L'intelligence artificielle sera au coeur d'un sommet mondial à Paris à partir de lundi. Le "machine learning", ou apprentissage automatisé des machines, est déjà omniprésent dans nos vies. De quoi s'agit-il? Réponse en vidéographie. VIDÉOGRAPHIE
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00:00Le machine learning, ou apprentissage automatisé des machines, est déjà omniprésent.
00:11Nous l'utilisons souvent sans nous en rendre compte.
00:14Rien que sur smartphone, il existe d'innombrables applications.
00:18Quand on déverrouille son téléphone pour faire des achats en ligne, lire ses emails,
00:22écrire un message ou prévoir un trajet.
00:24Alors, qu'est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il ?
00:28Il s'agit d'un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité
00:33d'apprendre sans être explicitement programmés à partir de données et de leur expérience.
00:38Il existe une forme d'apprentissage supervisée.
00:41Le modèle s'entraîne à faire des prédictions ou à prendre des décisions sur la base de
00:45données catégorisées par des humains.
00:47Cette méthode est utilisée lors d'achats en ligne pour prédire les préférences d'un
00:51utilisateur à partir de son historique d'achat, de son comportement de navigation et des produits
00:57consultés.
00:58L'objectif est d'apprendre à la machine à recommander des produits.
01:01Il existe aussi une forme d'apprentissage non supervisée.
01:05Le modèle reçoit des données non catégorisées mais tente de les regrouper par ressemblance
01:11dans des catégories les plus homogènes possibles.
01:13Ces algorithmes sont par exemple utilisés pour regrouper des produits à partir d'attributs
01:18comme le prix, la catégorie, la marque et la description.
01:27Dans un troisième cas, l'apprentissage par renforcement, le modèle s'entraîne à partir
01:32de ses propres performances et résultats antérieurs.
01:35Cette méthode est par exemple utilisée pour des recommandations d'achat en ligne en proposant
01:40les produits aux clients les plus susceptibles d'être intéressés.
01:43Les applications du machine learning sont multiples mais soulèvent des questions éthiques
01:49sur des thèmes comme l'intégration de préjugés dans les algorithmes, la responsabilité,
01:53la protection de la vie privée et la transparence.
01:56Le modèle reçoit des données non catégorisées mais tente de les regrouper par ressemblance
01:58dans des catégories les plus homogènes possibles.