Le "machine learning", ou apprentissage automatisé des machines, est omniprésent dans nos vies. De quoi s'agit-il? Réponse en vidéographie. VIDÉOGRAPHIE
Category
🗞
NewsTranscription
00:00 Le machine learning, ou apprentissage automatisé des machines, est déjà omniprésent.
00:11 Nous l'utilisons souvent sans nous en rendre compte.
00:14 Rien que sur smartphone, il existe d'innombrables applications.
00:17 Quand on déverrouille son téléphone pour faire des achats en ligne, lire ses emails,
00:22 écrire un message ou prévoir un trajet.
00:24 Alors, qu'est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il ?
00:27 Il s'agit d'un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la
00:32 capacité d'apprendre sans être explicitement programmés à partir de données et de leur
00:37 expérience.
00:38 Il existe une forme d'apprentissage supervisée.
00:41 Le modèle s'entraîne à faire des prédictions ou à prendre des décisions sur la base de
00:45 données catégorisées par des humains.
00:47 Cette méthode est utilisée lors d'achats en ligne pour prédire les préférences d'un
00:52 utilisateur à partir de son historique d'achat, de son comportement de navigation et des produits
00:57 consultés.
00:58 L'objectif est d'apprendre à la machine à recommander des produits.
01:01 Il existe aussi une forme d'apprentissage non supervisée.
01:05 Le modèle reçoit des données non catégorisées mais tente de les regrouper par ressemblance
01:11 dans des catégories les plus homogènes possibles.
01:13 Ces algorithmes sont par exemple utilisés pour regrouper des produits à partir d'attributs
01:18 comme le prix, la catégorie, la marque et la description.
01:21 Dans un troisième cas, l'apprentissage par renforcement, le modèle s'entraîne
01:31 à partir de ses propres performances et résultats antérieurs.
01:34 Cette méthode est par exemple utilisée pour des recommandations d'achat en ligne en
01:39 proposant les produits aux clients les plus susceptibles d'être intéressés.
01:43 Les applications du machine learning sont multiples mais soulèvent des questions éthiques
01:48 sur des thèmes comme l'intégration de préjugés dans les algorithmes, la responsabilité,
01:53 la protection de la vie privée et la transparence.
01:56 [Musique entraînante diminuant jusqu'au silence]
01:58 [Musique entraînante diminuant jusqu'au silence]
02:00 [Musique entraînante diminuant jusqu'au silence]
02:02 [Musique entraînante diminuant jusqu'au silence]
02:04 [SILENCE]