{"id":994557,"date":"2023-06-21T09:30:28","date_gmt":"2023-06-21T08:30:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iterates.be\/?p=7129"},"modified":"2026-01-23T14:30:34","modified_gmt":"2026-01-23T13:30:34","slug":"quest-ce-que-le-machien-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/quest-ce-que-le-machien-learning\/","title":{"rendered":"Qu&#8217;est-ce que le machine learning ?"},"content":{"rendered":"<div class=\"vgblk-rw-wrapper limit-wrapper\"><p>Bienvenue dans le monde fascinant de l&#8217;apprentissage automatique ! Si vous vous \u00eates d\u00e9j\u00e0 demand\u00e9 comment Netflix sait quel film recommander ou comment les voitures autonomes se frayent un chemin dans la circulation, vous \u00eates au bon endroit. Ce domaine, un sous-ensemble de l&#8217;intelligence artificielle, est \u00e0 l&#8217;origine de ces innovations et de bien d&#8217;autres encore. Il transforme notre fa\u00e7on de vivre, de travailler et de jouer.<\/p>\n<p>Dans ce guide complet, nous allons explorer l&#8217;essence de cette technologie, en retra\u00e7ant son histoire et en d\u00e9couvrant ses diff\u00e9rentes m\u00e9thodes. Nous mettrons \u00e9galement en lumi\u00e8re ses applications dans divers domaines et expliquerons pourquoi elle est devenue si essentielle aujourd&#8217;hui. Enfin, nous verrons comment elle peut \u00eatre cat\u00e9goris\u00e9e pour r\u00e9pondre \u00e0 diff\u00e9rents types de probl\u00e8mes.<\/p>\n<p>Alors, que vous soyez novice en la mati\u00e8re ou que vous souhaitiez rafra\u00eechir vos connaissances, plongeons dans le vif du sujet !<\/p>\n<h2><b>D\u00e9finition<\/b><\/h2>\n<p>Le <em>machine learning<\/em> est un sous-domaine de l&#8217;intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le d\u00e9veloppement d&#8217;algorithmes capables d&#8217;apprendre et de s&#8217;am\u00e9liorer \u00e0 partir d&#8217;exp\u00e9riences ou de donn\u00e9es. Il repose sur des techniques statistiques. Ces m\u00e9thodes aident les ordinateurs \u00e0 analyser l&#8217;information et \u00e0 am\u00e9liorer leurs performances sans programmation explicite. Ce processus d\u2019apprentissage permet aux mod\u00e8les de faire des pr\u00e9dictions ou de prendre des d\u00e9cisions pr\u00e9cises sans intervention humaine.<\/p>\n<h2><b>Comment fonctionne?<\/b><\/h2>\n<p>\u00c0 la base, ce processus implique qu&#8217;un mod\u00e8le de\u00a0machine learning\u00a0apprenne \u00e0 partir d&#8217;un ensemble de donn\u00e9es donn\u00e9. Les scientifiques des donn\u00e9es fournissent ces donn\u00e9es, qui peuvent \u00eatre des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es (pour le supervis\u00e9), des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es (pour non supervis\u00e9) ou une combinaison des deux (pour semi-supervis\u00e9). Le syst\u00e8me de machine learning\u00a0utilise ces donn\u00e9es d&#8217;entr\u00e9e pour cr\u00e9er et affiner un mod\u00e8le capable de faire des pr\u00e9dictions ou d&#8217;identifier des mod\u00e8les dans de nouvelles donn\u00e9es.<\/p>\n<h2>Les m\u00e9thodes\u00a0peuvent \u00eatre class\u00e9es en trois cat\u00e9gories principales :<\/h2>\n<ul>\n<li>machine learning\u00a0supervis\u00e9<\/li>\n<li>machine learning\u00a0non supervis\u00e9<\/li>\n<li>machine learning par renforcement.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>Histoire\u00a0<\/b><\/h2>\n<p>Le concept de machines apprenant \u00e0 partir de donn\u00e9es remonte au milieu du 20e si\u00e8cle. Cependant, l&#8217;histoire du\u00a0machine learning en tant que domaine distinct a commenc\u00e9 \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1980. Il s&#8217;est d\u00e9velopp\u00e9 en parall\u00e8le de l&#8217;IA et des r\u00e9seaux neuronaux, avec lesquels il se recoupe souvent. Les termes <em>machine learning<\/em> et <em>intelligence artificielle<\/em> sont parfois utilis\u00e9s de mani\u00e8re interchangeable. Au fil du temps, avec l&#8217;augmentation de la quantit\u00e9 de donn\u00e9es et de la puissance de calcul, c&#8217;est devenu un domaine vital, donnant naissance \u00e0 des sous-domaines avanc\u00e9s tels que l&#8217;apprentissage profond.<\/p>\n<h2><b>Les diff\u00e9rents types<\/b><\/h2>\n<h2><b>Machine learning supervis\u00e9<\/b><\/h2>\n<p>Il n\u00e9cessite des donn\u00e9es de formation \u00e9tiquet\u00e9es, c&#8217;est-\u00e0-dire que chaque point de donn\u00e9es dans l&#8217;ensemble de donn\u00e9es de formation est accompagn\u00e9 d&#8217;une valeur de sortie ou d&#8217;une \u00e9tiquette correspondante. Les algorithmes de\u00a0machine learning\u00a0supervis\u00e9, tels que les machines \u00e0 vecteurs de support et les r\u00e9seaux neuronaux, utilisent ces donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es pour apprendre une fonction qui associe les donn\u00e9es d&#8217;entr\u00e9e aux donn\u00e9es de sortie.<\/p>\n<p>Parmi les exemples de\u00a0machine learning\u00a0supervis\u00e9 figurent la reconnaissance d&#8217;images et le filtrage des courriels ind\u00e9sirables.<\/p>\n<h2><b>Machine learning non supervis\u00e9<\/b><\/h2>\n<p>Il implique l&#8217;apprentissage \u00e0 partir de donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es. Dans ce cas, l&#8217;algorithme du\u00a0machine learning\u00a0recherche des mod\u00e8les ou des structures dans les donn\u00e9es. Les algorithmes de regroupement et les algorithmes de classification sont des types courants d&#8217;algorithmes\u00a0machine learning\u00a0non supervis\u00e9 utilis\u00e9s pour regrouper des points de donn\u00e9es similaires ou pour cat\u00e9goriser des donn\u00e9es, respectivement.<\/p>\n<h2><b>Machine learning par renforcement<\/b><\/h2>\n<p>C&#8217;est un syst\u00e8me d&#8217;apprentissage bas\u00e9 sur le retour d&#8217;information dans lequel le mod\u00e8le du\u00a0machine learning\u00a0apprend \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en interagissant avec son environnement. L&#8217;algorithme du\u00a0machine learning\u00a0apprend des cons\u00e9quences de ses actions, en ajustant sa strat\u00e9gie pour maximiser un signal de r\u00e9compense.<\/p>\n<p>Voici un tableau qui pr\u00e9sente les principales diff\u00e9rences entre ces trois approches :<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>Type de machine learning<\/b><\/td>\n<td><b>Description<\/b><\/td>\n<td><b>Input Data<\/b><\/td>\n<td><b>Cas d\u2019usages<\/b><\/td>\n<td><b>Exemples<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Machine learning\u00a0supervis\u00e9<\/td>\n<td>Les algorithmes apprennent une fonction de correspondance entre l&#8217;entr\u00e9e et la sortie sur la base de donn\u00e9es d&#8217;apprentissage \u00e9tiquet\u00e9es.<\/td>\n<td>Donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es : \u00e0 la fois l&#8217;entr\u00e9e et la sortie attendue.<\/td>\n<td>R\u00e9gression, classification, pr\u00e9vision<\/td>\n<td>D\u00e9tection de spam, reconnaissance d&#8217;images, pr\u00e9diction de prix<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Machine learning non supervis\u00e9<\/td>\n<td>Les algorithmes trouvent des mod\u00e8les cach\u00e9s ou des structures intrins\u00e8ques dans les donn\u00e9es d&#8217;entr\u00e9e.<\/td>\n<td>Donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es : donn\u00e9es d&#8217;entr\u00e9e sans r\u00e9sultat attendu.<\/td>\n<td>Regroupement, r\u00e9duction de la dimensionnalit\u00e9, d\u00e9tection des anomalies<\/td>\n<td>Segmentation de la client\u00e8le, syst\u00e8mes de recommandation, d\u00e9tection de la fraude \u00e0 la carte de cr\u00e9dit<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Machine learning par renforcement<\/td>\n<td>Un agent apprend \u00e0 se comporter dans un environnement en effectuant des actions and receiving rewards.<\/td>\n<td>R\u00e9compenses bas\u00e9es sur les actions entreprises.<\/td>\n<td>Processus de d\u00e9cision, t\u00e2ches d&#8217;apprentissage, navigation<\/td>\n<td>Jeu IA, V\u00e9hicules autonomes, Apprendre \u00e0 jouer aux \u00e9checs<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Vous avez besoin d&#8217;une entreprise pour mettre en \u0153uvre cette technologie pour votre entreprise ? iterates peut vous aider.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/cal.com\/rodolphebalay\/it-project-meeting-iterates?duration=60\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>Demandez un devis<br \/><\/a><\/p>\n<h2><b>Comment l&#8217;utiliser ?<\/b><\/h2>\n<p>Ses applications sont nombreuses et font d\u00e9sormais partie int\u00e9grante de notre vie quotidienne. Les syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle exploitent ces algorithmes pour des t\u00e2ches telles que la reconnaissance vocale, les recommandations de produits ou encore l\u2019analyse des march\u00e9s financiers. Cette technologie alimente \u00e9galement des avanc\u00e9es majeures comme les v\u00e9hicules autonomes, les services de traduction automatique et les techniques d\u2019analyse de donn\u00e9es sophistiqu\u00e9es.<\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 sa capacit\u00e9 \u00e0 traiter d\u2019\u00e9normes volumes d\u2019informations, ou *big data*, il extrait des tendances et formule des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises. C\u2019est cette puissance d\u2019analyse qui la rend aujourd\u2019hui incontournable dans de nombreux secteurs.<\/p>\n<p>Voici une vid\u00e9o qui illustre ces applications en action :<\/p>\n<p><iframe hcb-fetch-image-from=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=me3QEYPsFWE\" title=\"APPLICATIONS OF MACHINE LEARNING THAT WILL BLOW YOUR MIND\" width=\"1280\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/me3QEYPsFWE?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h2><b>Pourquoi est-ce important ?\u00a0<\/b><\/h2>\n<p>Il est important pour plusieurs raisons :<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Traitement de donn\u00e9es massives<\/b> : Dans le monde d&#8217;aujourd&#8217;hui, nous g\u00e9n\u00e9rons une \u00e9norme quantit\u00e9 de donn\u00e9es chaque seconde. Les algorithmes peuvent g\u00e9rer, traiter et interpr\u00e9ter efficacement cette quantit\u00e9 massive de donn\u00e9es, en les transformant en informations pr\u00e9cieuses.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatisation et efficacit\u00e9<\/b> : Il peut automatiser une grande vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches dans divers secteurs. Il \u00e9limine la n\u00e9cessit\u00e9 d&#8217;une programmation explicite. Cela permet de gagner du temps et de r\u00e9duire les risques d&#8217;erreur humaine. Il permet \u00e9galement aux syst\u00e8mes de s&#8217;adapter et de s&#8217;am\u00e9liorer au fil du temps. Cela se traduit par une efficacit\u00e9 accrue.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personnalisation<\/b> : Il permet un niveau \u00e9lev\u00e9 de personnalisation en temps r\u00e9el. Cela est \u00e9vident dans les syst\u00e8mes de recommandation tels que ceux utilis\u00e9s par Netflix, Amazon et Spotify, qui analysent le comportement de l&#8217;utilisateur et fournissent des suggestions personnalis\u00e9es en cons\u00e9quence.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Capacit\u00e9s pr\u00e9dictives<\/b> : Ces algorithmes peuvent pr\u00e9dire des tendances et des comportements en apprenant \u00e0 partir de donn\u00e9es ant\u00e9rieures. Cette capacit\u00e9 est essentielle dans de nombreux secteurs. En finance, elle aide \u00e0 pr\u00e9dire les tendances boursi\u00e8res. En sant\u00e9, elle anticipe les \u00e9pid\u00e9mies. En commerce, elle analyse le comportement des consommateurs.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Am\u00e9lioration de la prise de d\u00e9cision<\/b> : Cet apprentissage peut am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision en fournissant une analyse pr\u00e9cise des donn\u00e9es et des analyses pr\u00e9dictives. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour prendre des d\u00e9cisions strat\u00e9giques.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Innovation et nouveaux services<\/b> : Il est au c\u0153ur de nombreux services et technologies innovants. Par exemple, il alimente les assistants vocaux tels que Siri et Alexa, les v\u00e9hicules autonomes et les syst\u00e8mes avanc\u00e9s de reconnaissance faciale.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>Cas d&#8217;utilisation<\/b><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Soins de sant\u00e9 <\/b>: Il est utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire les \u00e9pid\u00e9mies, analyser les donn\u00e9es des patients pour l&#8217;\u00e9valuation des risques et m\u00eame aider \u00e0 l&#8217;\u00e9laboration de plans de traitement personnalis\u00e9s.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Finance<\/b> : Dans le secteur financier, ces algorithmes sont utilis\u00e9s pour l&#8217;\u00e9valuation du cr\u00e9dit, le trading algorithmique, la d\u00e9tection des fraudes et la segmentation de la client\u00e8le.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Commerce de d\u00e9tail <\/b>: Il est utilis\u00e9 pour les recommandations personnalis\u00e9es de produits, la pr\u00e9diction du comportement d&#8217;achat des clients, la gestion des stocks et l&#8217;optimisation des strat\u00e9gies de tarification.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Transport<\/b> : Les voitures autonomes utilisent ces algorithmes pour comprendre leur environnement, prendre des d\u00e9cisions et naviguer sur les routes en toute s\u00e9curit\u00e9. L&#8217;apprentissage automatique est \u00e9galement utilis\u00e9 pour optimiser les itin\u00e9raires de livraison et pr\u00e9voir la maintenance des v\u00e9hicules.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Marketing<\/b> : Les entreprises l&#8217;utilisent pour segmenter leur client\u00e8le, personnaliser les campagnes publicitaires et pr\u00e9voir le d\u00e9sabonnement des clients.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Cybers\u00e9curit\u00e9<\/b> : Les algorithmes aident \u00e0 d\u00e9tecter les activit\u00e9s inhabituelles, les menaces potentielles et les vuln\u00e9rabilit\u00e9s des syst\u00e8mes afin de pr\u00e9venir les cyberattaques.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Divertissement<\/b> : Des entreprises comme Netflix et Spotify utilisent ce genre d&#8217;algorithmes pour fournir des recommandations personnalis\u00e9es aux utilisateurs en fonction de leurs activit\u00e9s ant\u00e9rieures.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>Conclusion\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/b><\/h2>\n<p>En conclusion, machine learning, joue un r\u00f4le essentiel dans la transformation de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es en informations pr\u00e9cieuses. Cela permet l&#8217;automatisation, la personnalisation et l&#8217;am\u00e9lioration de la prise de d\u00e9cision dans tous les secteurs d&#8217;activit\u00e9. De ses diverses m\u00e9thodes &#8211; machine learning supervis\u00e9, non supervis\u00e9 et par renforcement &#8211; \u00e0 sa myriade d&#8217;applications, le machine learning est v\u00e9ritablement en train de r\u00e9volutionner notre monde. La sophistication et l&#8217;\u00e9volution croissante de l&#8217;apprentissage automatique promettent des avanc\u00e9es encore plus passionnantes qui continueront \u00e0 fa\u00e7onner notre avenir.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/l-intelligence-artificielle-service-ameliorant-la-croissance-pme\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L\u2019intelligence artificielle : un service qui am\u00e9liore la croissance de votre PME\u00a0\u00a0<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/comment-ia-accelerer-redaction-devis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Comment l\u2019IA peut-elle acc\u00e9l\u00e9rer la r\u00e9daction des devis ?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>Contactez-nous<br \/><\/a><\/p>\n\n\n<p><\/p>\n<\/div><!-- .vgblk-rw-wrapper -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bienvenue dans le monde fascinant de l&#8217;apprentissage automatique ! Si vous vous \u00eates d\u00e9j\u00e0 demand\u00e9 comment Netflix sait quel film recommander ou comment les voitures autonomes se frayent un chemin dans la circulation, vous \u00eates au bon endroit. Ce domaine, un sous-ensemble de l&#8217;intelligence artificielle, est \u00e0 l&#8217;origine de ces innovations et de bien d&#8217;autres&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":988294,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[980],"tags":[],"class_list":["post-994557","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-intelligence-artificielle"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/994557","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=994557"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/994557\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/988294"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=994557"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=994557"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iterates.be\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=994557"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}