Machine learning

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Si l'expression machine learning continue de poser de nombreuses questions, les applications de cette technique ont d'ores et déjà envahi notre quotidien. En effet, l'apprentissage automatique par les machines et les logiciels s'est développé en même temps que le Big Data, auquel il est étroitement lié. Voici quelques clés pour vous familiariser avec le machine learning et ses enjeux.

Le machine learning, qu'est-ce que c'est ?

Le machine learning, que l'on peut traduire par apprentissage automatique par les machines, fait partie des applications concrètes du Big Data. Cette technique appartient au domaine, plus général, du deep learning, et fait appel à de larges quantités de données pour optimiser des algorithmes de façon automatique.

Plus concrètement, le machine learning permet à des systèmes dotés d'intelligence artificielle d'apprendre par itération. Lorsque vous faites appel aux services d'un chatbot sur un site web, par exemple, l'algorithme qui vous répond est ainsi susceptible d'apprendre de vos échanges digitaux et de s'améliorer sans aucune intervention humaine.

Machine learning : quels champs d'application ?

L'application la plus connue, et pourtant peu visible, du machine learning réside dans l'algorithme déployé par Google. Le moteur de recherche fait en effet appel aux milliards de données de navigation des internautes pour améliorer, en continu et de façon automatique, son algorithme d'indexation. Le machine learning conditionne donc le positionnement des sites web sur les pages de résultats des moteurs de recherche, mais pas seulement.

Les applications du deep learning se développent et dépassent, petit à petit, le cadre du marketing digital et de l'optimisation publicitaire. Elles pourront ainsi permettre d'améliorer des systèmes liés à la santé, à la logistique ou encore à la mécanique de précision, pour ne retenir que quelques exemples.

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