{"id":20482,"date":"2021-06-04T14:31:22","date_gmt":"2021-06-04T12:31:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.contents.com\/apprentissage-automatique-ce-qui-est-comment-il-fonctionne-a-quoi-il-sert\/"},"modified":"2024-10-08T11:55:03","modified_gmt":"2024-10-08T09:55:03","slug":"apprentissage-automatique-ce-qui-est-comment-il-fonctionne-a-quoi-il-sert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/magazine\/intelligence-artificielle\/apprentissage-automatique-ce-qui-est-comment-il-fonctionne-a-quoi-il-sert\/","title":{"rendered":"Apprentissage automatique : ce qui est, comment il fonctionne et \u00e0 quoi il sert"},"content":{"rendered":"

L\u2019apprentissage automatique et les r\u00e9seaux neuronaux sont des techniques informatiques qui permettent d\u2019enseigner un comportement humain \u00e0 un ordinateur ou \u00e0 un robot par le biais de programmes d\u2019apprentissage automatique<\/strong>. Les algorithmes utilisent des m\u00e9thodes qui leur permettent d\u2019apprendre des informations directement \u00e0 partir des donn\u00e9es, sans mod\u00e8les math\u00e9matiques ni \u00e9quations pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9es.<\/p>\n

Ce genre d\u2019algorithmes sont adaptatifs, de sorte que les exemples \u00e0 apprendre augmentent, leurs performances s\u2019am\u00e9liorent.\u00a0Voyons donc en d\u00e9tail quelles sont les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques de cette technologie.<\/p>\n

Qu\u2019est-ce que l\u2019apprentissage automatique<\/h2>\n

L\u2019apprentissage automatique, dans l\u2019esprit traditionnel de l\u2019informatique, est un processus qui fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la capacit\u00e9 des machines \u00e0 apprendre sans avoir \u00e9t\u00e9 programm\u00e9es au pr\u00e9alable.\u00a0\u00a0L\u2019apprentissage automatique permet aux ordinateurs d\u2019apprendre de l\u2019exp\u00e9rience<\/strong>: il y a un apprentissage lorsque le programme parvient \u00e0 am\u00e9liorer ses performances apr\u00e8s avoir effectu\u00e9 ou termin\u00e9 une action, m\u00eame incorrecte, car le principe du \u00ab\u00a0mauvais apprentissage\u00a0\u00bb est valable.<\/p>\n

De mani\u00e8re informatique, tout cela signifie qu\u2019au lieu d\u2019\u00e9crire un code de programmation qui indique \u00e0 l\u2019ordinateur quoi faire, le programme ne se donne que des blocs de donn\u00e9es qui sont trait\u00e9s de mani\u00e8re autonome par les algorithmes, ce qui fera de la machine elle-m\u00eame la logique pour accomplir la t\u00e2che requise.<\/p>\n

Fonctionnement de l\u2019apprentissage automatique<\/h2>\n

L\u2019apprentissage automatique est un processus qui peut fonctionner sur la base de deux types principaux d\u2019approches, un apprentissage supervis\u00e9 et un apprentissage non supervis\u00e9. Le premier, celui supervis\u00e9, concerne le fait que l\u2019ordinateur doit \u00eatre donn\u00e9 des exemples complets \u00e0 suivre pour accomplir la t\u00e2che requise; l\u2019apprentissage non supervis\u00e9 pr\u00e9voit de laisser le programme fonctionner sans aucune aide<\/strong>. \u00a0Voyons en d\u00e9tail ces deux types et les diff\u00e9rents sous-ensembles qui les caract\u00e9risent.<\/p>\n

L\u2019apprentissage supervis\u00e9<\/h3>\n

Ce type d\u2019apprentissage automatique donne \u00e0 la machine \u00e0 la fois un ensemble d\u2019informations<\/strong> et les donn\u00e9es relatives aux r\u00e9sultats souhait\u00e9s. L\u2019objectif ultime est de faire trouver au syst\u00e8me une r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale reliant les donn\u00e9es entrantes aux donn\u00e9es sortantes, de sorte qu\u2019il trouve le lien logique entre les informations fournies de mani\u00e8re \u00e0 cr\u00e9er une r\u00e8gle \u00e0 appliquer ensuite \u00e0 des cas similaires.<\/p>\n

L\u2019apprentissage non supervis\u00e9<\/h3>\n

Dans cette cat\u00e9gorie d\u2019apprentissage automatique, seuls les ensembles de donn\u00e9es sont fournis \u00e0 la machine sans aucune indication du r\u00e9sultat souhait\u00e9<\/strong>. Le but de cette m\u00e9thode est de remonter \u00e0 des sch\u00e9mas ou mod\u00e8les cach\u00e9s, puis d\u2019identifier dans les entr\u00e9es une structure logique qui n\u2019a pas d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 \u00e9tiquet\u00e9e.<\/p>\n

L\u2019apprentissage par renforcement<\/h3>\n

Pour un apprentissage renforc\u00e9, on se r\u00e9f\u00e8re au type d\u2019apprentissage automatique dans lequel le syst\u00e8me doit interagir avec un environnement dynamique (\u00e0 partir duquel il tire les donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e) et atteindre un objectif, ce qui lui permet d\u2019obtenir une r\u00e9compense. Avec ce type de m\u00e9thode, l\u2019algorithme apprend aussi des erreurs, qui sont identifi\u00e9es par des punitions. En r\u00e9sum\u00e9, le sch\u00e9ma d\u2019apprentissage repose sur une \u00ab routine \u00bb de r\u00e9compense et de punition.<\/p>\n

Avec ce type de mod\u00e8les par exemple, l\u2019ordinateur apprend \u00e0 battre un adversaire dans un jeu en se concentrant sur l\u2019accomplissement d\u2019une t\u00e2che pr\u00e9cise dans le but de maximiser la r\u00e9compense<\/strong>; le syst\u00e8me, donc jouer se trompera et sera puni, ne r\u00e9p\u00e9tera plus les actions erron\u00e9es et les performances s\u2019am\u00e9lioreront.<\/p>\n

L\u2019apprentissage semi-supervis\u00e9<\/h3>\n

Il s\u2019agit d\u2019un mod\u00e8le hybride, o\u00f9 l\u2019ordinateur re\u00e7oit un ensemble de donn\u00e9es incompl\u00e8tes. Certains d\u2019entre eux ont alors leur production respective comme dans l\u2019apprentissage supervis\u00e9, tandis que d\u2019autres en sont d\u00e9pourvus, comme dans le non supervis\u00e9. L\u2019objectif ultime reste cependant le m\u00eame, d\u2019identifier des r\u00e8gles et des fonctions pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes avec les mod\u00e8les de donn\u00e9es respectifs afin d\u2019atteindre des objectifs particuliers.<\/p>\n

Le mod\u00e8le du clustering<\/h2>\n

Il s\u2019agit de mod\u00e8les math\u00e9matiques qui regroupent des informations et des donn\u00e9es \u00ab\u00a0similaires\u00a0\u00bb : il existe donc divers mod\u00e8les d\u2019apprentissage qui identifient un \u00ab\u00a0cluster\u00a0\u00bb et sa nature et ses mod\u00e8les qui traitent plut\u00f4t de reconna\u00eetre quels \u00ab\u00a0objets\u00a0\u00bb font partie d\u2019un groupe plut\u00f4t que d\u2019un autre.<\/p>\n

Les mod\u00e8les probabilistes<\/h3>\n

Ce type de mod\u00e8les fonde son processus d\u2019apprentissage sur le calcul des probabilit\u00e9s, le plus c\u00e9l\u00e8bre \u00e9tant le \u00ab\u00a0r\u00e9seau de Bayes\u00a0\u00bb, un mod\u00e8le qui repr\u00e9sente dans un graphique (structure math\u00e9matique) l\u2019ensemble des variables et leurs d\u00e9pendances conditionnelles.<\/p>\n

Apprentissage automatique et r\u00e9seaux neuronaux<\/h3>\n

Enfin, nous avons les mod\u00e8les bas\u00e9s sur les r\u00e9seaux neuronaux artificiels qu\u2019ils utilisent pour l\u2019apprentissage des algorithmes inspir\u00e9s par la structure et le fonctionnement des r\u00e9seaux neuronaux biologiques<\/strong>, puis le cerveau humain. Il existe \u00e9galement des r\u00e9seaux neuronaux multicouches qui s\u2019attaquent \u00e0 la cat\u00e9gorie de l\u2019apprentissage profond, donc un apprentissage profond et plus stratifi\u00e9.<\/p>\n

Un r\u00e9seau neuronal artificiel re\u00e7oit des signaux externes (entr\u00e9e) sur une couche de n\u0153uds (comparables \u00e0 des neurones) d\u2019entr\u00e9e, chacun \u00e9tant reli\u00e9 \u00e0 de nombreux n\u0153uds internes, organis\u00e9s en plusieurs niveaux. Chaque n\u0153ud traite les signaux re\u00e7us et transmet le r\u00e9sultat \u00e0 des n\u0153uds successifs.<\/p>\n

Les applications de l\u2019apprentissage automatique<\/h2>\n

Les applications de cette technologie sont nombreuses, dont beaucoup font d\u00e9j\u00e0 partie de notre quotidien sans que nous nous en rendions compte.<\/p>\n

Premier exemple parmi tous un moteur de recherche, \u00e0 travers des mots cl\u00e9s ils nous renvoient des r\u00e9sultats qui sont le r\u00e9sultat d\u2019un algorithme d\u2019apprentissage non supervis\u00e9. Un autre exemple tr\u00e8s courant est celui des filtres anti-spam des e-mails, dont les syst\u00e8mes d\u2019apprentissage automatique<\/strong> apprennent continuellement \u00e0 reconna\u00eetre les messages suspects et \u00e0 agir en cons\u00e9quence, puis \u00e0 les supprimer avant qu\u2019ils ne soient plac\u00e9s dans les bo\u00eetes aux lettres principales.<\/p>\n

Les syst\u00e8mes de recommandation sont \u00e9galement bas\u00e9s sur l\u2019apprentissage automatique, lorsque nous naviguons sur des sites Web ou des applications particuliers<\/strong>, peut-\u00eatre des achats ou des vid\u00e9os en streaming nous seront sugg\u00e9r\u00e9s des produits au fil du temps s\u00e9lectionn\u00e9s sur la base de nos recherches pass\u00e9es.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Contents<\/b><\/p>\n

Contents est une entreprise de technologie marketing innovante et performante qui a mis au point une plateforme logicielle exclusive permettant d’analyser, de produire et de distribuer du contenu original. Contents utilise \u00e9galement le syst\u00e8me de g\u00e9n\u00e9ration de langage naturel, bas\u00e9 sur l’intelligence artificielle, qui permet de cr\u00e9er, en quelques secondes seulement, des contenus nativement multilingues et personnalis\u00e9s, sans aucune intervention humaine. Nos services sont con\u00e7us pour le e-commerce, les \u00e9diteurs et les agences web. <\/span><\/p>\n

Inscrivez-vous gratuitement !<\/span><\/a><\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L\u2019apprentissage automatique et les r\u00e9seaux neuronaux sont des techniques informatiques qui permettent d\u2019enseigner un comportement humain \u00e0 un ordinateur ou \u00e0 un robot.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":19620,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[117],"tags":[168],"class_list":["post-20482","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-intelligence-artificielle","tag-apprentissage-automatique"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20482","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20482"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20482\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20483,"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20482\/revisions\/20483"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19620"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20482"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20482"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20482"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}