Machine Learning

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est une forme d’intelligence artificielle ayant pour vocation d’entraîner les ordinateurs à ingérer et traiter des informations automatiquement. Elle est fondée sur le principe que les systèmes informatiques sont en mesure, avec un niveau d’intervention humaine réduit, d’apprendre en se basant sur des données, d’identifier des tendances et de prendre des décisions.

L’importance du Machine Learning

Le Machine Learning implique de développer des programmes informatiques qui s’appuient sur des algorithmes pour analyser et exploiter des données et, in fine, prendre des décisions éclairées et reproductibles avec un niveau d’intervention humaine réduit, voire inexistant. Ces programmes peuvent simuler le processus d’apprentissage chez l’humain, de sorte à développer et à s’adapter à de nouvelles informations. D’importants volumes de données peuvent être traités plus rapidement, des estimations fiables réalisées et des tâches automatisées.

Les types et les quantités de données n’ayant de cesse d’augmenter chaque seconde, le traitement de ces dernières devient impossible à effectuer promptement, de façon fiable et efficacement sans faire appel à l’automatisation. Le Machine Learning permet donc de remédier à cela, en plus d’identifier les schémas d’exécution et les problèmes potentiels afin d’aider les responsables concernés à établir la procédure la plus adaptée. Le nombre d’opérations manuelles décroît et l’expérience des clients est optimisée via la prise d’initiatives basée sur les informations saisies précédemment.

Types d’apprentissage automatique

Le Machine Learning est divisé en quatre catégories :

Apprentissage supervisé

Les algorithmes sont entraînés à l’aide de données étiquetées et déjà catégorisées. Cette technique implique diverses méthodes : la méthode des k plus proches voisins avec régression linéaire, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision et la classification naïve bayésienne. L’apprentissage supervisé est employé par les systèmes dédiés aux prévisions météorologiques et à l’optimisation des processus.

Apprentissage non supervisé

Les algorithmes sont entraînés à l’aide de données sans marqueurs historiques et dont le score de réussite est inconnu. Ils interprètent les informations et créent des clusters comportant de nouvelles étiquettes. Le clustering et la réduction dimensionnelle sont des exemples de méthodes induisant l’apprentissage automatique non supervisé, lequel se révèle d’ailleurs particulièrement performant lorsqu’il s’agit d’identifier des segments spécifiques de clients dans un contexte marketing.

Apprentissage par renforcement

Les algorithmes d’apprentissage par renforcement n’ingèrent aucune donnée brute, mais déterminent plutôt les meilleures actions à prendre en se basant sur le nombre d’essais et d’erreurs. Les méthodes principales incluent le Q-learning, les algorithmes SARSA (State Action Reward State Action, ou « État-action-récompense-état-action »), les processus de décision markoviens, les algorithmes Deep Q-Network et les algorithmes DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient). Ces types d’algorithmes sont souvent employés dans des applications de navigation, des applications robotiques et des jeux vidéo.

Apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage semi-supervisé est très souvent adapté aux mêmes configurations que l’apprentissage supervisé, à ceci près qu’il se base à la fois sur des données étiquetées et sur des données non étiquetées (ces dernières étant bien plus présentes que les premières). Le but est d’éviter tout « biais » humain dû à un étiquetage trop prononcé et, par là même, d’économiser le temps et les ressources qui auraient sinon été nécessaires à cette opération.

Pourquoi l’apprentissage automatique est-il si populaire ?

Le Machine Learning est actuellement en pleine expansion grâce à des plateformes cloud abordables et innovantes parfaitement aptes à agréger, intégrer et analyser des données. La plupart des secteurs générant des volumes élevés de données ont choisi le Machine Learning pour travailler plus efficacement et se démarquer de la concurrence. L’adoption de cette technologie est devenue de plus en plus indispensable pour les sociétés qui souhaitent exploiter aux mieux les informations produites et se lancer sur la voie de l’automatisation.

D’après Forbes, le marché mondial du Machine Learning pourrait atteindre, en 2022, une part de 8,8 milliards de dollars (contre 1,4 milliard en 2017). D’autre part, une étude conduite en 2018 auprès de professionnels des données a révélé que 60 % des entreprises interrogées utilisaient activement l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Celles-ci ont également indiqué que l’emploi de ces technologies constituerait, dans un futur proche, leur plus grande priorité en matière de données. Enfin, nombre d’organisations ayant opté pour l’apprentissage automatique ont révélé qu’il leur avait permis d’optimiser grandement leurs activités d’analyse et de recherche et développement.

Utilisation dans le secteur de la finance

Le Machine Learning est de plus en plus présent dans le secteur de la finance. En effet, les volumes de données élevés et toujours croissants, ainsi que la nécessité de disposer de documents historiques et de proposer une interface intuitive, poussent toujours plus d’organisations financières à faire le choix de cette technologie. Elles exploitent cette dernière pour calculer des scores de crédit, évaluer les risques, valider des demandes de prêt et gérer les actifs. Les algorithmes, pour leur part, permettent l’exécution en continu des chatbots et des moteurs de recherche.

L’apprentissage automatique vient révolutionner les opérations suivantes :

• La gestion de portefeuille : les « robots conseillers » renvoient à des algorithmes, et non à des robots à proprement parler. Ils gèrent les portefeuilles en fonction des attentes des utilisateurs et de la tolérance aux risques. Les entreprises qui estiment que les interactions avec un humain ne sont pas essentielles se tournent progressivement vers de tels outils.
• La détection des fraudes : car des données sensibles transitent au sein du secteur financier, ce dernier est extrêmement vulnérable face aux failles de sécurité. Grâce à l’apprentissage automatique, il est possible de détecter les anomalies et d’alerter les équipes en charge de la sécurité. Il s’agit bien plus que de contrôler les facteurs de risques déjà identifiés : les algorithmes apprennent activement et s’adaptent aux nouvelles menaces potentielles.
• Le trading algorithmique : depuis les années 1970, les systèmes algorithmiques ont traité des millions d’ordres d’achat et de vente. La plupart des institutions financières ne révèlent pas publiquement à quel point elles dépendent de l’apprentissage automatique, mais il n’en demeure pas moins que celui-ci joue un rôle toujours plus conséquent sur les décisions prises en temps réel.
• Les prises fermes : beaucoup s’inquiètent de l’impact de l’apprentissage automatique sur les emplois des professionnels spécialisés dans les prises fermes, les grandes structures étant en mesure d’apprendre aux algorithmes à détecter, en analysant des données grand public, des tendances individuelles et régionales. Par conséquent, une large part du processus peut être confiée à des systèmes informatiques, et non plus à des individus.
• Les processus financiers : le Machine Learning peut optimiser la budgétisation, la gestion des factures et les opérations fiscales. Il peut également aider à réduire les dépenses d’exploitation et à fournir rapidement des informations fiables et exploitables aux utilisateurs.