L’apprentissage automatique est à l’origine des chatbots et des prédictions de texte, des applications de traduction linguistique, des recommandations de séries sur Netflix et de nos flux de réseaux sociaux. Il alimente également les véhicules autonomes et les machines capables de diagnostiquer des maladies à partir d’images.
Aujourd’hui, les entreprises qui déploient des programmes d’intelligence artificielle utilisent très probablement l’apprentissage automatique, au point que les termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, parfois de manière ambiguë. L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés.
Selon le professeur Thomas W. Malone du MIT Sloan, directeur fondateur du MIT Center for Collective Intelligence, au cours des cinq à dix dernières années seulement, l’apprentissage automatique est devenu la façon la plus importante et cruciale de réaliser la plupart des avancées en intelligence artificielle. Il est donc essentiel que tous ceux qui évoluent dans le monde des affaires comprennent les principes fondamentaux, le potentiel et les limites de cette technologie.
Une enquête réalisée par Deloitte en 2020 a révélé que 67% des entreprises utilisent l’apprentissage automatique et que 97% prévoient de l’utiliser dans l’année à venir. De la fabrication à la vente au détail en passant par la banque et les boulangeries, même les entreprises traditionnelles utilisent l’apprentissage automatique pour débloquer de nouvelles valeurs ou accroître leur efficacité.
Il est important de comprendre ce que fait réellement cette technologie et ce qu’elle peut et ne peut pas faire. De plus, il est crucial de prendre en compte les implications sociales, sociétales et éthiques de l’apprentissage automatique. Il est essentiel de s’engager et de commencer à comprendre ces outils pour les utiliser de manière appropriée, dans l’intérêt de tous. L’intelligence artificielle a un immense potentiel pour le bien, et il est primordial de garder cela à l’esprit lorsque nous réfléchissons à son utilisation et à comment améliorer le monde.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une sous-discipline de l’intelligence artificielle, qui peut être définie de manière générale comme la capacité d’une machine à imiter le comportement intelligent humain. Les systèmes d’intelligence artificielle sont utilisés pour effectuer des tâches complexes de la même manière que les humains résolvent des problèmes.
Le but de l’intelligence artificielle est de créer des modèles informatiques qui présentent des “comportements intelligents” similaires à ceux des humains. Cela signifie que les machines doivent être capables de reconnaître une scène visuelle, de comprendre un texte écrit en langage naturel ou de réaliser une action dans le monde physique.
L’apprentissage automatique est l’une des méthodes utilisées en intelligence artificielle. Il a été défini dans les années 1950 par le pionnier de l’IA, Arthur Samuel, comme “le domaine d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés”.
L’idée de l’apprentissage automatique consiste à permettre aux ordinateurs d’apprendre à se programmer eux-mêmes grâce à l’expérience plutôt que d’être explicitement programmés par des humains. Pour ce faire, l’apprentissage automatique nécessite des données – des chiffres, des photos ou du texte – qui sont utilisées comme données d’entraînement pour les modèles d’apprentissage automatique. Plus il y a de données, meilleur est le programme.
Les programmeurs choisissent ensuite un modèle d’apprentissage automatique, fournissent les données et laissent le modèle informatique s’entraîner pour trouver des motifs ou faire des prédictions. Au fil du temps, le programmeur peut également ajuster le modèle, y compris ses paramètres, pour améliorer sa précision. Certains des résultats obtenus grâce à l’apprentissage automatique peuvent être descriptifs, prédictifs ou prescriptifs, selon les chercheurs.
Utilisation de l’apprentissage automatique par les entreprises
L’apprentissage automatique est au cœur de certains modèles économiques d’entreprises, comme dans le cas de l’algorithme de recommandation de Netflix ou du moteur de recherche de Google. D’autres entreprises explorent profondément l’apprentissage automatique, bien que ce ne soit pas leur principale proposition commerciale.
Certaines entreprises cherchent encore à déterminer comment utiliser l’apprentissage automatique de manière bénéfique. Selon Mikey Shulman, responsable de l’apprentissage automatique chez Kensho, qui se spécialise dans l’intelligence artificielle pour les secteurs financiers et du renseignement aux États-Unis, la compréhension de l’utilisation de l’apprentissage automatique est un défi important pour les dirigeants. Il est essentiel de trouver des cas d’utilisation de l’apprentissage automatique qui fonctionnent pour chaque entreprise, plutôt que de suivre des tendances.
Certaines des utilisations courantes de l’apprentissage automatique par les entreprises incluent :
- Les algorithmes de recommandation : ils sont utilisés par Netflix, YouTube ou Facebook pour suggérer du contenu aux utilisateurs, en apprenant leurs préférences.
- L’analyse d’image et la détection d’objets : l’apprentissage automatique peut analyser des images pour identifier des personnes ou des objets.
- La détection de fraudes : les machines peuvent analyser des schémas de transactions bancaires pour identifier des transactions potentiellement frauduleuses.
- Les chatbots ou les services d’assistance automatiques : de nombreuses entreprises utilisent des chatbots en ligne qui apprennent des conversations passées pour fournir des réponses appropriées aux clients.
- Les voitures autonomes : beaucoup de technologies utilisées dans les voitures autonomes sont basées sur l’apprentissage automatique, en particulier l’apprentissage profond.
- L’imagerie médicale et les diagnostics : les programmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser des images médicales et rechercher des marqueurs de maladie.
Promesses et défis de l’apprentissage automatique
Bien que l’apprentissage automatique alimente des technologies qui peuvent aider les travailleurs et ouvrir de nouvelles possibilités pour les entreprises, il existe plusieurs choses que les dirigeants d’entreprise doivent savoir sur l’apprentissage automatique et ses limites.
L’un des domaines de préoccupation est ce que certains experts appellent l’explicabilité, c’est-à-dire la capacité d’expliquer ce que font les modèles d’apprentissage automatique et comment ils prennent des décisions. Comprendre pourquoi un modèle fait ce qu’il fait est une question très complexe. Il est essentiel de valider les résultats obtenus et de comprendre les règles établies par les modèles.
Un autre défi est le biais et les résultats non intentionnels. Les machines sont entraînées par des humains, et les biais humains peuvent être intégrés dans les algorithmes. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent reproduire et perpétuer des formes de discrimination si les données utilisées sont biaisées. Il est donc nécessaire de faire preuve de vigilance et de mettre en place des mesures pour lutter contre ce biais.
Pour tirer pleinement parti de l’apprentissage automatique, il est important de l’intégrer de manière ciblée dans l’activité de l’entreprise plutôt que de l’adopter simplement pour suivre une tendance. Cela nécessite de comprendre les problèmes et les besoins de l’entreprise qui peuvent être résolus ou satisfaits grâce à l’apprentissage automatique. Travailler en équipe avec des experts de différents domaines est essentiel pour trouver les meilleures applications de l’apprentissage automatique.
En résumé, l’apprentissage automatique est une technologie puissante qui transforme les entreprises et les domaines d’activité. Toutefois, il est important de comprendre ses principes et ses limites, ainsi que les implications éthiques et sociales associées. En utilisant l’apprentissage automatique de manière responsable, il est possible d’améliorer notre monde et de créer de la valeur pour tous.
