Vocageek #55 : les différentes formes d’apprentissage automatique de l’Intelligence Artificielle

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La définition

L’apprentissage machine (ou machine learning) ou apprentissage automatique est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Il permet de construire un modèle mathématique à partir de données, en incluant un grand nombre de variables qui ne sont pas connues à l’avance. Les paramètres sont configurés au fur et à mesure lors d’une phase d’apprentissage, qui utilise des jeux de données d’entraînement pour trouver des liens entre les données et pour les classifier. Une fois l’apprentissage réalisé, le modèle pourra ensuite être déployé en production pour créer du texte, des images, des vidéos, etc.

Les quatre principales formes d’apprentissage en IA

L’apprentissage supervisé
L’IA reçoit des données avec les réponses. Exemple : on lui montre des milliers de photos de chats et de chiens, avec des étiquettes « chat » ou « chien ». Ensuite, elle apprend à les reconnaître toute seule.
📌 C’est comme un contrôle avec les corrigés !

Apprentissage non supervisé
Là, il n’y a pas de bonnes réponses données. L’IA observe les données et essaie de repérer des groupes, des formes ou des liens toute seule. Exemple : elle regroupe des musiques selon leur style, sans savoir que l’une est du rap et l’autre du jazz.
📌 C’est comme ranger ta chambre en créant des piles d’objets qui vont ensemble, sans avoir de plan précis au départ.

Apprentissage par renforcement
L’IA apprend en faisant des actions et en recevant des récompenses ou des punitions. Exemple : un robot apprend à marcher. À chaque fois qu’il avance sans tomber, il gagne un point. Sinon, il recommence.
📌 C’est comme un jeu vidéo : plus tu gagnes, plus tu progresses.

Apprentissage profond (deep learning)
C’est une forme d’apprentissage supervisé (souvent), mais avec des milliers, voire des millions de données, traitées par un système qui imite le cerveau humain : un réseau de neurones. Exemple : pour qu’une IA reconnaisse des visages, il faut lui montrer des millions d’images. Elle apprend par couches d’analyse (couleurs, formes, yeux, etc.) pour obtenir ensuite un résultat global.
📌 C’est comme construire une tour avec plusieurs étages : chaque étage analyse un aspect différent jusqu’à arriver au sommet avec la réponse finale.

L’importance des données

Dans le domaine de l’IA, les données sont la clé de l’apprentissage. Quel que soit le type d’apprentissage, les données jouent un rôle crucial dans la formation des systèmes d’IA. Elles sont le carburant qui alimente les algorithmes, leur permettant de faire des prédictions précises et d’assimiler de nouvelles informations.

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Les limites de l’apprentissage automatique

Dans la plupart des cas, l’apprentissage automatique est une habile combinaison entre technologie et intervention humaine. Parfois, le rôle de l’homme est même très important. On doit alors mobiliser une armée de « travailleurs du clic » qui va aider les machines à apprendre. L’empreinte environnementale du Machine Learning pose aussi un problème. Il demande un volume de données très important, qu’il faut bien stocker, et des capacités de calcul énormes. Tout cela consomme beaucoup d’énergie, de serveurs et de microprocesseurs.

Le mot apprentissage, dans l’apprentissage automatique, est une métaphore qui rappelle comment les êtres humains (ou tout être vivant doté d’une intelligence) peuvent améliorer graduellement leurs performances grâce aux observations et aux leçons tirées d’expériences antérieures.

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