récents et les plus passionnants.
2. L’explosion des données : L’ère du numérique a engendré un volume de données sans précédent. L’apprentissage automatique fournit les outils et les techniques permettant de traiter, d’analyser et de tirer des enseignements de cette vaste mer d’informations, transformant ainsi les données brutes en atouts précieux pour les entreprises et les organisations.
3. Un avantage économique et concurrentiel : Les entreprises qui exploitent efficacement le machine learning peuvent améliorer leurs processus, offrir des expériences plus personnalisées à leurs clients et prendre des décisions business éclairées : un avantage significatif sur leurs concurrents.

À qui s’adresse le machine learning ?

À toute personne curieuse de savoir comment les ordinateurs peuvent apprendre à partir de données, et prendre des décisions ! Que vous soyez étudiant(e) ou déjà expert(e) dans un domaine, comprendre les bases du machine learning peut vous ouvrir de nombreuses portes :

• Assurer l’avenir de votre carrière : Alors les industries adoptent massivement le machine learning et l’IA, les professionnel(le)s doté(e)s de ces compétences sont de plus en plus demandé(e)s. En maîtrisant le machine learning, vous pouvez vous positionner à la pointe de votre domaine respectif.
• Applications interdisciplinaires : Le machine learning n’est pas réservé aux professionnel(le)s de la tech. Ses applications s’étendent à divers secteurs, de la santé à la finance en passant par le marketing. Les professionnel(le)s de ces domaines peuvent l’utiliser pour améliorer leurs recherches, optimiser leurs opérations ou développer des solutions innovantes.
• Curiosité intellectuelle et résolution de problèmes : Pour celles et ceux qui aiment s’attaquer à des problèmes complexes , le machine learning offre un mélange fascinant de mathématiques, de data science et d’applications au monde réel. Il offre la possibilité de travailler sur des projets significatifs qui peuvent avoir un impact important sur la société.

Outils et langages de programmation pour le machine learning

Le machine learning prospère grâce à un vaste écosystème d’outils et de ressources qui sont d’une grande aide pour développer et mettre en œuvre des modèles.

Langages de programmation

Python est l’un des principaux langages de programmation du machine learning, grâce à sa syntaxe intuitive et à de nombreuses bibliothèques spécialement conçues pour les tâches liées à la data science. Pour les statisticiens et les chercheurs de données, R est souvent le premier choix. Ce langage offre un large éventail de techniques statistiques et graphiques.

Bibliothèques et frameworks

Développé par l’équipe Google Brain, TensorFlow est un framework open-source qui prend en charge le Deep Learning et les réseaux de neurones. Il permet à ses utilisateurs de définir et d’optimiser facilement des tâches complexes de machine learning, en particulier celles qui impliquent de grands ensembles de données.

Keras est une API de réseaux de neurones écrits en Python et peut fonctionner avec TensorFlow, Theano et Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Son objectif principal est de permettre une expérimentation fluide, en rendant le passage de l’idée au résultat aussi rapide que possible.

Outil incontournable, Scikit-learn, construit sur NumPy, SciPy et matplotlib, offre des outils simples et efficaces pour l’exploration et l’analyse des données. Il fournit une sélection d’outils efficaces pour le machine learning, notamment la classification, la régression et le clustering via une interface en Python.

Faire carrière dans le domaine du machine learning

Le machine learning offre de nombreuses opportunités de carrières. Examinons les plus répandues, et leurs perspectives d’évolution.

1) Data Scientist 

Missions : Les Data Scientists traitent de vastes ensembles de données complexes pour en tirer des informations exploitables pour les entreprises, à l’aide de méthodes statistiques et d’algorithmes de machine learning.

Perspectives d’évolution :

• Data Scientist Senior : Après avoir acquis de l’expérience, les Data Scientist peuvent accéder à des postes de management, diriger des projets et encadrer les membres de l’équipe juniors.
• Chief Data Officer : Dans les grandes entreprises, les Data Scientist expérimenté(e)s peuvent évoluer vers des rôles de direction, supervisant la stratégie de gestion des données de l’entreprise.
• Spécialisations : Il est possible de se spécialiser dans des domaines tels que l’analyse des soins de santé, la modélisation financière ou même l’analyse sportive.

2) Machine Learning Engineer 

Missions : les Machine Learning Engineers ont pour but de concevoir, de programmer et de déployer des modèles d’algorithmes auto-apprenants.

Perspectives d’évolution :

• Lead Machine Learning Engineer : Avec de l’expérience, les Machines Learning Engineers peuvent prétendre à la gestion des équipes et à la définition de la stratégie de machine learning des entreprises.
• Chercheur(se) : Pour celles et ceux intéressé(e)s par la R&D, la transition vers des postes de recherche dans des laboratoires d’IA ou des géants de la tech est aussi une possibilité.
• Solutions Architect : Une spécialisation dans la conception de solution de machine learning adapté à un besoin spécifique d’une entreprise est également possible.

3) Spécialiste Deep Learning 

Missions : Les spécialistes Deep Learning se concentrent sur les réseaux neuronaux et relèvent des défis dans des domaines tels que la reconnaissance d’images ou la reconnaissance vocale.

Perspectives d’évolution :

• Chercheur(se) en Deep Learning : Pour plonger dans le monde universitaire et innover sur les architectures et les techniques existantes
• Head of AI : Dans les entreprises 100% tech, les spécialistes Deept Learning expert(e)s pourraient diriger l’ensemble de la division ou de l’initiative en matière d’IA.
• Spécialisations : Il est possible de se spécialiser dans des réseaux de neurones spécifiques comme les réseaux convolutifs ou récurrents.

4) Chef(fe) de produit IA

Missions : Les chef(fe)s de produit IA veillent à ce que les solutions d’IA répondent à la fois aux objectifs de l’entreprise et aux besoins des utilisateurs, en faisant le lien entre les équipes techniques et les différentes parties prenantes.

Perspectives d’évolution :

• Chef(fe) de projet IA : Il ou elle supervise plusieurs lignes de produits IA ou des intégrations d’IA à grande échelle dans les entreprises.
• CTO : Dans les entreprises axées sur la tech, il est possible pour les chefs de produit IA de progresser pour diriger l’ensemble de l’équipe tech et de la stratégie associée.
• Consultant(e) en stratégie IA : Pour conseiller les entreprises sur la manière d’intégrer et d’exploiter l’IA et en tirer le meilleur parti.

5) Data Engineer

Missions : Les Data Engineers conçoivent, construisent, déploient et maintiennent les systèmes et les infrastructures de traitement de données à grande échelle. Ils veillent à ce que les Data Scientists et Data Analysts disposent de données propres et utilisables.

Perspectives d’évolutions :

• Senior Data Engineer : Avec l’expérience, les Data Engineers peuvent accéder à des postes de direction où ils supervisent des projets d’infrastructure de données plus importants et plus complexes.
• DSI / CIO : Dans les entreprises où les données sont au cœur des opérations, les Data Engineers expérimenté(e)s peuvent prétendre à des postes à plus grande responsabilité, où ils élaborent la stratégie de l’entreprise en matière d’information et de données.
• Spécialisations : Il est possible d’approfondir des domaines tels que le traitement des données en temps réel, les technologies Big Data, ou même la gouvernance et la conformité des données.

Le machine learning n’est pas qu’un mot à la mode. Il s’agit d’un domaine révolutionnaire qui redéfinit la façon dont nous interagissons avec la tech. Si cette introduction a suscité votre intérêt, vous pouvez approfondir la question en parcourant le programme de notre bootcamp Data Science et IA ou en explorant nos autres articles de blog sur ce sujet.