Apprentissage automatique
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Définition
Domaine, Discipline, Thématique
Justification
Définition écrite
- L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
- L'apprentissage automatique comporte généralement deux phases. La première consiste à estimer un modèle à partir de données, appelées observations, qui sont disponibles et en nombre fini, lors de la phase de conception du système. L'estimation du modèle consiste à résoudre une tâche pratique, telle que traduire un discours, estimer une densité de probabilité, reconnaître la présence d'un chat dans une photographie ou participer à la conduite d'un véhicule autonome. Cette phase dite « d'apprentissage » ou « d'entraînement » est généralement réalisée préalablement à l'utilisation pratique du modèle. La seconde phase correspond à la mise en production : le modèle étant déterminé, de nouvelles données peuvent alors être soumises afin d'obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. En pratique, certains systèmes peuvent poursuivre leur apprentissage une fois en production, pour peu qu'ils aient un moyen d'obtenir un retour sur la qualité des résultats produits.
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Apprentissage automatique - Historique (+)
Définition graphique
Concepts ou notions associés
Apprentissage automatique - Glossaire / (+)
Exemples, applications, utilisations
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Erreurs ou confusions éventuelles
- Confusion entre Apprentissage supervisé - Apprentissage non supervisé
- Confusion entre Apprentissage semi-supervisé - Apprentissage partiellement supervisé
- Erreur fréquente: Apprentissage par renforcement
Questions possibles
Liaisons enseignements et programmes
Idées ou Réflexions liées à son enseignement
- Dans les années 2000-2010, l'apprentissage automatique est encore une technologie émergente, mais polyvalente, qui est par nature théoriquement capable d'accélérer le rythme de l'automatisation et de l'autoaprentissage lui-même. Combiné à l'apparition de nouveaux moyens de produire, stocker et faire circuler l'énergie, ainsi qu'à l'informatique ubiquiste, il pourrait bouleverser les technologies et la société comme l'ont fait la machine à vapeur et l'électricité, puis le pétrole et l'informatique lors des révolutions industrielles précédentes. L'apprentissage automatique pourrait générer des innovations et des capacités inattendues, mais avec un risque selon certains observateurs de perte de maitrise de la part des humains sur de nombreuses tâches qu'ils ne pourront plus comprendre et qui seront faites en routine par des entités informatiques et robotisées. Ceci laisse envisager des impacts spécifiques complexes et encore impossibles à évaluer sur l'emploi, le travail et plus largement l'économie et les inégalités.
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- Il est tentant de s'inspirer des êtres vivants sans les copier naïvement37 pour concevoir des machines capables d'apprendre. Les notions de percept et de concept comme phénomènes neuronaux physiques ont d'ailleurs été popularisés dans le monde francophone par Jean-Pierre Changeux. L'apprentissage automatique reste avant tout un sous-domaine de l'informatique, mais il est étroitement lié opérationnellement aux sciences cognitives, aux neurosciences, à la biologie et à la psychologie, et pourrait à la croisée de ces domaines, nanotechnologies, biotechnologies, informatique et sciences cognitives, aboutir à des systèmes d'intelligence artificielle ayant une assise plus vaste. Des enseignements publics ont notamment été dispensés au Collège de France, l'un par Stanislas Dehaene38 orienté sur l'aspect bayésien des neurosciences, et l'autre par Yann LeCun39 sur les aspects théoriques et pratiques de l'apprentissage profond.
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Bibliographie
Pour citer cette page: (automatique)
ABROUGUI, M & al, 2022. Apprentissage automatique. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Apprentissage_automatique>, consulté le 4, novembre, 2024
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