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IA et apprentissage automatique : définition et fonctionnement

L’apprentissage automatique, ou machine learning, fait partie intégrante de l’intelligence artificielle (IA). Cette science se concentre sur l’exploitation des données et des algorithmes pour reproduire la façon dont les humains acquièrent des connaissances, avec pour objectif d’affiner en permanence sa justesse. Découvrons ensemble comment tout cela fonctionne, quels sont les principaux types d’apprentissages automatiques et quel est son intérêt pour une entreprise.

Table des matières

Définition de l’apprentissage automatique ou machine learning

L’apprentissage automatique est l’instrument ultime pour profiter du potentiel du Big Data, car il a la possibilité d’extraire les informations les plus importantes sans intervention humaine. Par ailleurs, plus il y a de données, plus l’apprentissage automatique est efficace et permet de mettre en lumière des modèles cachés avec une supériorité remarquable comparée aux capacités analytiques humaines.

Pour faire simple, l’apprentissage automatique exploite la répétition de données et s’en sert pour en extraire des schémas récurrents et prévoir des tendances. Ces dernières se basent sur l’analyse de nombreuses statistiques. Le machine learning extrait donc des données pour mettre en avant des modèles et réaliser des analyses prédictives.

Contrairement à ce que l’on pourrait penser, cette science existe depuis longtemps. Par exemple, l’algorithme d’apprentissage perceptron a été créé en 1957, et c’est l’émergence récente du Big Data qui stimule aujourd’hui l’élaboration d’algorithmes dédiés au traitement d’informations. Ce procédé est en effet particulièrement efficace pour identifier les informations pertinentes au milieu d’innombrables données de toutes sortes. Le machine learning surpasse largement en précision et en vitesse les procédés d’analyses plus traditionnelles, tels que le traitement manuel des données ou une simple analyse statistique par exemple.

L’apprentissage automatique peut, par exemple, découvrir une fraude en quelques millisecondes rien qu’en étudiant les données d’une transaction accompagnée d’informations contextuelles. L’efficacité de cet outil est telle, qu’il serait maintenant impensable de ne pas l’utiliser pour analyser des données issues de réseaux sociaux, de transactions ou de CRM, et ainsi mieux comprendre les comportements et préférences des utilisateurs ou des clients.

Les types d’apprentissages automatiques et leur fonctionnement

Le domaine de l’apprentissage automatique se scinde en trois méthodes principales : supervisée, non-supervisée et par renforcement.

L’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est la méthode la plus courante. Il utilise des données préalablement classées et catégorisées pour apprendre à la machine les modèles à identifier.

Cette technique donne l’opportunité d’une comparaison directe entre les prédictions du modèle et les étiquettes présentées, ce qui rend le procédé d’apprentissage plus efficace. Toutefois, il faut garder à l’esprit que ce classement et étiquetage des données peut être coûteux et éventuellement introduire des biais dans le modèle.

L’apprentissage non-supervisé

L’apprentissage non supervisé fonctionne à l’opposé de l’apprentissage supervisé. Il n’utilise pas de données classées et étiquetées, ce qui permet au système de découvrir par lui-même les modèles et les structures dans les données.

Cette approche est moins utilisée, pourtant, son intérêt ne cesse d’augmenter dans des domaines tels que la cybersécurité grâce à son aptitude à déceler des associations et des caractéristiques non évidentes sans supervision humaine.

L’apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement repose sur un procédé d’essai et d’erreur, récompensant positivement ou négativement l’algorithme en fonction de ses performances pour accéder à un objectif spécifique. Cette technique a prouvé son efficacité dans des applications complexes, comme les jeux par exemple : 

  • l’IA AlphaGo de Google a réussi à battre un champion du monde de Go
  • l’IA d’OpenAI a été capable de surpasser des joueurs professionnels de Dota 2

En résumé, en fonction de ce que vous souhaitez accomplir grâce à l’apprentissage automatique, chaque approche aura sa pertinence et ses avantages.

L'intérêt des techniques de machine learning pour les entreprises

L’apprentissage automatique a permis la création de nombreux outils puissants capables de changer radicalement la façon dont les entreprises fonctionnent. Ces derniers permettent de résoudre efficacement des problématiques métier, tout en générant des avantages concrets.

Voici 10 domaines dans lesquels le machine learning peut devenir un avantage concurrentiel :

  • Les agents de Chatbot en temps réel : premiers outils d’automatisation, les Chatbots symbolisent l’interaction avancée entre les hommes et les machines, devenant plus interactifs et productifs grâce à l’apprentissage automatique et au traitement du langage naturel.
  • L’aide à la décision : le machine learning transforme l’abondance de données des entreprises en informations exploitables, permettant une analyse rapide et précise pour recommander des actions stratégiques.
  • Les moteurs de recommandation : ces derniers personnalisent l’expérience client en suggérant des produits et des services adaptés, basés sur l’analyse de données individuelles et collectives.
  • La modélisation de l’attrition des clients : cette utilisation prédit et analyse les risques de perte de clientèle en identifiant les comportements et motifs de départ pour mieux retenir les acheteurs.
  • La tarification dynamique : cette pratique utilise l’analyse de données historiques et variables pour ajuster les prix en temps réel en fonction de la demande, optimisant les stratégies de tarification.
  • Les études de marché et de segmentation client : cette méthode facilite la planification des stocks et la segmentation clientèle en prévoyant les besoins et préférences des consommateurs.
  • Les détections de fraudes : l’apprentissage automatique renforce la sécurité financière en identifiant instantanément les comportements frauduleux, combinant règles traditionnelles et apprentissage automatique pour une détection affinée.
  • La classification et la reconnaissance des images : ce procédé interprète les images pour diverses applications, de la sécurité à l’autonomie des véhicules, en passant par les réseaux sociaux.
  • L’efficacité opérationnelle : le machine learning améliore la gestion des processus métier, de la finance au développement logiciel, grâce à des algorithmes spécialisés.
  • L’extraction d’informations : cette technique associe l’apprentissage automatique au traitement du langage pour analyser et extraire des données pertinentes de documents variés, même non structurées.

Toutes ces applications démontrent l’impact significatif du machine learning dans le milieu des affaires, transformant les données en avantage compétitif et en efficacité opérationnelle.

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