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Machine learning (apprentissage automatique)
En anglais : Machine Learning
Branche de l’intelligence artificielle dans laquelle un programme apprend à accomplir une tâche à partir d’exemples, au lieu de suivre des règles entièrement écrites par un développeur.
Plutôt que de coder chaque règle, on fournit au système un grand nombre d’exemples, et un algorithme ajuste un modèle pour qu’il reproduise les bonnes réponses. C’est un peu comme apprendre à reconnaître les champignons comestibles en observant des centaines de spécimens identifiés plutôt qu’en lisant une liste de règles. Le modèle obtenu peut ensuite traiter des cas nouveaux qu’il n’a jamais vus. On distingue trois grandes familles : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. La qualité des données conditionne largement celle du résultat.
Exemple
Une banque entraîne un modèle de machine learning sur l’historique de ses transactions pour signaler automatiquement les paiements qui ressemblent à des fraudes.
Notions liées
Apprentissage non supervisé
IntermédiaireMéthode de machine learning dans laquelle le modèle analyse des données sans étiquettes afin d’y découvrir par lui-même des structures, des regroupements ou des régularités.
Apprentissage par renforcement
IntermédiaireMéthode de machine learning dans laquelle un agent apprend à agir dans un environnement en recevant des récompenses ou des pénalités selon les conséquences de ses actions.