Le Machine Learning (Apprentissage Automatique)
Niveau IntermédiaireDéfinition Structurée
Le Machine Learning est un sous-domaine de l'IA qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés pour chaque cas.
Les 3 grandes familles d'apprentissage
1. Apprentissage Supervisé
Le plus courant en entreprise. Le professeur donne à l'élève des exercices et les corrigés. L'algo apprend à partir de données étiquetées (ex: images "Chat" vs "Chien").
Usage SI : Prédiction des ventes, détection de fraude.
2. Apprentissage Non Supervisé
L'élève se débrouille seul. L'algo cherche des structures dans des données brutes.
Usage SI : Segmentation client (marketing), détection d'anomalies.
3. Apprentissage par Renforcement
Apprentissage par essai-erreur (punition/récompense). L'agent optimise sa stratégie pour maximiser les points.
Usage SI : Robotique, trading haute fréquence.
Limites
Le Machine Learning a besoin de données de qualité (propres, représentatives) et en quantité suffisante pour être fiable.