Machine Learning, un ordinateur ça apprend ?

Devenir le numéro un mondial d’échec en seulement 4 heures d’apprentissage ? C’est ce qu’a réalisé l’algorithme AlphaZero en septembre 2020 grâce au Machine Learning. Traduit « apprentissage automatique », il s’agit d’une sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui utilise les mathématiques et les statistiques pour permettre aux machines d’apprendre et d’améliorer leurs performances de manière autonome, sans intervention humaine. Depuis quelques années le Machine Learning va encore plus loin en s’inspirant du fonctionnement des neurones du cerveau humain, c’est le Deep Learning. 

Pour tout comprendre de cette technologie et de ses limites : 

Différents types de Machine Learning 

• Le Supervised Learning consiste à montrer à une machine ce qu’elle doit faire. Celle-ci peut ensuite le reproduire par mimétisme. Il peut permettre de déterminer le prix d’un produit en fonction de ses caractéristiques ou d’identifier les spams dans nos mails. Il s’agit de la technologie la plus simple et la plus répandue. 

• Ensuite, le Unsupervised Learning donne d'avantage d'autonomie aux machines. L’algorithme n’est plus guidé et trie lui-même les données par ressemblance. Il peut ainsi recommander des données similaires a un consommateur comme le font Netflix ou Amazon. Dans le secteur de la santé, il sert à faire fonctionner des machines comme des exosquelettes. 

• Enfin, avec le Reinforcement Learning, l’algorithme est autonome et apprend par lui-même dans un environnement donné grâce à un système de récompenses et de pénalités. Cette technologie est particulièrement utilisée pour les véhicules autonomes qui apprennent de leurs erreurs. La voiture est récompensée si elle assure la sécurité, minimise le temps de trajet, réduit la pollution et respecte le code de la route.