L’IA regroupe plusieurs domaines dont le machine learning ou l’apprentissage automatique. Ce champ particulier permet aux machines d’apprendre à partir de données, de manière similaire aux humains. Dans cet article, nous verrons les principaux types d’apprentissage automatique, leurs points communs avec l’apprentissage humain, ainsi que leurs limites…
I – Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine Learning est une branche de l’IA qui permet aux machines d’imiter la façon dont les humains apprennent. Autrement dit, on ne leur dit pas quoi faire, mais on leur donne des exemples pour qu’elles apprennent à le faire seules.
On distingue généralement deux à quatre types d’apprentissage :
- Machine Learning Supervisé : la machine reçoit des données avec leurs réponses (Tout comme un élève qui révise avec des corrigés types).
- Machine Learning Non supervisés : la machine explore des données sans indication afin d’y trouver des modèles ou des groupes de données cachés sans rien comme intervention humaine. Il s’ajuste à mesure qu’elle rencontre de nouvelles données.
- Machine Learning Semi-supervisée : la machine reçoit un petit nombre de données avec indication en plus d’un grand nombre de données sans indication. L’objectif est d’amener la machine à apprendre à partir d’un grand nombre de données non classées
- Machine Learning par renforcement : la machine apprend par interaction avec un environnement. Elle teste des actions, en mesure les conséquences et corrige ses choix. Elle reçoit des récompenses ou des punitions en fonction de ses résultats tout comme un élève.
II – Exemples concrets d’IA qui apprennent comme les humains
De nombreux outils du quotidien montrent à quel point une IA peut apprendre comme un humain.
Par exemple, les Chatbots intelligents (ex : ChatGPT) ont appris à comprendre et à produire du langage juste par analyse d’énormes volumes de texte. Pour aller encore plus loin, certains apprennent à imiter les styles de conversations des représentants des clients. Les erreurs faites au cours de leurs conversations sont identifiées et corrigées pour les prochaines fois.
Les assistants vocaux (ex : Siri, Alexa) s’appuient sur la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel pour comprendre les utilisateurs et leur répondre. Ils s’améliorent au fur et à mesure qu’ils entendent des milliers de ces commandes vocales.
Enfin, les voitures autonomes, grâce à un apprentissage continu basé sur les données de conduite, de trafic… observent la route, évitent des obstacles, prennent des décisions et s’adaptent à des situations nouvelles. Elles apprennent de leurs propres expériences dans le but de booster leur performance.
III – Limites et différences avec l’apprentissage humain
Même si l’IA semble apprendre comme un humain, des différences majeures subsistent. Son apprentissage repose uniquement sur les données qu’on lui fournit. Or, ces données peuvent être limitées, incomplètes ou incorrectes, ce qui peut fausser les résultats ou les rendre difficiles à interpréter.
De plus, les entraînements sont souvent longs, coûteux et nécessitent des mises à jour régulières pour rester efficaces. Contrairement à l’humain, l’IA ne possède pas de conscience, pas d’émotion, pas d’intention. Elle ne comprend pas ce qu’elle fait. Là où une personne peut transférer ses connaissances scolaires à la vie quotidienne, l’IA, elle, reste enfermée dans le cadre précis de ce pour quoi elle a été programmée.
En conclusion, grâce au machine learning, l’IA apprend comme des humains par les observations, les essais, les corrections et surtout l’adaptation. Aujourd’hui, elle ne se contente plus d’apprendre comme nous, elle apprend aussi avec nous et progresse même vers une forme d’apprentissage autonome.
