Le machine learning, ou apprentissage machine en Français, est un composant de l’Intelligence Artificielle (IA) qui permet une modélisation des informations. Ce procédé exploite pleinement la puissance du Big Data et ses opportunités. Il s’agit de réaliser et prédire des modèles et algorithmes grâce aux data et à leur étude. Le machine learning se manifeste par son efficacité, notamment grâce sa précision et sa vitesse, et se révèle plus compétent qu’une méthode traditionnelle d’analyse. En effet, les tâches et algorithmes ne sont pas programmés mais exécutent automatiquement les demandes d’une entreprise. De plus, ce procédé est loin d’être statique : il est autonome et s’ajuste lui-même dans le temps.
Définissons le concept
Le machine learning modélise les informations, c’est-à-dire qu’il crée un certain comportement via un algorithme. Ce comportement a pour objectif de solutionner un problème donné. L’algorithme possède alors sa propre vision interne du problème et donc sa propre solution. Par la suite, il accomplit sa mission seul.
Pour résumer, le machine learning se compose de deux différentes étapes :
- La création du modèle. On l’estime grâce aux données.
- La mise en production. Ici, il s’agit de préciser et approfondir le modèle en y ajoutant des données. De cette façon, l’algorithme est bien plus complet et arrive à se regénérer seul automatiquement.
Prenons un exemple
Un internaute quelconque réalise des recherches sur Internet. Il s’intéresse à un certain produit ou service, il visite plusieurs sites à ce sujet. Par la suite, la technologie du machine learning lui proposera des produits ressemblants ou complémentaires susceptibles de l’intéresser.
Le principe est le même pour la plateforme Netflix qui recommande des contenus suivant l’historique et les derniers films sélectionnés et regardés.
Les data et leur importance
Le machine learning extrait les valeurs de nombreuses données sans l’aide et l’intervention de l’Humain. Plus le volume d’informations est important, plus le système machine learning est efficace dans son exploitation de data, et la qualité d’autant plus élevée. Il peut être nécessaire de posséder un Data Lake pour une performance optimale de l’utilisation du machine learning et de ses algorithmes.
Ainsi, les données sont le pilier central du machine learning : ils supportent l’IA dans sa réflexion et sa finalité à remplacer l’Homme. En effet, le Big Data est la caractéristique qui autorise l’automatisation des études grâce à ses algorithmes. Également, la data pulse les systèmes informatiques qui conjecturent alors les futurs besoins des cibles, les orientations de l’industrie etc.
Les dark data et le machine learning
Les données non employées par l’entreprise sont nommées les dark data. Ici, le machine learning est utilisé pour la rétention de données, leur intégration, ou encore leur stockage. Par exemple pour la rétention de data, l’IA peut sélectionner les informations à supprimer et celles à préserver grâce à sa haute technologie.
En résumé, le machine learning correspond à une automatisation des tâches via des algorithmes intelligents et autonomes. Ce concept est de plus en plus utilisé car il existe plusieurs avantages pour l’entreprise : les décisions sont priorisées et alors prises rapidement, l’analyse marketing est plus profonde, efficace et s’adapte. Ainsi, on obtient de meilleurs résultats grâce à des actions automatiques et ingénieuses.
