L’apprentissage automatique, ou Machine Learning (ML), représente une avancée technologique dont l’impact continue de se manifester à travers de multiples domaines d’activité.
Cette discipline, étroitement liée à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage profond, s’inscrit dans une ère où la technologie évolue à une vitesse fulgurante. Elle nous offre désormais la capacité de prévoir les tendances futures et d’adapter nos stratégies en conséquence.
Ainsi, les méthodes manuelles ne sont plus les seules options. L’automatisation est devenue la norme pour presque toutes les tâches, et divers algorithmes d’apprentissage automatique ont été développés pour répondre à une multitude de besoins. Ces algorithmes sont capables de résoudre des problèmes complexes et de réduire considérablement le temps de travail.
Par exemple, ils peuvent être utilisés pour jouer aux échecs, analyser des données, assister lors d’interventions chirurgicales, optimiser les choix dans une liste de courses et bien d’autres applications.
Cet article explorera en détail les algorithmes et les modèles d’apprentissage automatique.
C’est parti !
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une approche technologique où une machine, généralement un ordinateur, acquiert la capacité d’apprendre et de s’adapter en utilisant des modèles statistiques et des algorithmes. Cette capacité se développe sans nécessiter une programmation exhaustive et détaillée.
De ce fait, les machines sont en mesure d’imiter des comportements humains. Il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux logiciels d’améliorer la précision de leurs prédictions et d’effectuer diverses tâches en exploitant les données et en s’auto-améliorant.
Étant donné le rythme rapide du développement technologique, l’apprentissage automatique d’aujourd’hui diffère significativement de celui du passé. Son utilité s’est confirmée dans divers domaines, depuis la reconnaissance de formes jusqu’à la théorie de l’apprentissage, pour exécuter des missions spécifiques.
Grâce à l’apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent analyser des calculs précédents afin de prendre des décisions et générer des résultats reproductibles et fiables. En somme, l’apprentissage automatique est une science qui a connu un essor considérable.
Bien que de nombreux algorithmes soient employés depuis longtemps, la possibilité d’appliquer automatiquement des calculs complexes à de vastes ensembles de données, avec une rapidité et une fréquence accrues, représente une avancée récente.
Voici quelques exemples notoires :
- Systèmes de recommandations et d’offres personnalisées sur des plateformes en ligne comme Netflix et Amazon
- Véhicules autonomes, tel que le projet Google Car
- Détection de la fraude et proposition de mesures préventives
Et bien d’autres applications.
Pourquoi l’apprentissage automatique est-il important ?
L’apprentissage automatique est un outil essentiel que les entreprises intègrent dans leurs applications pour mieux comprendre les comportements des clients, les schémas opérationnels, et pour stimuler le développement de nouveaux produits.
De nombreuses grandes entreprises telles que Google, Uber, Instagram, Amazon, etc., ont intégré l’apprentissage automatique au cœur de leurs opérations. Les industries qui gèrent d’importants volumes de données ont pris conscience de l’importance des modèles d’apprentissage automatique.
Les organisations sont désormais plus aptes à utiliser cette technologie de manière efficace. Des secteurs tels que la finance, l’administration publique, la santé, le commerce de détail, le transport, ainsi que l’industrie pétrolière et gazière, exploitent les modèles d’apprentissage automatique pour offrir des solutions plus performantes à leur clientèle.
Qui utilise l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est largement utilisé dans de nombreuses applications contemporaines. L’exemple le plus courant est le moteur de recommandation que l’on trouve sur Instagram, Facebook, Twitter et d’autres réseaux sociaux.
Par exemple, Facebook utilise l’apprentissage automatique pour individualiser l’expérience des utilisateurs sur leur fil d’actualité. Si un utilisateur consulte régulièrement des publications appartenant à une même catégorie, le moteur de recommandation commence à privilégier ce type de contenu.
En coulisses, le moteur de recommandation analyse le comportement en ligne des utilisateurs à travers leurs habitudes. Le fil d’actualité s’adapte automatiquement en fonction de leurs actions.
De nombreuses entreprises utilisent le même principe pour optimiser leurs processus commerciaux. En voici quelques exemples :
- Logiciel de gestion de la relation client (CRM) : les modèles d’apprentissage automatique analysent les courriels des visiteurs pour alerter l’équipe commerciale des messages qui requièrent une attention immédiate.
- Business Intelligence (BI) : les outils d’analyse et de BI utilisent l’apprentissage automatique pour détecter les points de données clés, les schémas récurrents et les anomalies.
- Systèmes d’information sur les ressources humaines (SIRH): les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour trier les candidatures et identifier les candidats les plus qualifiés pour un poste donné.
- Voitures autonomes : les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux véhicules d’identifier les obstacles, de détecter les comportements des conducteurs et de prévenir les accidents.
- Assistants virtuels : ces assistants intelligents combinent des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé pour interpréter le langage et fournir des réponses contextualisées.
Que sont les modèles d’apprentissage automatique ?
Un modèle d’apprentissage automatique est un logiciel conçu pour évaluer et reconnaître des schémas spécifiques. Ce modèle est formé à l’aide de données et d’algorithmes afin d’apprendre à partir de celles-ci.
Par exemple, pour développer une application qui reconnaît les émotions à partir des expressions faciales, il faut fournir au modèle diverses images de visages étiquetées avec différentes émotions. Une fois le modèle correctement entraîné, il pourra être utilisé pour identifier l’humeur d’un utilisateur.
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une représentation simplifiée d’un processus. C’est la méthode la plus directe pour faire des prédictions ou des recommandations. Tout dans le modèle fonctionne par approximation.
Par exemple, un globe terrestre est généralement représenté par une sphère, bien que la Terre ne soit pas parfaitement sphérique. De la même manière, les modèles d’apprentissage automatique utilisent des hypothèses pour construire un système.
Examinons de plus près les différents modèles et algorithmes d’apprentissage automatique.
Types de modèles d’apprentissage automatique
Les modèles d’apprentissage automatique sont classés en trois catégories principales : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. L’apprentissage supervisé et non supervisé peuvent être subdivisés en différentes catégories. Examinons chaque type plus en détail.
#1. Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est une méthode d’apprentissage automatique qui implique la construction d’une fonction qui relie une entrée à une sortie. Par exemple, à partir d’un ensemble de données contenant deux variables, l’âge comme entrée et la taille comme sortie,
un modèle d’apprentissage supervisé permettrait de prédire la taille d’une personne à partir de son âge. Pour comprendre ce modèle d’apprentissage, il est nécessaire d’étudier ses sous-catégories.
#2. Classification
La classification est une tâche de modélisation prédictive couramment utilisée dans l’apprentissage automatique, dans laquelle une étiquette est attribuée à une donnée d’entrée. Elle requiert un ensemble de données d’apprentissage comportant un large éventail d’exemples d’entrées et de sorties. Le modèle est entraîné à partir de ces données.
L’ensemble de données d’apprentissage est utilisé pour définir la méthode la plus efficace pour associer les échantillons de données d’entrée aux étiquettes de classes spécifiées. Au final, l’ensemble de données d’apprentissage représente le problème, qui contient de nombreux exemples de sortie.
La classification est employée pour le filtrage des spams, la recherche de documents, la reconnaissance de caractères manuscrits, la détection de la fraude, l’identification de la langue et l’analyse des sentiments. Dans ce cas, la sortie est discrète.
#3. Régression
Dans ce modèle, la sortie est toujours continue. L’analyse de régression est une méthode statistique qui permet de modéliser la relation entre une ou plusieurs variables indépendantes et une variable cible ou dépendante.
La régression permet d’observer comment la variable dépendante évolue en fonction des variables indépendantes, tout en maintenant les autres variables indépendantes constantes. Elle est utilisée pour prévoir les salaires, l’âge, la température, les prix et d’autres données réelles.
L’analyse de régression permet d’obtenir une « meilleure estimation » qui génère une prédiction à partir de l’ensemble de données. Il s’agit, en d’autres termes, d’insérer divers points de données dans un graphique afin d’obtenir la valeur la plus précise.
Exemple : La prédiction du prix d’un billet d’avion est un cas typique d’utilisation de la régression.
#4. Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé est principalement utilisé pour explorer des données, identifier des schémas et regrouper des données sans faire référence à des résultats étiquetés. Cette technique permet de détecter des regroupements et des schémas cachés sans intervention humaine.
Elle peut mettre en évidence les similarités et les différences dans les données, ce qui la rend idéale pour la segmentation de la clientèle, l’analyse exploratoire des données, la reconnaissance de schémas et d’images, ainsi que pour les stratégies de vente croisée.
L’apprentissage non supervisé est également utilisé pour réduire le nombre de caractéristiques d’un modèle grâce à un processus de réduction de la dimensionnalité, qui comprend deux approches : la décomposition en valeurs singulières et l’analyse en composantes principales.
#5. Regroupement
Le regroupement est un modèle d’apprentissage non supervisé qui consiste à regrouper les points de données. Il est souvent utilisé pour la détection de la fraude, la classification de documents et la segmentation de clients.
Les algorithmes de regroupement les plus répandus incluent le clustering hiérarchique, le clustering basé sur la densité, le clustering par décalage moyen et le clustering k-means. Chaque algorithme est utilisé différemment pour identifier les regroupements, mais leur objectif est le même.
#6. Réduction de la dimensionnalité
Il s’agit d’une méthode de réduction du nombre de variables aléatoires afin d’obtenir un ensemble de variables essentielles. En d’autres termes, le processus de réduction de la taille de l’ensemble de caractéristiques est appelé réduction de la dimensionnalité. L’algorithme le plus utilisé pour ce type de modèle est l’analyse en composantes principales.
L’ajout de variables supplémentaires aux activités de modélisation prédictive, appelé « fléau de la dimensionnalité », complique la modélisation. Cette méthode est généralement utilisée pour la visualisation de données.
#sept. Apprentissage par renforcement
C’est un modèle similaire à l’apprentissage supervisé. Il est également appelé modèle d’apprentissage automatique comportemental. La principale différence avec l’apprentissage supervisé est que l’algorithme n’est pas entraîné à l’aide de données d’échantillon.
Le modèle d’apprentissage par renforcement apprend au fur et à mesure par essais et erreurs. Une série de résultats positifs pousse le modèle à développer la meilleure recommandation pour un problème donné. Cette méthode est souvent utilisée dans les jeux, la navigation, la robotique, etc.
Types d’algorithmes d’apprentissage automatique
#1. Régression linéaire
L’objectif de cet algorithme est d’identifier la ligne qui correspond le mieux aux données. Le modèle de régression linéaire inclut des extensions telles que la régression linéaire multiple et la régression polynomiale, qui consistent respectivement à identifier le meilleur plan ou la meilleure courbe correspondant aux données.
#2. Régression logistique
La régression logistique est similaire à l’algorithme de régression linéaire, mais elle est principalement utilisée pour obtenir un nombre limité de résultats, généralement deux. La régression logistique est utilisée en remplacement de la régression linéaire lorsque l’objectif est de modéliser la probabilité des résultats.
Dans ce cas, une équation logistique est conçue pour que la variable de sortie se situe entre 0 et 1.
#3. Arbre de décision
Le modèle d’arbre de décision est largement utilisé dans la planification stratégique, l’apprentissage automatique et la recherche opérationnelle. Il est composé de nœuds. Plus le nombre de nœuds est élevé, plus les résultats seront précis. Le dernier nœud d’un arbre de décision contient des données qui facilitent la prise de décisions.
Ainsi, ces derniers nœuds sont également appelés les feuilles de l’arbre. Les arbres de décision sont faciles et intuitifs à construire, mais ils manquent de précision.
#4. Forêt aléatoire
C’est une technique d’apprentissage par ensemble. En d’autres termes, elle est construite à partir d’arbres de décision. Le modèle de forêt aléatoire inclut plusieurs arbres de décision qui utilisent des ensembles de données amorcées à partir des données réelles. Il sélectionne au hasard un sous-ensemble de variables à chaque étape de l’arbre.
Le modèle de forêt aléatoire sélectionne le mode de prédiction de chaque arbre de décision. Ainsi, le modèle « majorité l’emporte » permet de réduire les risques d’erreurs.
Par exemple, si vous créez un arbre de décision individuel et que le modèle prévoit 0 à la fin, vous n’obtiendrez rien. Cependant, si vous créez 4 arbres de décision, vous pourriez obtenir la valeur 1. C’est la puissance du modèle d’apprentissage de forêt aléatoire.
#5. Machine à vecteurs de support
Une machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d’apprentissage automatique supervisé qui peut sembler complexe mais qui est intuitif au niveau fondamental.
Par exemple, s’il existe deux types de données ou de classes, l’algorithme SVM trouvera une frontière ou un hyperplan entre ces classes et maximisera la marge entre les deux. Il existe de nombreux plans ou frontières qui séparent deux classes, mais un seul peut maximiser la distance ou la marge entre ces classes.
#6. Analyse en composantes principales (ACP)
L’analyse en composantes principales consiste à projeter des données de dimension supérieure, telles que des données en 3 dimensions, dans un espace plus petit, tel que 2 dimensions. Ceci réduit la dimension des données. Ainsi, les valeurs d’origine sont conservées dans le modèle sans altérer sa position tout en réduisant les dimensions.
En termes simples, il s’agit d’un modèle de réduction de dimension utilisé pour réduire le nombre de variables dans un ensemble de données. Ceci peut être réalisé en regroupant les variables qui ont une même échelle de mesure et une forte corrélation entre elles.
L’objectif principal de cet algorithme est de présenter de nouveaux groupes de variables et de fournir un accès suffisant pour accomplir des tâches.
Par exemple, l’ACP aide à interpréter les enquêtes qui contiennent de nombreuses questions ou variables, telles que les enquêtes sur le bien-être, les habitudes d’études ou les comportements. Grâce à ce modèle, on peut visualiser un minimum de variables.
#sept. Bayes naïf
L’algorithme Naive Bayes est utilisé en science des données et c’est un modèle populaire dans de nombreuses industries. Il s’inspire du théorème de Bayes, qui exprime l’équation de probabilité comme « quelle est la probabilité de Q (variable de sortie) étant donné P ».
Il s’agit d’une explication mathématique qui est utilisée dans l’ère technologique actuelle.
En plus de ces algorithmes, certains modèles mentionnés dans la partie régression, notamment l’arbre de décision, le réseau de neurones et la forêt aléatoire, relèvent également du modèle de classification. La différence réside dans le fait que la sortie est discrète au lieu d’être continue.
#8. Réseau neuronal
Un réseau de neurones est un autre modèle largement utilisé dans diverses industries. Il s’agit d’un réseau d’équations mathématiques. Il prend une ou plusieurs variables en entrée et passe par un réseau d’équations. Enfin, il génère une ou plusieurs variables de sortie.
En d’autres termes, un réseau de neurones prend un vecteur d’entrées et génère un vecteur de sorties. Il est similaire à l’utilisation de matrices en mathématiques. Il a des couches cachées entre les couches d’entrée et de sortie, qui représentent à la fois les fonctions linéaires et d’activation.
#9. Algorithme des k plus proches voisins (KNN)
L’algorithme KNN est utilisé pour les problèmes de classification et de régression. Il est largement utilisé dans l’industrie de la science des données pour résoudre des problèmes de classification. Il stocke tous les cas disponibles et classe les nouveaux cas en se basant sur les informations fournies par ses k voisins.
La distance est calculée à l’aide d’une fonction. Par exemple, pour obtenir des informations sur une personne, il faut s’adresser aux personnes qui lui sont les plus proches, telles que ses amis, ses collègues, etc. L’algorithme KNN fonctionne de la même manière.
Avant de choisir l’algorithme KNN, trois aspects sont à considérer :
- Les données doivent être prétraitées.
- Les variables doivent être normalisées, sous peine de biais du modèle par des variables plus grandes.
- Le KNN est coûteux en calcul.
#dix. Clustering K-Means
Il s’agit d’un modèle d’apprentissage non supervisé qui permet de résoudre les tâches de clustering. Ici, les ensembles de données sont classés et catégorisés en plusieurs clusters (K) de façon à ce que tous les points de données d’un même cluster soient hétérogènes et homogènes par rapport aux autres données.
L’algorithme K-Means crée des clusters de la façon suivante :
- Le K-Means sélectionne K points de données, appelés centroïdes, pour chaque cluster.
- Chaque point de données forme un cluster avec le cluster le plus proche (centres de gravité), c’est-à-dire K clusters.
- Ceci génère de nouveaux centroïdes.
- La distance la plus proche pour chaque point est ensuite déterminée. Ce processus est répété jusqu’à ce que les centroïdes ne changent pas.
Conclusion
Les modèles et algorithmes d’apprentissage automatique sont essentiels pour de nombreux processus critiques. Ces algorithmes facilitent et simplifient notre quotidien. Ils permettent de traiter les tâches les plus complexes en quelques secondes.
L’apprentissage automatique est un outil puissant utilisé dans de nombreuses industries, et sa demande ne cesse d’augmenter. Nous ne sommes plus très loin du jour où nous serons capables de résoudre des problèmes complexes avec une précision encore plus grande.