Machine learning

L'apprentissage automatique, ou "Machine Learning" en anglais, est une branche de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. C'est en quelque sorte comment les ordinateurs peuvent apprendre de nouvelles choses sans qu'on leur enseigne spécifiquement. Par exemple, lorsque vous enseignez à un enfant à identifier des animaux, vous lui montrez des images et lui donnez des retours. De la même façon, les modèles d'apprentissage automatique apprennent à partir de données étiquetées pour faire des prédictions et prendre des décisions précises. Ils généralisent et appliquent leurs connaissances à de nouveaux exemples, tout comme les humains.

Pourquoi est-ce important ?

L'apprentissage automatique est important car il permet aux machines de s'adapter à de nouvelles situations et d'améliorer leurs performances avec l'expérience. Cette capacité d'apprendre à partir de données et d'améliorer les performances avec le temps rend les systèmes d'apprentissage automatique précieux dans de nombreux domaines où les règles explicites sont difficiles à formuler ou où les situations changent avec le temps, comme la détection de fraudes, les recommandations personnalisées ou la conduite autonome.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, l'apprentissage automatique est largement utilisé dans de nombreux domaines. Par exemple, il est utilisé dans le commerce électronique pour la recommandation de produits, dans le domaine de la santé pour la prédiction des maladies, dans les véhicules autonomes pour la navigation, ou encore dans la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. L'apprentissage automatique est également utilisé dans l'analyse des sentiments pour comprendre les opinions des clients, dans les systèmes de recommandation pour fournir des suggestions personnalisées, et dans bien d'autres domaines.