Nous souhaitons souvent automatiser des tâches. Ces tâches peuvent être plus ou moins complexes et nécessiter une forme d’intelligence pour être exécutées correctement. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle, bien qu’il s’agisse toujours d’algorithmes d’automatisation.

Ces algorithmes se divisent en plusieurs grandes familles :

• Les systèmes experts, qui regroupent des algorithmes automatisés ne reposant pas sur des opérations probabilistes. Ces systèmes fonctionnent sur la base de règles prédéfinies et d’une connaissance experte codée en algorithmes.
  • Exemple : Imaginez un programme qui analyse des phrases pour les découper en segments. Dans ce cas, on écrira un programme recherchant les points (.) dans le texte pour en déduire un découpage de phrases. Cet algorithme sera ainsi expert en extraction de phrases d’un texte. Un autre exemple est un système expert médical, comme MYCIN, qui diagnostique des infections bactériennes et recommande des traitements en se basant sur des règles et des connaissances médicales codifiées.
• Les systèmes de Machine Learning, qui regroupent des algorithmes capables d’apprendre à partir de données et reposant le plus souvent sur des méthodes probabilistes. Contrairement aux systèmes experts, ces algorithmes utilisent des méthodes statistiques pour identifier des patterns et améliorer leurs performances au fil du temps.
  • Exemple : Pensez à un programme de classification d’images. Par exemple, un modèle de machine learning peut être entraîné à reconnaître différents types de fruits dans des images en utilisant un ensemble de données étiquetées. Après l’entraînement, le programme pourra classer de nouvelles images de fruits en fonction de ce qu'il a appris. Un autre exemple concret est l'utilisation de réseaux de neurones pour la reconnaissance faciale dans les applications de sécurité, où le système apprend à identifier des visages individuels à partir de millions d'images.

Ces deux grandes familles d’algorithmes offrent des solutions variées et complémentaires pour l’automatisation de tâches complexes, en fonction des besoins et des spécificités de chaque application.

Zoom sur le Machine Learning

Le Machine Learning regroupe divers domaines :

• CRF (Conditional Random Fields), ou champs aléatoires conditionnels, sont utilisés pour prédire des étiquettes séquentielles dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP) et de reconnaissance de motifs. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour la reconnaissance d'entités nommées dans un texte, identifiant et classifiant des éléments comme des noms de personnes, des lieux, et des dates.
• Réseaux de neurones (Deep Learning), une sous-catégorie du machine learning qui utilise des réseaux de neurones profonds pour traiter des données à plusieurs niveaux d'abstraction. Ce domaine a révolutionné des domaines tels que la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et les jeux vidéo. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont utilisés pour la reconnaissance d'images, et les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont utilisés pour la traduction automatique et la reconnaissance vocale. Plus récemment, les Transformers (comme les modèles LLM et ViT) ont montré des performances exceptionnelles dans des tâches complexes.
• Les algorithmes de régression, comme la régression linéaire et la régression logistique, sont utilisés pour prédire des valeurs numériques continues ou des probabilités d'occurrence d'événements. Par exemple, un algorithme de régression peut être utilisé pour prédire les prix des maisons en fonction de caractéristiques telles que la superficie, le nombre de chambres et l'emplacement.
• Les algorithmes de classification, tels que les machines à vecteurs de support (SVM) et les forêts aléatoires, sont utilisés pour attribuer des étiquettes à des données d'entrée. Par exemple, une machine à vecteurs de support peut être utilisée pour classer des courriels en spam et non-spam.
• Les techniques de clustering, comme les k-means et les algorithmes de clustering hiérarchique, sont utilisées pour regrouper des données non étiquetées en clusters basés sur des similitudes. Par exemple, les techniques de clustering peuvent être utilisées pour segmenter les clients en groupes similaires pour des campagnes de marketing ciblé.
• Les systèmes de recommandation, qui utilisent des techniques de filtrage collaboratif et de filtrage basé sur le contenu pour suggérer des produits, des films ou des articles aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et des comportements d'utilisateurs similaires. Par exemple, les systèmes de recommandation de Netflix et d'Amazon qui suggèrent des films ou des produits en fonction des achats ou des visionnages précédents.

Ces domaines montrent la diversité et la puissance des techniques de machine learning pour résoudre une multitude de problèmes dans divers secteurs industriels, académiques et commerciaux.

Zoom sur les Réseaux de neurones (Deep Learning)

Il existe beaucoup d’architectures différentes :

• Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Idéals pour les données séquentielles comme le texte et les séries temporelles. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour la traduction automatique, où une phrase dans une langue est convertie en une phrase équivalente dans une autre langue.
• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : Principalement utilisés pour le traitement d’images et de vidéos. Par exemple, les CNN sont utilisés dans les systèmes de diagnostic médical pour identifier des anomalies dans les radiographies ou les IRM.
• Transformers : Une architecture qui a révolutionné le traitement du langage naturel et qui est maintenant utilisée dans des modèles avancés comme GPT-4 et DALL-E. Les Transformers sont efficaces pour des tâches complexes comme la rédaction de texte, la traduction, et même la génération de code informatique. Par exemple, DALL-E utilise des Transformers pour générer des images à partir de descriptions textuelles, créant ainsi des œuvres d'art à partir de simples phrases. MidJourney, une autre application utilisant des architectures de deep learning similaires, permet de générer des images artistiques en fonction de divers styles et thèmes définis par l'utilisateur.

Ces architectures montrent comment les réseaux de neurones peuvent être adaptés à différents types de données et de tâches, offrant ainsi une flexibilité et une puissance inégalées dans le domaine du machine learning.