Qu’est-ce que le machine learning ? Modèles et définition

Le machine learning est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle (IA) qui utilise une technique spécifique pour développer des algorithmes que les ordinateurs utilisent afin d’améliorer la prise de décision et leurs capacités prédictives. Les chercheurs peuvent créer des modèles d’IA de plus en plus intelligents et précis grâce au machine learning et à la recherche en informatique et en information.

Les modèles de machine learning développent leurs capacités au fil du temps en recueillant des informations à partir de grandes quantités de données et en les utilisant pour affiner leurs compétences. Le machine learning porte ce nom car, tout comme les humains apprennent, cette branche de l’IA permet aux ordinateurs d’appliquer ce qu’ils ont appris à des défis futurs, en traitant d’énormes quantités de données bien plus rapidement qu’un humain ne pourrait le faire. Par conséquent, le machine learning sert de puissant outil pour aider les humains à comprendre l’information, identifier les tendances et prendre des décisions plus rapidement.

Machine learning vs IA vs deep learning

Le machine learning est parfois confondu avec les concepts d’IA et de deep learning. Dans des contextes similaires, l’IA et le deep learning sont souvent liés au machine learning, mais ces trois termes ne sont pas synonymes.

Machine learning vs IA

L’IA est l’abréviation d’intelligence artificielle, qui désigne la catégorie de technologies imitant les capacités cognitives humaines en utilisant la logique et les mathématiques. Par définition, l’IA n’utilise pas nécessairement ou ne nécessite pas le machine learning. Prenons l’un des premiers exemples de systèmes basés sur des règles en IA : ces modèles utilisent un ensemble de règles conditionnelles (également appelé programmation explicite) pour prendre des décisions logiques. Un système basé sur des règles peut prendre des décisions simples qui ne nécessitent pas de nuances.

Cependant, la plupart des IA développées aujourd’hui sont entraînées à l’aide du machine learning. Le machine learning permet aux modèles d’IA de reproduire le comportement et l’intelligence humains de manière plus sophistiquée, en tirant des inférences à partir de grandes quantités de données. Différents types d’algorithmes de machine learning peuvent faire des prédictions quantitatives et qualitatives, différencier le vrai du faux, reconnaître des motifs et classer des éléments en catégories, des tâches bien plus complexes qu’un système basé sur des règles ne pourrait gérer.

Imaginez que vous essayez de créer un outil d’IA capable de comprendre le cycle de vie du produit et d’identifier les problèmes courants dans le processus de fabrication avant qu’ils ne surviennent. Avec un système basé sur des règles, vous devriez créer un ensemble spécifique et détaillé de signes d’alerte indiquant la possibilité qu’un problème se produise (ce sont vos « règles »). Ce système pourrait détecter les problèmes que vous lui avez indiqué d’attendre, mais ne détectera pas les problèmes auxquels vous n’avez pas pensé.

Avec le machine learning, vous pouvez construire un système qui gère les tâches et décisions, comme la détection de problèmes, de manière plus avancée, plus proche de ce qu’un humain pourrait faire. Ce type de modèle d’IA n’a pas besoin qu’on lui dise précisément quelle décision prendre dans un scénario donné. Au lieu de cela, en utilisant les informations recueillies à partir des grandes quantités de données sur lesquelles ils sont entraînés, les algorithmes de machine learning peuvent apprendre à identifier seuls des motifs et des problèmes. Un modèle de machine learning peut même identifier des tendances dont les humains ne sont pas conscients.

Machine learning vs deep learning

Tout comme le machine learning est une sous-branche de l’IA, le deep learning est une sous-branche du machine learning. Le deep learning approfondit les principes du machine learning en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour imiter les processus du cerveau humain.

Ce réseau de neurones traite une énorme quantité de données mais peut reproduire à la fois la structure physique du cerveau et la forme des processus de pensée humaine. Cela signifie que les algorithmes de deep learning soutiennent une pensée non linéaire avec plus de nuances et une meilleure capacité de prise de décision. Vous vous souvenez de notre exemple d’outil d’IA pour prédire les problèmes dans le cycle de vie du produit ? Un outil de machine learning pourrait apprendre à identifier les problèmes. Mais un outil de deep learning pourrait aller plus loin, en identifiant des tendances plus complexes, en hiérarchisant les problèmes et en suggérant — ou en exécutant — des solutions.

Comment fonctionne le machine learning ?

Au cœur du machine learning, il s’agit de fournir à un ordinateur de grandes quantités de données et de lui permettre d’identifier les motifs et relations dans ces données. Quatre phases correspondent à différents types de données : l’entraînement, la validation, le test et l’ajustement fin.

Entraînement du machine learning

D’abord, le modèle reçoit de grandes quantités de données d’entraînement. Ces données doivent être nettoyées au préalable, notamment en supprimant les erreurs statistiques et les valeurs aberrantes, afin que l’IA dispose d’informations fiables. Ensuite, l’algorithme traite les données en ajustant ses paramètres pour faire des prédictions de plus en plus précises.

Validation du machine learning

Après l’entraînement vient la phase de validation, qui utilise de nouvelles données appelées données de validation pour mesurer la précision du modèle d’IA. Idéalement, le modèle devrait pouvoir généraliser ses connaissances issues des données d’entraînement afin de faire des prédictions précises sur les données de validation. Comme pour les données d’entraînement, la validation nécessite des entrées avec des sorties connues. Cependant, contrairement à l’entraînement, lors de la phase de validation, le modèle ne voit que les entrées, pas les sorties, pour chaque point de données.

Si vous entraînez un modèle pour reconnaître et filtrer les emails indésirables, les données d’entraînement incluraient un ensemble d’emails et si chacun était marqué comme spam. Cependant, les données de validation ne contiendraient que les emails eux-mêmes. Ensuite, comme dernière étape de la validation, l’utilisateur compare les sorties générées par la machine aux sorties correctes. À ce stade, le modèle apprend toujours et évolue, ce qui lui permet de collecter de nouvelles informations qu’il utilisera pour revenir à la phase d’entraînement.

Test du machine learning

Le modèle est en phase de test et se prépare à être déployé. Les données de test sont un autre jeu de données inédit pour le modèle, sans les sorties. La comparaison des sorties générées par la machine avec les sorties correctes permet de mesurer les performances réelles du modèle dans sa forme finale.

Ajustement fin du machine learning

À ce stade, la plupart des modèles de machine learning peuvent encore améliorer leurs performances. L’ajustement fin est le processus d’amélioration itérative continue d’un modèle de machine learning, aidant à le faire évoluer vers un outil plus précis, y compris pour des cas d’usage de niche ou très spécifiques. Dans ce processus, le créateur ou le mainteneur humain de l’IA ajustera certains paramètres afin d’obtenir une meilleure précision.

Quels sont les différents types de machine learning ?

Il existe plusieurs façons d’utiliser le machine learning pour entraîner des modèles d’IA. Cela inclut l’apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est un type de machine learning où le modèle reçoit des données d’entraînement étiquetées. Ces données indiquent à l’algorithme quelle doit être la sortie correcte pour une entrée donnée. Imaginez que vous construisez un outil pour prédire si les chaînes d’approvisionnement ralentiront ou s’arrêteront en cas de mauvais temps, affectant la disponibilité des matériaux nécessaires à la fabrication. Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, vous fournissez à l’algorithme un ensemble de données étiquetées associant chaque entrée (la météo d’un jour donné) à une sortie (si la chaîne d’approvisionnement a ralenti ou non). Après traitement de ces paires, le modèle devrait apprendre à prévoir les retards en fonction des prévisions, vous permettant d’adapter votre stratégie de fabrication le plus tôt possible.

Apprentissage non supervisé

Dans l’apprentissage non supervisé, les algorithmes de machine learning reçoivent des données non étiquetées ou brutes, avec de nombreuses entrées mais sans instruction sur ce qu’il faut rechercher. Le modèle parcourt alors les données et cherche lui-même des motifs. Cela lui permet de découvrir des tendances qui ne sont pas évidentes pour les humains ou qu’ils mettraient beaucoup plus de temps à remarquer. Par exemple, un outil visant à segmenter les clients de sous-traitance selon leurs habitudes de commandes personnalisées conviendrait mieux à l’apprentissage non supervisé. Avec l’apprentissage supervisé, cet outil n’utiliserait que les segments présents dans les données d’entraînement. Avec l’apprentissage non supervisé, il peut identifier lui-même les segments, aboutissant à un ciblage plus précis et à des informations plus détaillées.

Apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage semi-supervisé porte bien son nom car cette technique combine apprentissage supervisé et non supervisé : une petite partie des données est étiquetée, mais la majorité ne l’est pas. Cette méthode mélange apprentissage supervisé et non supervisé pour offrir au modèle un bon point de départ pour identifier d’autres tendances. L’apprentissage semi-supervisé est particulièrement utile pour les applications où un léger coup de pouce dans la bonne direction améliore la reconnaissance des motifs, comme dans les logiciels d’imagerie médicale pour détecter des anomalies.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est une technique de machine learning qui récompense les systèmes d’IA pour des résultats corrects et les pénalise pour des résultats incorrects. Comme dans le renforcement psychologique, ces renforcements positifs et négatifs visent à encourager un comportement correct et à décourager les erreurs. Grâce à l’apprentissage par renforcement, un algorithme de machine learning peut être entraîné à interagir avec son environnement tout en anticipant à long terme.

Par exemple, supposons qu’un modèle analyse des images de matériaux pour déterminer s’il existe un défaut courant. Si le modèle identifie à tort une pièce défectueuse comme normale ou une pièce normale comme défectueuse, on voudrait qu’il apprenne à ne pas refaire cette erreur : une excellente occasion de renforcement négatif.

Pourquoi le machine learning est-il important ?

Le machine learning est crucial car c’est une technique fondamentale utilisée dans le développement de l’IA. L’IA est la technologie clé de l’ère numérique actuelle et sera indispensable pour stimuler l’innovation et l’efficacité dans le monde des affaires de demain. Le machine learning permet aux modèles d’IA d’atteindre de meilleures performances dès le départ et de continuer à s’améliorer à mesure qu’ils rencontrent plus de données.

L’utilisation du machine learning permet de créer des technologies majeures telles que les grands modèles de langage (LLM) et les générateurs d’images. À mesure que ces technologies grandissent en échelle et en capacités, une compréhension approfondie du machine learning deviendra encore plus essentielle pour saisir comment l’IA transforme le monde.

Algorithmes courants de machine learning

Plusieurs types d’algorithmes de machine learning existent, notamment les réseaux de neurones, la régression linéaire, la régression logistique, le clustering, les arbres de décision et les forêts aléatoires.

• Réseaux de neurones : Imitent la structure et la fonction du cerveau humain, construisant des réseaux multicouches qui s’appuient sur des neurones artificiels pour traiter des informations complexes avec nuance.
• Régression linéaire : Le modèle apprend à créer une équation linéaire qui décrit la relation entre l’entrée et la sortie.
• Régression logistique : Le modèle apprend à prédire la probabilité qu’une entrée donnée appartienne ou non à une certaine catégorie.
• Clustering : Basé sur une technique d’apprentissage non supervisé, un algorithme de clustering apprend à regrouper des données brutes en clusters selon sa perception des attributs communs.
• Arbres de décision : Classifient les entrées en utilisant un système de décisions ramifiées, en commençant par des groupes larges pour se concentrer ensuite sur des caractéristiques plus spécifiques.
• Forêt aléatoire : Plusieurs arbres de décision sont utilisés ensemble pour évaluer divers aspects d’un élément et mieux le classer grâce à une compréhension plus globale de ses attributs.

Comment le machine learning s’applique au PLM

Le machine learning transforme le PLM en améliorant la prise de décision, en automatisant les processus et en découvrant des modèles auparavant difficiles à détecter. Il permet aux organisations d’optimiser leurs opérations, d’améliorer la qualité des produits et d’obtenir des insights plus approfondis tout au long du cycle de vie du produit.

Voici les domaines clés où le machine learning fait la différence :

• Gestion des exigences : En analysant des exigences de plus en plus complexes provenant de multiples sources, sous divers formats et avec un contenu mal structuré, l’IA peut identifier les doublons, résoudre les incohérences et repérer les implémentations existantes qui les satisfont, réduisant ainsi les erreurs humaines et les coûts liés à une sur- ou sous-conception.
• Maintenance prédictive : Les modèles de machine learning analysent les données historiques et en temps réel des capteurs IoT pour prédire les pannes potentielles avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts de maintenance.
• Optimisation de la conception : En analysant les conceptions passées de produits, le machine learning peut identifier les inefficacités et suggérer des améliorations pour optimiser la performance et la fabricabilité.
• Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Le machine learning aide à prédire les perturbations, optimiser les stratégies d’approvisionnement et évaluer la performance des fournisseurs en se basant sur des indicateurs de qualité, les délais et les taux de défauts.
• Conformité et gestion des risques : Les algorithmes de machine learning peuvent analyser les données réglementaires et la documentation produit pour détecter tôt les risques de non-conformité, réduisant les coûteuses reprises et retards.
• Recherche intelligente et automatisation : Les outils PLM alimentés par l’IA, tels que les copilotes, assistent dans l’automatisation de la classification, de l’analyse d’impact et de la documentation, facilitant la recherche et l’action sur les informations produit critiques.

En intégrant le machine learning dans le PLM, les entreprises peuvent accélérer l’innovation, améliorer la qualité des produits et renforcer l’efficacité tout au long du cycle de vie du produit.

Pour en savoir plus sur le machine learning dans le PLM, consultez notre article de blog
Exploration des cas pratiques d’utilisation de l’IA dans la gestion du cycle de vie produit

L’avenir du machine learning

Dans les années à venir, les capacités du machine learning continueront de s’étendre et de croître, remodelant encore davantage notre monde. Cette évolution sera amplifiée par l’essor continu des données disponibles pour entraîner les modèles d’IA, ce qui aboutira à des capacités plus complexes.

Par exemple, bien que de nombreux modèles prennent déjà de bonnes décisions, on s’attend à ce que le machine learning gère à l’avenir des entrées encore plus complexes et aboutisse à des conclusions plus nuancées. Les algorithmes de machine learning pourraient devenir plus portables, réutilisables et collaborer pour créer de meilleurs résultats. Alors que l’IA est déjà capable de générer du code, les futurs outils de génération de code basés sur le machine learning seront en mesure de traiter des demandes plus complexes et de construire des produits plus sophistiqués.