L'IA n'est pas magique : voici comment elle apprend

Par Oluwole Akinwale, Responsable, Professional Services

Vous avez probablement entendu des gens dire que “ l'IA apprend ”, mais qu'est-ce que cela signifie vraiment ? Comment les machines apprennent-elles en premier lieu ?

La réponse réside dans ce que l'on appelle l'apprentissage automatique — un processus qui apprend aux ordinateurs à reconnaître des schémas, à prendre des décisions et même à s'améliorer au fil du temps sans avoir besoin de les reprogrammer à partir de zéro.

Décomposons cela en langage de tous les jours.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Pensez à l'apprentissage automatique comme au dressage d'un chien. Vous n'expliquez pas tout avec des mots : vous montrez, récompensez et répétez. Le chien assimile les ordres en reconnaissant des modèles. L'apprentissage automatique fonctionne de la même manière : nous donnons à un ordinateur de nombreux exemples (des données), et il en tire des leçons à l'aide d'algorithmes (des instructions étape par étape). Finalement, il s'améliore dans la détection des schémas à mesure que nous l'alimentons en données. C'est comme quand on dit “ c'est en forgeant qu'on devient forgeron ” – ça vous rappelle quelque chose ? Parlons maintenant des quatre principales façons dont les machines apprennent.

Les 4 principales méthodes d'apprentissage des machines

Nous apprenons tous à notre manière — certains en lisant, d'autres en regardant, et si vous êtes un peu comme moi, en vous retroussant les manches et en pratiquant. Les systèmes d'intelligence artificielle ne sont pas si différents. Nous pouvons les entraîner de différentes manières, selon la tâche que nous voulons qu'ils accomplissent.

1. Apprentissage supervisé

Imagine cela comme un enseignant qui guide son élève en lui montrant des exemples de questions accompagnés des bonnes réponses. C'est ainsi que fonctionne ce type d'apprentissage automatique : nous formons l'intelligence artificielle en lui fournissant un grand nombre d'exemples étiquetés, afin qu'elle apprenne ce qui est correct en reconnaissant des motifs dans ces réponses.

Imaginons que nous voulions qu'une IA reconnaisse des photos de chats et de chiens. Nous examinons chaque photo et l'étiquetons — “ ceci est un chat ”, “ ceci est un chien ”. Nous introduisons ensuite des milliers de ces images étiquetées dans le système. Après avoir vu suffisamment d'exemples, la machine commence à comprendre comment les différencier toute seule.

2. Apprentissage non supervisé

Tu te souviens de ces moments où tes parents ou tes enseignants te laissaient te débrouiller tout seul ? Je parie que tu détestais ça ! Ce type d'apprentissage automatique fonctionne de la même manière.

Nous donnons à l'IA beaucoup de données, mais aucune réponse : elle doit y donner un sens en repérant des motifs ou des groupes. Par exemple, nous pourrions penser : et si nous lui fournissions des milliers d'historiques d'achats de clients sans étiquettes ? Elle pourrait naturellement regrouper les clients en fonction de leurs habitudes de dépenses ou de leurs préférences — un vrai régal pour nos amis du marketing et, bien sûr, pour quiconque utilise des systèmes de recommandation.

3. Apprentissage par renforcement

En tant que père de trois enfants, celui-ci me rappelle l'époque où mes bébés apprenaient à marcher. Je les ai regardés tomber plusieurs fois, mais à chaque fois, ils s'ajustaient et tombaient encore avant de finir par y arriver.

Il s'agit d'expérimenter, d'échouer et de s'améliorer. Les erreurs ne sont pas des reculs, ce sont des tremplins vers le succès. Ce n'est pas un texte de motivation, alors revenons à l'IA. L'apprentissage par renforcement est similaire à l'apprentissage par essais et erreurs, mais avec l'ajout de récompenses et de pénalités. Pensez à un robot qui apprend à faire un gâteau sans recette.

La première fois, elle ajoute peut-être trop de farine ou oublie la levure chimique. Le gâteau s'avère dense ou ne lève pas. La fois suivante, elle s'adapte — peut-être un peu moins de farine, un peu plus de sucre. À chaque tentative, elle apprend de ce qui a échoué et se rapproche du gâteau parfait.

4. Apprentissage semi-supervisé

Hum ! C'est un peu comme votre assiette de grillades préférée, mais avec seulement deux ingrédients : un steak et du sausage, du poulet et une côte d'agneau, une côte de porc et du bacon, ou du poisson et des crevettes. Dans l'apprentissage semi-supervisé, ce mélange correspond à la « guidance » et à la « devinette ».

C'est ici que nous faisons appel aux conseils de l'apprentissage supervisé combinés aux suppositions de l'apprentissage non supervisé. Nous alimentons le système avec des données étiquetées (avec des réponses) et une plus grande quantité de données non étiquetées (sans réponses).

Imaginez que vous ayez étiqueté 100 images médicales comme “ tumeur ” ou “ pas de tumeur ”, mais que vous en ayez 1 000 autres sans étiquette. L'IA peut apprendre à partir du petit nombre d'exemples étiquetés, puis appliquer cet apprentissage pour donner un sens au reste.

À mesure que l'IA a mûri, des stratégies d'apprentissage plus spécialisées ont émergé, aidant les machines à apprendre plus rapidement, plus intelligemment et de manière plus éthique. Je ne vous ennuierai pas avec les détails.

Maintenant, concluons sur les raisons pour lesquelles il est important de comprendre l'apprentissage automatique.

Pourquoi est-ce important ?

Comprendre comment l'IA apprend n'est pas seulement du jargon technique — cela impacte notre vie quotidienne plus que nous ne le pensons :

Expériences personnalisées
Des recommandations de Netflix à votre playlist Spotify, l'intelligence artificielle apprend ce que vous aimez et vous en donne davantage. J'espère que cela se traduira par plus d'argent pour moi. 🙂

Meilleurs soins de santé
Imaginez la différence que cela ferait dans nos vies si nous entraînions des modèles d'IA sur des données médicales afin qu'ils puissent aider à détecter les maladies plus tôt et à suggérer des traitements plus précis.

Des décisions d'affaires plus intelligentes
En tant que chef d'entreprise, j'aime comprendre le comportement des clients, prédire les tendances et optimiser les opérations. On dirait une user story sur un tableau Jira. Eh bien, l'IA peut aussi aider à répondre à ce besoin.

Technologie plus sûre
Dans des domaines comme les voitures autonomes ou la détection des fraudes, la manière dont une IA est entraînée détermine sa capacité à repérer le danger ou une activité inhabituelle.

Responsabilité éthique
C'est un sujet qui me passionne. Comprendre comment l'IA est entraînée nous aide à poser les bonnes questions sur la confidentialité des données, l'équité et les biais, ce qui aura un impact sur nous tous.

En bref : Mieux nous comprenons comment l'IA apprend, mieux nous pouvons façonner la manière dont elle travaille pour nous — et avec nous.