L’intelligence artificielle est déjà à l’origine d’avancées significatives dans tous les secteurs d’activité, en démontrant des capacités allant des véhicules autonomes circulant dans les rues des villes aux algorithmes capables de diagnostiquer les maladies avec une précision étonnante. Au cœur de ces réalisations modernes de l’IA se trouve le concept transformateur de l’apprentissage machine (AM), une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir des données et de les interpréter sans intervention humaine directe.
L’apprentissage machine utilise des algorithmes sophistiqués qui analysent de grands ensembles de données, apprennent des motifs qu’ils trouvent et prennent des décisions en fonction d’observations passées. Ce champ dynamique va bien au-delà de la simple analyse des données pour inclure l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Ces technologies cherchent à brouiller la frontière entre les processus de pensée organiques et synthétiques en imitant les fonctions cognitives humaines. Plutôt que de suivre des règles préprogrammées particulières, l’AM imite le processus d’apprentissage humain et s’améliore par l’expérience et l’entraînement.
À mesure que l’apprentissage machine continue d’évoluer, son impact sur divers secteurs (santé, finances, éducation, etc.) devient de plus en plus important. Il a été démontré que cette technologie améliore l’efficacité et permet une automatisation intelligente dans de nombreuses tâches extrêmement complexes. Elle ouvre également de nouvelles voies en matière d’innovation et de résolution de problèmes.
Le recours à des solutions d’apprentissage machine pour créer des modèles précis permet aux entreprises d’analyser potentiellement des centaines de milliers de points de données pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis à grande échelle. Grâce à l’AM, les entreprises peuvent obtenir des aperçus sur les occasions, les risques et les besoins des clients. Bien que cela se traduise souvent par une amélioration des retours, les possibilités réelles de l’apprentissage machine sont presque illimitées.
L’apprentissage machine est l’une des technologies fondamentales de l’ère de l’IA. À ce titre, il est parfois regroupé avec des avancées similaires et les nuances de la terminologie deviennent floues. Pour mieux comprendre les différences entre l’IA, L’AM et l’apprentissage profond (AP), tenez compte des points suivants :
Intelligence artificielle
L’IA est une discipline utilisée dans les technologies de l’information pour décrire toute tentative de réplication de l’intelligence humaine ou quasi humaine dans les machines. L’IA englobe à la fois l’apprentissage machine et l’apprentissage profond.
Apprentissage machine
Le terme « apprentissage machine » est généralement utilisé pour faire référence aux algorithmes classiques basés sur les données qui cernent les motifs et effectuent des tâches telles que la classification, la régression et la mise en grappe. Plus il dispose d’informations, plus il est performant.
Un modèle est défini par plusieurs paramètres. Le concept d’entraînement d’un modèle d’AM consiste à optimiser ces paramètres tout en essayant de minimiser les écarts entre les prédictions et les valeurs réelles qui apparaissent dans les données.
Apprentissage profond
L’apprentissage profond est un domaine plus récent de l’IA basé sur les réseaux neuronaux. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’apprentissage machine, utilisant et structurant des paramètres dans des couches connectées pour créer des approximations artificielles des réseaux neuronaux humains.
L’entraînement d’un réseau neuronal nécessite des quantités substantielles de données et de ressources de calcul, mais les modèles d’AP qui en résultent sont souvent beaucoup plus puissants que ceux obtenus avec les algorithmes d’AM classiques.
Qu’est-ce que l’exploration de données par rapport à l’apprentissage machine?
L’apprentissage machine donne lieu à des algorithmes informatiques utilisés pour transformer les données en interprétations et en actions intelligentes. L’exploration de données recherche des informations exploitables dans les données existantes et disponibles.
L’exploration de données relève davantage de l’analyse commerciale. Elle vise à apprendre aux ordinateurs comment trouver des motifs inconnus, des anomalies ou des relations dans un ensemble de données volumineux. Les humains peuvent alors résoudre les problèmes à l’aide de ces données. Le processus est plus manuel et nécessite généralement une intervention humaine pour la prise de décision.
L’apprentissage machine est plus directement lié à l’IA et vise à apprendre à un ordinateur à analyser de grands ensembles de données et leurs motifs. Après la programmation initiale, l’AM est capable de se développer et de s’améliorer sans intervention humaine. D’une certaine manière, l’ordinateur devient plus intelligent et progresse seul au lieu d’être réactif et d’analyser simplement les données qui lui sont fournies.
Il existe plusieurs approches de l’apprentissage machine, chacune ayant ses propres avantages. Notamment :
Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé décrit une technique d’apprentissage machine dans laquelle un algorithme applique à de nouvelles données ce qui a été appris à partir de données étiquetées ou classifiées, afin de prédire ensuite les événements futurs. Le système fournit des cibles pour obtenir des résultats après avoir été suffisamment entraîné. Il peut également comparer la sortie à la sortie correcte attendue pour trouver les erreurs et modifier le modèle si nécessaire.
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé est utilisé lorsque les données destinées à l’entraînement ne sont pas classifiées ni étiquetées. Il étudie comment les systèmes déduisent des fonctions pour décrire des structures cachées et des solutions à partir de données non étiquetées. Il ne fournit pas nécessairement la bonne sortie, mais il est utilisé pour explorer les données et tirer différentes conclusions à partir des ensembles de données afin de cerner des structures cachées ou des relations intéressantes.
Apprentissage semi-supervisé
Cette méthode se situe entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, car elle utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées. Il est courant d’utiliser une petite quantité de données étiquetées et une plus grande quantité de données non étiquetées. Les systèmes qui appliquent cette méthode améliorent considérablement la précision de l’apprentissage. L’apprentissage semi-supervisé est généralement choisi lorsque l’étiquetage des données nécessite des ressources qualifiées et pertinentes pour l’entraînement ou l’apprentissage.
Apprentissage par renforcement
Cette méthode interagit avec l’environnement en produisant des actions pour trouver les erreurs ou les récompenses. Les principales caractéristiques de l’apprentissage par renforcement sont la recherche par essais et erreurs et la récompense différée. Des rétroactions simples sont nécessaires pour savoir quelle action est la meilleure. Il s’agit du signal de renforcement. Cela permet aux agents logiciels et aux machines de déterminer le comportement idéal dans un contexte afin d’optimiser les performances.
L’apprentissage machine suit généralement un processus précis décrit ci-dessous :
- Collecte de données
Cette première étape exige d’accumuler des données diverses et pertinentes provenant de sources variées. La qualité et le volume des données collectées influencent directement l’efficacité du modèle d’AM. - Préparation des données
La préparation des données est essentielle, car elle sous-entend le nettoyage (correction des erreurs, suppression des doublons), la normalisation et l’organisation des données dans un format adapté à la modélisation. Cette étape comprend également la division des données en ensembles d’entraînement pour créer le modèle et en ensembles d’évaluation pour tester sa précision. - Choix d’un modèle
En fonction du problème à résoudre, qu’il s’agisse de prédire des valeurs numériques ou de classer des données en catégories, le modèle d’apprentissage machine approprié est sélectionné. Le choix est crucial, car il a un impact sur les performances ultérieures et l’adéquation du modèle à la tâche. - Entraînement
Au cours de cette phase, le modèle sélectionné est entraîné à l’aide des données d’entraînement préparées. Cela signifie d’ajuster les paramètres du modèle pour minimiser les erreurs, un processus qui peut nécessiter plusieurs itérations pour optimiser l’apprentissage à partir des données fournies. - Évaluation
Après l’entraînement, le modèle est testé à l’aide de l’ensemble de données d’évaluation pour évaluer ses performances. Cette étape est essentielle pour s’assurer que le modèle peut généraliser ses prédictions à de nouvelles données invisibles. - Réglage des paramètres
Après l’évaluation, les paramètres du modèle peuvent être affinés pour améliorer sa précision et son efficacité. Cette optimisation vise à améliorer les performances du modèle en fonction de mesures précises définies lors de l’évaluation. - Prédictions
Une fois l’entraînement et le réglage terminés, le modèle est désormais capable de faire des prédictions ou de prendre des décisions à partir de nouvelles données. Cette étape permet de réaliser la valeur pratique du modèle d’AM, en l’appliquant à des scénarios concrets pour fournir des aperçus ou prendre des décisions automatisées.
En tirant parti de grands ensembles de données, l’apprentissage machine fournit des solutions personnalisées et des analyses pertinentes qui peuvent transformer la façon dont les entreprises fonctionnent dans pratiquement tous les secteurs. Cette avancée technologique ne se limite pas à repenser les modèles d’entreprise traditionnels; elle permet de mettre au point de nouvelles méthodes dans certains des secteurs les plus complexes et essentiels :
Services financiers
Les entreprises des services financiers utilisent la technologie d’AM pour trouver des aperçus utiles dans les données et prévenir la fraude. Ces aperçus permettent de repérer les occasions d’investissement. L’exploration de données et l’apprentissage machine peuvent également définir les clients à haut risque ou utiliser la cybersurveillance pour détecter les fraudes.
Gouvernement
La sécurité et les services publics peuvent utiliser l’apprentissage machine, car ils disposent de nombreuses sources de données qui peuvent être exploitées pour obtenir des aperçus. Par exemple, ils peuvent analyser les données de capteurs pour trouver des moyens de réaliser des économies, de détecter des anomalies et d’augmenter l’efficacité. L’apprentissage machine permet également d’appréhender les fraudes et de réduire l’usurpation d’identité.
Soins de santé
L’apprentissage machine à l’aide d’appareils portables et de capteurs qui utilisent les données pour évaluer l’état de santé d’un patient en temps réel ou extraire les informations les plus essentielles sur la santé des patients est de plus en plus répandu. Cette technologie peut aider les experts médicaux à analyser et à cerner les tendances dans les données ou tout problème susceptible d’améliorer le traitement et le diagnostic.
Vente au détail
Les sites Web ont la possibilité, grâce à l’apprentissage machine, de recommander des articles que les clients peuvent souhaiter en fonction d’achats précédents et d’achats effectués par d’autres personnes. Les détaillants capturent des données, les analysent et personnalisent l’historique de magasinage, en particulier grâce à des campagnes marketing, à l’optimisation des prix, à la planification des approvisionnements, à la gestion des stocks et aux aperçus client.
Pétrole et gaz
L’apprentissage machine est utilisé pour découvrir de nouvelles sources d’énergie, analyser les minéraux présents dans le sol, simplifier la distribution, prévoir les défaillances dans les raffineries et les capteurs, ainsi que pour mettre en œuvre d’autres mesures rentables.
Transport
Le secteur des transports tire profit d’une plus grande efficacité des itinéraires. L’analyse des données permettant de dégager les motifs et les tendances et de prévoir les problèmes potentiels, la rentabilité peut être augmentée. L’analyse des données et la modélisation, deux aspects de l’apprentissage machine, sont cruciales pour les entreprises de livraison et les transports publics.
Avec autant de secteurs qui s’adaptent pour intégrer des solutions d’AM, il est important de reconnaître expressément comment cette nouvelle technologie optimise les opérations et aide les entreprises à atteindre leurs objectifs. Voici quelques exemples de la façon dont l’AM change le visage de l’entreprise :
Assistants numériques et robots conversationnels
L’apprentissage machine peut être appliqué aux robots conversationnels et aux assistants numériques, ce qui leur permet d’évoluer et d’apprendre à partir des entrées, tout en conservant un traitement du langage naturel et en collectant et stockant des informations pertinentes.
Service à la clientèle
L’apprentissage machine améliore le service à la clientèle en alimentant les robots conversationnels et les assistants virtuels qui peuvent gérer les demandes de routine sans intervention humaine. Cela facilite également l’analyse des rétroactions et du comportement des clients, ce qui permet aux entreprises de mieux adapter leurs services et leurs réponses aux acheteurs individuels.
Moteurs de recommandation
Les moteurs de recommandation alimentent les suggestions de produits, de films et de contenu sur des plateformes telles qu’Amazon et Netflix. Les modèles d’apprentissage machine analysent le comportement, les préférences et les profils similaires des utilisateurs pour suggérer des éléments susceptibles d’intéresser les utilisateurs, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et l’engagement.
Publicité contextuelle en ligne
Les consommateurs veulent voir des publicités qui les intéressent. La technologie d’AM permet de renseigner les mots-clés pertinents qui sont à la mode dans le contenu, tout en aidant les spécialistes du marketing à tirer parti des contenus qui contribuent à renforcer l’image de marque.
Cybersécurité
Aspect essentiel de la sécurité de l’IA, l’apprentissage machine permet de simplifier la cybersécurité, de la rendre moins coûteuse, plus efficace et plus proactive. L’AIOps (IA pour les opérations informatiques) et les SecOps (opérations de sécurité) utilisent l’apprentissage machine pour analyser des motifs afin de prévoir et de prévenir les attaques, qu’elles soient similaires ou nouvelles, tout en s’adaptant à l’évolution des comportements.
La vision par ordinateur
Les applications de vision par ordinateur, qui s’appuient sur l’apprentissage machine, permettent aux ordinateurs d’interpréter des données visuelles et de prendre des décisions sur cette base. Cette technologie est utilisée dans divers secteurs, notamment les soins de santé pour l’imagerie diagnostique, la vente au détail pour les processus de contrôle et l’automobile pour la conduite autonome.
Reconnaissance vocale
Les systèmes de reconnaissance vocale utilisent l’apprentissage machine pour convertir le langage parlé en texte. Ces systèmes sont fondamentaux dans les assistants à commande vocale, les services de transcription automatisés et les outils de communication en temps réel pour les personnes malentendantes, et jouent un rôle essentiel dans les services de traduction optimisés par l’AM.
Automatisation robotisée des processus
L’automatisation robotisée des processus (ARP) intègre l’apprentissage machine pour automatiser les tâches de routine basées sur des règles en imitant les interactions humaines avec les systèmes numériques. L’AM améliore les capacités d’ARP en permettant l’automatisation de tâches plus complexes qui nécessitent des réponses adaptatives.
Détection des fraudes
L’apprentissage machine améliore les systèmes de détection des fraudes en analysant les motifs et les anomalies dans les données de transaction susceptibles d’indiquer une activité frauduleuse. Au fil du temps, ces systèmes apprennent à détecter des tactiques frauduleuses de plus en plus sophistiquées, protégeant ainsi les utilisateurs et réduisant les pertes pour les entreprises.
Pour exploiter la puissance de l’apprentissage machine, il est recommandé aux entreprises d’aborder sa mise en œuvre de manière stratégique en examinant attentivement la manière dont cette technologie s’intègre dans les opérations existantes et les objectifs établis. Voici quelques pratiques exemplaires pour intégrer l’apprentissage machine dans une entreprise :
- Définir les besoins d’entreprise
Commencez par définir clairement un problème que l’apprentissage machine peut résoudre, plutôt que d’adopter l’AM uniquement pour son attrait technologique. - Évaluer la pertinence et la faisabilité
Déterminez si l’apprentissage machine est une solution adaptée et rentable pour les problèmes cernés. - Commencer modestement
Lancez des projets pilotes à petite échelle pour évaluer l’impact et comprendre la dynamique de l’intégration de l’AM dans les processus existants. - Créer des équipes interdisciplinaires
Associez l’expertise de scientifiques des données, de spécialistes du secteur et de gestionnaires d’entreprise pour vous assurer que les solutions d’AM sont pratiques et alignées sur les objectifs de l’entreprise. - Investir dans l’infrastructure de données
Assurez-vous que tous les systèmes d’acquisition, de traitement et de gestion des données sont capables de prendre en charge les applications d’AM. - Mettre l’accent sur l’apprentissage continu
Encouragez l’apprentissage et l’adaptation en continu, tant sur le plan de la technologie que sur celui de la compréhension par l’équipe des capacités de l’AM. - Élaborer une stratégie évolutive
Planifiez une mise à l’échelle progressive des applications d’AM à mesure que les projets initiaux démontrent leur réussite et leur valeur. - Tirer parti de solutions d’AM prédéfinies
Plutôt que de créer des modèles d’apprentissage machine en interne, les entreprises peuvent générer de la valeur plus rapidement en adoptant des plateformes d’entreprise dotées de fonctionnalités d’AM intégrées. Investissez dans une plateforme qui offre des capacités d’intelligence artificielle prêtes à l’emploi, pour faire évoluer l’AM sans les complexités du développement personnalisé.
En termes simples, l’apprentissage machine a la capacité de révolutionner le monde des affaires, en permettant aux entreprises de fonctionner plus efficacement, de prévoir les résultats avec plus de précision et d’offrir des expériences client améliorées à grande échelle.
ServiceNow AI Platform, notre plateforme d’IA pour la transformation de l’entreprise, pousse l’AM encore plus loin. Elle s’appuie sur l’apprentissage machine pour automatiser les tâches de routine, optimiser les flux de travail et fournir des aperçus prédictifs hautement exploitables, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données plus rapidement que jamais. Les entreprises exploitent une plateforme unique pour mettre l’IA au service de tous les aspects de leur activité. Seul ServiceNow réunit l’IA, les données et les flux de travail dans une même plateforme de qualité professionnelle conçue pour garantir évolutivité, confiance et efficacité.
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- Amélioration des opérations informatiques
Utilisez l’intelligence prédictive pour automatiser la catégorisation des incidents, recommander des résolutions et prévenir de manière proactive les interruptions de service. - Optimisation de la prestation de services RH
Appliquez l’automatisation intelligente pour simplifier les demandes des employés, accélérer la résolution des cas et améliorer l’expérience globale des employés. - Transformation du service à la clientèle
Tirez parti des agents virtuels optimisés par l’IA et du routage des cas pour accélérer l’assistance, réduire les temps de résolution et améliorer la satisfaction de la clientèle. - Amélioration de la productivité des développeurs
Permettez aux développeurs de travailler plus efficacement grâce à des suggestions de codage intelligentes, à la création automatisée de tests et au débogage assisté par l’IA.
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