Qu'est-ce que le machine learning ? Guide et définition.

Avant le machine learning, les ordinateurs étaient limités au suivi d'instructions explicites et ne pouvaient pas naturellement s'améliorer dans le temps sur l'exécution de tâches. Il est désormais possible de leur enseigner à analyser les données, à identifier des schémas, à faire des prédictions, à travailler en autonomie et à ajuster leur façon de faire les choses pour s'améliorer en continu, ce qui peut aider les collaborateurs à être plus productifs et à mieux servir les clients.

Les développements du machine learning, un domaine clé de l'intelligence artificielle (IA), ont ouvert d'énormes opportunités pour les entreprises. Les tâches telles que l'analyse des données, l'analyse prédictive, l'évaluation des leads et les recommandations personnalisées sont désormais beaucoup plus faciles et plus efficaces grâce aux agents IA qui travaillent en collaboration avec les humains.

Voyons ce qu'est le machine learning et comment il fonctionne. Nous examinerons également en quoi celui-ci est lié aux approches en matière d'IA telles que l'apprentissage profond, ses avantages et inconvénients, et comment votre entreprise peut en tirer profit.

Ce que nous allons aborder :

• Qu'est-ce que le machine learning ?
• Comment fonctionne le machine learning ?
• Machine learning, apprentissage profond et réseaux neuronaux : quelle est la différence ?
• Méthodes de machine learning
• Algorithmes courants de machine learning
• Avantages et inconvénients des algorithmes de machine learning
• Comment les agents IA utilisent le machine learning
• Développez une expérience pratique du machine learning grâce à des cours gratuits
• Utilisez la puissance du machine learning pour votre entreprise

Le machine learning (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui permet aux machines d'apprendre continuellement à partir de nouveaux résultats et de nouvelles informations, ce qui les rend ainsi plus intelligentes et plus performantes au fil du temps. Cela est rendu possible par le développement de modèles et l'utilisation d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs de rechercher des schémas dans les données, de faire des prédictions, d'affiner ces prédictions et d'accomplir des tâches de manière autonome.

Le machine learning vise à émuler la manière dont les humains apprennent et s'entraînent. Le processus commence par la fourniture d'informations, puis consiste à les interpréter, à vérifier si cette interprétation est correcte, à affiner l'interprétation et à mettre les connaissances à profit.

Selon la manière dont il est utilisé, le machine learning peut présenter certaines différences par rapport à ce processus, mais voici les étapes fondamentales :

1. Collecte de données : Les données sont la base du machine learning. Le modèle doit être capable d'identifier les schémas passés afin de pouvoir faire des prédictions. L'approche consiste à collecter des données de qualité à partir d'un ensemble pertinent de sources, lesquelles peuvent inclure presque n'importe quel type de contenu : structuré (le contenu que vous auriez déjà stocké dans un système de gestion de la relation client (CRM), ou non structuré (les données extraites d'e-mails, de journaux de chat client, de profils de prospect, de feuilles de calcul financières, etc.).
2. Prétraitement des données : Les données collectées aux fins de l'entraînement doivent prendre une forme utilisable. Les informations recueillies sont unifiées et organisées de sorte que l'IA puisse facilement y accéder et les interpréter.
3. Choix d'un algorithme et d'un modèle : Avec le machine learning, un algorithme est exécuté sur des données pour informer un modèle capable de s'attaquer à certaines tâches (différents types d'algorithmes et de modèles de machine learning sont abordés plus loin). Vous affinez le choix de l'algorithme et du modèle à utiliser en fonction de la problématique métier que vous essayez de résoudre.
4. Entraînement : Dans cette phase du machine learning, l'IA utilise l'algorithme pour rechercher des schémas dans les informations fournies. Elle recherche des entrées liées à des résultats spécifiques (appelés « cibles »), par exemple, les actions effectuées lorsqu'un client potentiel reçoit un e-mail. Une fois qu'elle a identifié des schémas, l'IA crée un modèle capable de faire des prédictions.
5. Évaluation : Votre équipe examine les résultats pour déterminer si les prédictions du modèle sont précises ou probables. Pour ce faire, on utilise souvent des données dont on connaît la cible, mais que le modèle ne connaît pas (appelées « données de validation »), puis on mesure les performances à l'aide d'une série de métriques.
6. Réglage du modèle : Une fois les faiblesses du modèle de machine learning comprises, vous pouvez ajuster les données, l'algorithme ou d'autres directives de machine learning pour le rendre plus précis.
7. Prédictions : L'entraînement, l'évaluation et le réglage constituent une partie itérative du processus que vous allez exécuter et répéter jusqu'à être satisfait de la qualité du résultat. À ce stade, le modèle est prêt à faire des prédictions réelles, des prévisions fiables sur la base de données inconnues.
8. Déploiement : Intégrez l'IA de machine learning dans un environnement où elle peut ingérer des données et faire de nouvelles prédictions. Notez que le déploiement ne constitue pas la fin du processus, dans la mesure où le modèle pourra et devra probablement être affiné en continu.

Quand on compare apprentissage profond et machine learning, il est essentiel de comprendre que les deux relèvent du concept plus global d'intelligence artificielle. L'apprentissage profond est un sous-ensemble du machine learning qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain.

De même, il n'existe pas de différence entre machine learning et réseaux neuronaux dans la mesure où ils sont connectés. L'apprentissage profond repose sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), des couches de nœuds interconnectés (appelés neurones) qui travaillent ensemble pour extraire des représentations hiérarchiques des données, lesquelles alimentent le machine learning.

L'apprentissage profond diffère du machine learning traditionnel en ce qu'il peut fonctionner de manière autonome sur des données non structurées, réduisant ainsi la nécessité d'une intervention humaine. Cependant, les modèles de machine learning peuvent souvent être entraînés sur des jeux de données plus petits et mis à l'échelle avec moins de ressources de calcul que les modèles d'apprentissage profond.

Les ordinateurs, à l'image des humains, apprennent de différentes manières. Vous pouvez aborder le machine learning selon plusieurs méthodes, notamment :

Le modèle apprend à partir d'un vaste jeu de données supervisées qui sont spécifiques, étiquetées, traitées et/ou organisées. En étiquetant les informations sur lesquelles il est entraîné, il apprend les relations entre les données qu'il reçoit par rapport à leur production. Il fait des prédictions basées sur les données sur lesquelles il est entraîné, qui peuvent être comparées aux données de test.

Au lieu d'être entraîné sur une grande quantité de données prédéfinies, ce modèle est configuré pour détecter des schémas parmi des données non structurées ou brutes à l'aide d'algorithmes. Tout cela s'effectue sans qu'une intervention humaine soit nécessaire. Les algorithmes les aident à mettre au jour des schémas ou des regroupements de données.

La réduction de la dimensionnalité fait partie de l'apprentissage non supervisé. Dans cette méthode, le nombre de fonctionnalités d'un jeu de données est qualifié de « dimensions ». Ce modèle réduit de manière autonome le nombre de ces dimensions. L'objectif est de réduire le nombre de variables afin d'améliorer la précision et de réduire les ressources nécessaires à l'exécution du modèle.

Dans ce modèle hybride de machine learning, le modèle est entraîné à l'aide d'une combinaison de données supervisées et non supervisées. Pour ce faire, il utilise un jeu de données étiquetées plus réduit pour le guider, tout en tirant également parti d'un plus vaste jeu de données non étiquetées, en appliquant ce qu'il a appris des deux.

Le modèle ne reçoit pas de données d'entraînement et apprend plutôt à atteindre la précision ou le succès grâce à un processus de récompenses et de punitions - également qualifié de renforcement.

Comme pour les méthodes en matière de modèle, il existe un certain nombre d'algorithmes de machine learning pouvant être choisis dans le cadre de votre IA de machine learning. Voici quelques-uns des algorithmes les plus souvent utilisés :

Une formule calcule la relation entre des variables et des inconnues pour arriver à une valeur. Par exemple, dans le domaine des ventes, on pourrait prévoir un score de lead sur la base de données historiques.

L'algorithme utilise la probabilité pour prédire si quelque chose fait ou non partie d'une classe spécifique. Par exemple, il pourrait être utilisé dans les sites d'e-commerce pour prédire si un visiteur est susceptible ou non de présenter une intention d'achat.

L'IA recherche des schémas dans les données afin de créer des groupes. Par exemple, appliqué au marketing, citons l'analyse des données d'audience pour prédire quels sous-ensembles sont les plus susceptibles de répondre à un certain type de message.

Les prédictions et les classifications de données de l'IA résultent du suivi d'une séquence de choix effectués. Ce flux peut être facilement tracé de manière linéaire, permettant ainsi à votre entreprise de voir la logique derrière les décisions. Cela est utile dans le cas de l'examen d'interactions de service afin de voir comment un agent IA a choisi de répondre à un client et quand il a choisi ou non de faire remonter à un représentant humain.

Avec ce type d'algorithme, les résultats de plusieurs arbres de décision sont fusionnés. Chaque arbre reçoit un sous-ensemble aléatoire des données globales et la prédiction est effectuée sur la base des résultats agrégés.

Ils sont utilisés à des fins d'apprentissage profond, reproduisant les façons dont le cerveau humain établit des connexions, et sont particulièrement utiles pour les tâches qui impliquent une analyse de jeux de données complexes, telles que la reconnaissance vocale. Ils sont au cœur des grands modèles de langage (LLM) qui sous-tendent les outils d'IA générative.

Comme toutes les technologies, l'IA présente des avantages et des inconvénients. Les avantages et les inconvénients s'appliquent au machine learning ainsi qu'à des algorithmes et des modèles spécifiques.

Voici quelques-uns des principaux avantages du machine learning :

• Analyse des données puissante grâce à l'identification des schémas et tendances
• Prédictions fondées sur les données accumulées par une entreprise
• Expériences personnalisées pour les collaborateurs comme pour les clients
• Amélioration continue grâce à la modification continue de l'entraînement

Le machine learning présente des défis liés à certains besoins :

• Vastes jeux de données d'entraînement pour une plus grande précision des modèles de ML
• Ressources de calcul nécessaires pour alimenter l'apprentissage
• Personnel expert, tel que des data scientists et des ingénieurs en machine learning
• Nécessité d'examiner et de corriger les biais ou les hallucinations qui peuvent survenir

Il est possible de surmonter ces problèmes en utilisant une plateforme qui intègre vos données au machine learning et facilite le déploiement de solutions alimentées par l'IA telles que les agents autonomes. Le fait d'avoir un système intégré vous donne un accès transparent aux données et réduit le besoin en ressources supplémentaires et en contributions externes.

Le machine learning peut aider votre entreprise à tirer le plein potentiel de ses données, et à alimenter ainsi une stratégie d'IA qui profite à toutes les parties de l'organisation et forge des liens plus forts avec les clients.

Les agents IA, un sous-ensemble d'agents virtuels capables d'agir de manière autonome, en sont un exemple clé. Les agents IA utilisent le machine learning, le traitement du langage naturel et l'IA conversationnelle pour tirer parti de vos données, identifier des schémas, prendre des décisions et fournir des réponses. Ce ne sont pas de simples chatbots. Il existe en réalité des différences majeures entre les agents IA et les chatbots, notamment en matière d'autonomie et dans leur capacité à être déployés dans un large éventail de domaines.

En combinant des agents IA et votre CRM, vous pouvez créer une flotte d'assistants puissants adaptés aux besoins de chaque service et alimentés par vos données. Par exemple, l'IA pour les services peut répondre à des questions basées sur votre base de connaissances, l'IA pour la vente peut prévoir des objectifs trimestriels, l'IA pour le commerce peut agir comme un acheteur personnel et l'IA pour le marketing peut générer des briefs de campagne.

Bien que le machine learning puisse sembler intimidant, son utilisation s'avère bien souvent simple une fois que vous connaissez les principes fondamentaux et que vous l'essayez par vous-même. Trailhead , la plateforme d'apprentissage en ligne gratuite de Salesforce, propose plusieurs cours qui vous aideront à vous familiariser avec une exposition pratique, notamment :

• Explorez les prédictions du machine learning : découvrez ce que le machine learning peut faire et comment utiliser ses prédictions
• Fondamentaux de l'intelligence artificielle  : découvrez les bases de l'intelligence artificielle et comment commencer
• Découvrez les techniques et applications de l'IA : plongez-vous dans les différents types de technologies d'IA et d'approches en matière de machine learning

En combinant vos données avec une intelligence artificielle qui, grâce au machine learning, est capable de procéder à une itération constante, vous pouvez améliorer la prise de décision stratégique et stimuler l'innovation et l'efficacité.

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