Le “Machine Learning” est un domaine de l’informatique qui fait partie de l’intelligence artificielle. Il permet aux systèmes informatiques d’apprendre et d’agir de manière autonome, à la manière des humains. Par exemple, le chatbot GPT-4 utilise le “machine learning”.
Depuis les années 1940, les ordinateurs ont montré leur capacité à accomplir des tâches complexes telles que la résolution de problèmes mathématiques ou la compétence au jeu d’échecs. Le processus d’apprentissage commence par l’observation des données afin de prendre de meilleures décisions à l’avenir.
Contrairement aux méthodes basées sur des règles, le “machine learning” utilise des modèles statistiques et est probabiliste. L’objectif est de prédire les résultats futurs en se basant sur les résultats historiques.
L’intelligence artificielle et le “machine learning” sont souvent utilisés comme synonymes, mais l’intelligence artificielle est un concept plus large qui englobe les machines intelligentes capables d’exécuter des tâches de manière “intelligente”. Le “machine learning” permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes.
Les avancées dans le “machine learning” ont été permises par deux percées majeures. La première était le concept d’enseigner aux ordinateurs à apprendre par eux-mêmes plutôt que de leur apprendre tout ce qu’ils doivent savoir. La seconde a été l’émergence d’Internet, qui a permis aux machines d’accéder à une quantité considérable d’informations pour apprendre.
Les réseaux neuronaux ont été essentiels pour permettre aux ordinateurs de comprendre le monde de la même manière que nous, tout en conservant leurs avantages en termes de vitesse, de précision et d’absence de biais. Ils fonctionnent sur un système de probabilité et peuvent prendre des décisions en se basant sur les données qui leur sont transmises.
Le “machine learning” est déjà utilisé par des géants tels que Facebook, Google et Spotify. Il permet de lire et d’analyser du texte, de reconnaître des émotions dans la musique et même de composer de la musique originale. De plus, l’interaction avec les machines devient de plus en plus naturelle grâce aux avancées en traitement naturel du langage.
Bien que nous ne soyons pas encore parvenus à développer une intelligence artificielle de type humain, nous nous rapprochons rapidement de cet objectif. Le robot humanoïde Sophia, capable de reproduire des émotions, est un exemple étonnant de cette évolution.
Dans l’ensemble, le “machine learning” est une technologie révolutionnaire qui ouvre de nombreuses possibilités. Toutefois, il est important de rester vigilant et de garder à l’esprit les limites de ces intelligences artificielles.
