Apprentissage automatique permettant à un algorithme d’apprendre à partir de données.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à des systèmes informatiques d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
Ces algorithmes identifient des relations statistiques dans des ensembles de données afin de produire des prédictions ou de classer des informations.
On distingue plusieurs approches, notamment l’apprentissage supervisé, basé sur des données annotées, et l’apprentissage non supervisé, qui explore des structures cachées dans les données.
L’apprentissage supervisé (supervised learning)
La méthode d'apprentissage supervisé consiste à entrainer un modèle à partir de données annotées. Cette méthode d'apprentissage nécessite qu'un jeu de données soit fourni en amont dans lequel l'entrée et la sortie associée sont définies. Le modèle va alors apprendre la relation entre les 2 afin de prédire la réponse à donner à une nouvelle entrée.
Cet apprentissage est dépendant de la qualité de la donnée annotée fournie, une erreur dans cette dernière pouvant aboutir à un modèle biaisé.
L’apprentissage non supervisé (unsupervised learning)
La méthode d'apprentissage non supervisé consiste à entrainer un modèle à partir de données non annotées. Le modèle va explorer par lui-même les données brutes, en extraire les similarités, régularités et autres tendances pour regrouper les données et fournir une réponse.
Une des techniques les plus puissantes d'apprentissage non supervisé est le clustering.
La méthode d'apprentissage non supervisé nécessite une très grande quantité de données non étiquetées.
L'apprentissage semi-supervisé (semi-supervised learning)
La méthode d'apprentissage semi-supervisé utilise une faible quantité de données étiquetées associée à une très grande quantité de données non étiquetées, combinant ainsi les deux approches précédentes.
L'apprentissage par renforcement (reinforcement learning)
La méthode d'apprentissage par renforcement se base sur le principe d'essai-erreur : l'agent IA reçoit une récompense pour chaque bonne réponse et a contrario, une pénalité pour chaque erreur. L'IA est ainsi dynamique et apprend par séquences en ajustant constamment sa stratègie pour optimiser l'obtention d'une récompense.
Le machine learning en recherche en santé
En santé, le machine learning est devenu un outil central pour analyser des données complexes et hétérogènes. Il est utilisé pour exploiter des bases de données cliniques, génétiques ou issues de l’imagerie médicale. Par exemple, ces modèles permettent de prédire l’évolution de certaines maladies neurodégénératives ou d’identifier des facteurs de risque à partir de grandes cohortes de patients. En facilitant l’analyse de données à grande échelle, le machine learning contribue à une meilleure compréhension des pathologies et à l’émergence d’une médecine plus personnalisée.
D'autres mots qui pourraient vous intéresser
- Deep learning (apprentissage profond) :
- Apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones artificiels multicouches.
- Intelligence artificielle (IA) :
- Ensemble des méthodes et des systèmes informatiques capables d’exécuter des tâches qui requièrent habituellement l’intelligence humaine.