Machine Learning
Machine learning : définition
Le “Machine Learning” aussi appelé en français “apprentissage automatique” est une technologie de l’intelligence artificielle. Elle permet à un système d’apprendre à partir des données et non à l’aide d’une programmation explicite. Bien que ce concept puisse paraître abstrait pour la plupart des gens, nous utilisons pourtant le machine learning dans beaucoup de domaines de notre vie quotidienne.
Une analyse perpétuelle des données afin de laisser le champ des actions libres et ainsi avoir un modèle différent sans qu’un scénario ne soit prévu en amont. La machine se supervise elle-même pour pouvoir fournir des analyses prédictives.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning est une technique de programmation informatique dont le but est d’utiliser des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre par eux-mêmes, sans programmation préalable.
Si vous utilisez un correcteur automatique sur votre smartphone, que vous regardez les vidéos que vous recommande YouTube ou encore si vous achetez les produits suggérés par Amazon, alors vous aussi, vous bénéficiez des avantages du machine learning !
Ce processus a pour objectif d’enseigner aux ordinateurs à agir et réagir, à la manière des humains. C’est un entraînement quotidien pour leur permettre de faire des tests grâce à des données liées au Big Data. Les machines doivent améliorer leur mode d’apprentissage et leurs connaissances de façon autonome sur la durée. Pour cela, le machine learning utilise des programmes de développement qui s’ajustent chaque fois qu’ils sont exposés à différents types de données. Ainsi les ordinateurs suivent le scénario parfait pour vous proposer des produits qui vous correspondent.
Pour fonctionner, le machine learning a besoin de volumes considérables de données, entrées dans l’ordinateur-étudiant. Pour résumer : la machine a besoin de consommer des big data et tout ce qui peut être stocké numériquement peut servir de données.
Les avantages du machine learning
Dans notre quotidien, le machine learning est très utile puisqu’il nous simplifie la vie. Il nous aide à effectuer des tâches plus rapidement et avec moins de pénibilité.
Mais le machine learning a aussi d’énormes avantages pour les entreprises : il représente un gain de temps important puisqu’il a la faculté d’exploiter un grand nombre de données de façon efficace, tout en progressant constamment. Il s’agit également d’une technologie qui permet d’éviter les erreurs, qui peuvent être commises par l’humain par manque d’attention. Dans la science cette technologie a un avenir certain pour soulager les équipes et anticiper des erreurs humaines pouvant être évitées.
Le machine learning contribue à améliorer le fonctionnement des entreprises en leur faisant gagner en compétitivité. de même être lancés et surveillés pour mener à bien les différents projets.
Les domaines dans lesquels on retrouve le machine learning
Le machine learning peut intéresser les entreprises souhaitant exploiter le Big Data et les aider à mieux comprendre les modifications subtiles de comportement, de préférences ou de satisfaction des clients, participant ainsi au développement de l’activité.
Dans le domaine de la santé, il est aussi très précieux : récemment, les experts en intelligence artificielle ont entraîné un algorithme à détecter les tumeurs dans les IRM. Les résultats sont impressionnants : le machine learning s’est révélé plus performant que les radiologues humains dans certaines situations !
Le machine learning est aussi utilisé dans le domaine de la logistique, notamment pour optimiser les inventaires ou encore identifier les meilleurs fournisseurs. Certaines sociétés s’en servent aussi pour la planification de ressources, la gestion des risques ou encore l’amélioration de la satisfaction client.
À l’avenir, le machine learning a de grandes chances d’être utilisé par de plus en plus d’entreprises, dans tous les secteurs confondus. Dans l’univers du marketing la production pourrait être gérée d’une façon plus raisonnée dès lors qu’un ordinateur est capable d’anticiper et de savoir en fonction des ventes précédentes combien de produits il faut. Même si tout cet univers semble se débrouiller tout seul, l’emploi dans l’informatique ne connaît pas la crise, ces machines et ces ordinateurs doivent tout de même être lancés et surveillés pour mener à bien les différents projets.
Comment devenir un expert du machine learning
Les experts du machine learning ont un profil scientifique et disposent d’un bac+3 ou idéalement d’un bac+5 en informatique ou mathématiques. Ils doivent maîtriser les principaux algorithmes de machine learning comme les algorithmes de régression, linéaire, logistique ou encore l’arbre de décision.
Des connaissances pointues en statistiques, en probabilités et en calcul sont indispensables pour pouvoir créer des modèles qui apprennent au fil du temps. Enfin, il est également indispensable de savoir coder dans les langages de programmation actuels. Les experts en machine learning occupent des postes tels que “Data scientist” ou “Machine Learning Engineers”. Après 5 ans d’études au sein d’une école informatique, vous pourrez devenir un ingénieur en machine learning grâce à une expérience dans le milieu, mais aussi à des compétences certaines acquises. Ce métier est intrinsèquement lié aux métiers du big data et ainsi pour travailler dans le machine learning vous pouvez tout à fait sortir d’une expérience en tant que manager dans la data.
En France le marché est porteur que ce soit dans le recrutement comme dans les formations proposées. Le marché ne se situe pas qu’à Paris, mais au contraire les entreprises étrangères n’ont de cesse de débaucher les talents européens. Même si les techniques sont différentes par pays cela n’impacte pas les logiciels qui eux pour la plupart ont un fonctionnement universel. De ce fait, postuler ne sera pas un obstacle pour tous candidats.
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