Ce qui était un fantasme hollywoodien il y a quelques années à peine est aujourd'hui presque inconcevable sans elle dans notre vie quotidienne.
Mais comment le filtre anti-spam sait-il quels mails trier ? Qui apprend au programme de gestion à reconnaître et à classer automatiquement les factures ? Et pourquoi Siri peut nous comprendre ?
Merveilleux algorithme d'apprentissage
Les programmes informatiques intelligents acquièrent des connaissances par l'expérience et trouvent de manière autonome des solutions aux problèmes qui se présentent. Tout comme les humains. Ils ne peuvent le faire que parce qu'ils ont un algorithme d'apprentissage.
Il est entraîné jusqu'à ce que la sortie soit correcte. Par exemple, si le programme doit reconnaître des chiens, on lui fournit différentes images de chiens jusqu'à ce que le taux d'erreur ne soit plus réduit.
Les algorithmes peuvent apprendre de deux manières différentes.
La discipline suprême de l'apprentissage profond
Le Deep Learning est actuellement la méthode d'apprentissage automatique la plus répandue et la plus aboutie. Il est principalement utilisé pour le traitement du langage et la reconnaissance d'objets dans les images.
Un algorithme de Deep Learning apprend comme un bambin ce qu'est un chien, par exemple. Il est fourni avec des données de formation marquées par "dog" ou "no-dog".
En utilisant les informations qu'il obtient à partir des images, il définit le "chien" pour lui-même et crée un modèle prédictif.
Mais pourquoi l'apprentissage automatique est-il en plein essor aujourd'hui ?
L'une des raisons pour lesquelles le marché est inondé de programmes informatiques intelligents est le progrès des processeurs.
L'idée d'une machine capable de reconnaître des motifs de manière autonome existe depuis les années 80. Mais ce sont les processeurs graphiques développés à l'origine pour les jeux vidéo qui ont permis de travailler avec d'énormes quantités de données.
En outre, l'accès à un vaste ensemble de données est nécessaire pour entraîner les algorithmes d'apprentissage. Et cela est également possible grâce à l'Internet.
Plus rapide, meilleur, toujours prêt
En raison de la mondialisation et de la numérisation croissantes, de grandes quantités de données sont générées. Pour gérer, rechercher, évaluer et utiliser ces données, une assistance technique est facilement disponible.
Après tout, les programmes utilisés sont non seulement plus rapides qu'un humain, mais aussi beaucoup moins sujets aux erreurs et n'ont pas besoin de pause. Supposons qu'une personne sur une vidéo soit recherchée par la police. Désormais, un agent de police peut examiner des milliers de photos et les faire correspondre à l'image de la personne. Ou bien un programme de reconnaissance d'images pourrait prendre en charge cette tâche et la terminer avant même que l'agent de police n'ait donné un sens aux images dont il dispose.
Apprentissage automatique pour les entreprises
Pour réduire les coûts tout en augmentant à la fois les revenus et la satisfaction des clients, les programmes d'apprentissage automatique sont idéaux.
Ils permettent d'identifier les besoins des clients et donc de personnaliser la publicité. Les plaintes sont automatiquement analysées et utilisées pour accroître la satisfaction des clients.
Les chatbots complètent l'équipe du service clientèle téléphonique, en traitant les questions simples et en renvoyant les plus complexes à un représentant.
Parallèlement, il existe de nombreux logiciels libres, tels que Deeplearning4j, Weka ou Apache Spark, qui n'ont besoin que d'être alimentés en données par le programmeur de confiance pour rendre service à l'entreprise.
Conclusion
L'apprentissage automatique permet avant tout de gagner du temps. Du temps qui peut être utilisé pour d'autres choses. Et les programmes sont capables de prendre en charge des tâches même très complexes.
Utilisés correctement, ils continueront à être d'une grande utilité pour nous tous.
N'oubliez jamais que les programmes intelligents sont aussi bons que leur créateur et que les données qu'ils contiennent.