Les différents types d'apprentissage automatique : Le guide complet 📚

Introduction à l'apprentissage automatique et son importance en IA

Comment Google fait-il pour comprendre aussi bien et toujours mieux les requêtes complexes des utilisateurs ? Comment réussit-il à nous proposer avec toujours plus de pertinence la suite de notre recherche quand nous avons nous-même du mal à formuler notre besoin ? Ou encore, comment ChatGPT se débrouille-t-il pour comprendre notre question et y apporter la réponse appropriée ? La réponse à toutes ces questions réside dans le machine learning (ML) et les réseaux de neurones, qui sont au cœur de cette technologie. Le ML a permis l'émergence de l’intelligence artificielle et ne cesse d'influencer l'avenir du SEO. Mais voyons tout ceci en détails.

Les fondamentaux de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique, ou Machine Learning en anglais, est une sous-discipline de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir de données. Au cœur de cette technologie se trouvent les réseaux de neurones, des modèles informatiques inspirés du cerveau humain qui sont capables d'apprendre à partir de données d'entrée. Pour donner un exemple, imaginez que vous êtes en train d’apprendre à un enfant comment reconnaître les différentes formes que sont les cercles, les carrés et les triangles. Vous lui montrez des photos de chaque forme et petit à petit, l’enfant réussit à identifier les formes par lui-même. C’est essentiellement ce que fait le machine learning, mais avec des ordinateurs.

Les applications concrètes de l'apprentissage automatique dans le marketing digital

Le machine learning est utilisé de multiples façons dans le contexte du marketing digital et du SEO. Il peut par exemple aider à prédire les tendances de recherche, à mieux comprendre le langage naturel de l'internaute et ses intentions de recherche lorsqu'il tape une requête dans Google, à optimiser les campagnes en ligne, à catégoriser une liste de mots-clés, à personnaliser l’expérience utilisateur, et bien plus encore.

Le machine learning est aussi à la base des outils d’intelligence artificielle générative, qui permettent la production de contenus textuels, comme ChatGPT, ou la création d’images, tels que Midjourney ou Dall-E.

Mais lorsque nous parlons de machine learning, nous parlons en réalité de plusieurs types d’apprentissage automatique. Passons-les en revue.

L'apprentissage supervisé : une approche basée sur les données annotées

Principe et fonctionnement de l'apprentissage supervisé

Le supervised learning est une méthode où les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées. Prenons l’analogie du professeur et de l’élève. L’instructeur guide l’élève en lui fournissant des exemples pour l’aider à s’améliorer. Pour en revenir à nos moutons, l’ingénieur fournit à l'algorithme des exemples d'entrées et de sorties souhaitées, et l’algo apprend à partir de ces exemples.

Les techniques courantes d'apprentissage supervisé : régression et classification

Il existe deux techniques principales en apprentissage supervisé : la régression et la classification. La régression est utilisée lorsque la sortie attendue est un nombre continu. Elle est souvent utilisée pour prédire des valeurs quantitatives, comme le prix d’une maison par exemple.

• La régression : elle est utilisée lorsque la sortie attendue est un nombre continu. Elle permet de prédire des valeurs quantitatives, comme le prix d’une maison par exemple. Le concept de régression repose sur l'idée de trouver une relation entre les variables d'entrée (ou caractéristiques) et la variable de sortie (ou cible). Dans le cas de la prédiction du prix d'une maison, les variables d'entrée pourraient être la taille de la maison, le nombre de chambres, l'emplacement, l'âge de la maison, etc. La variable de sortie serait le prix de la maison. La régression utilise ces variables d'entrée pour créer un modèle mathématique qui peut prédire la variable de sortie. Ce modèle est créé en utilisant des données d'entraînement, qui sont des exemples pour lesquels nous connaissons déjà les valeurs d'entrée et de sortie. Le modèle apprend à partir de ces données d'entraînement et peut ensuite être utilisé pour prédire la variable de sortie pour de nouvelles données d'entrée. Il existe plusieurs types de régression, tels que la régression linéaire, la régression logistique, la régression polynomiale, etc. Chacun de ces types de régression utilise une approche légèrement différente pour créer le modèle mathématique, mais tous partagent le même objectif de prédire une variable de sortie continue à partir des variables d'entrée.
• La classification : elle est utilisée lorsque la sortie attendue est une catégorie ou une classe. Elle permet par exemple de déterminer si un email est un spam ou non en identifiant certaines caractéristiques, telles que les mots dans l’email, la fréquence de certains termes, l’adresse de l’expéditeur, etc. Grâce aux données d’entraînement qui ont été fournies au préalable au modèle de classification, il peut ensuite être utilisé pour prédire la catégorie de sortie pour de nouvelles données d’entrée. Il existe plusieurs modèles de classification, comme la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support (SVM), etc.

Exemples d'utilisation de l'apprentissage supervisé en pratique

Le supervised learning peut être utilisé pour la reconnaissance d'images par exemple, où l'algorithme apprend à identifier des objets à partir d'images étiquetées (c’est notre exemple cité précédemment à propos des ronds, des carrés et des triangles, que l’enfant apprend à reconnaître petit à petit grâce aux exemples qu’on lui donne). On peut également citer la prédiction de la demande en électricité, où l'algorithme apprend à prédire la demande future en fonction des données historiques.

L'apprentissage non supervisé : détection de patterns sans étiquetage

Comprendre le concept d'unsupervised machine learning'

L'apprentissage non supervisé est une méthode où les algorithmes apprennent à partir de données non étiquetées. Dans ce cas, le modèle cherche à découvrir par lui-même des structures et des relations dans les données sans aucune intervention humaine.

Clustering et réduction de dimensions : méthodes fréquentes en apprentissage non supervisé

Les méthodes courantes en apprentissage non supervisé incluent le clustering et la réduction de dimensions. Le clustering est utilisé pour regrouper les données en différents groupes sur la base de leur similarité. La réduction de dimensions, quant à elle, est utilisée pour réduire la complexité des données en diminuant le nombre de variables.

Cas d'application de l'apprentissage non supervisé dans le marketing digital

L'unsupervised machine learning trouve de nombreuses applications dans le domaine du marketing digital et du SEO. Il s'agit d'un outil précieux pour découvrir des schémas ou des tendances non évidentes dans les données, sans avoir besoin de directives ou de classifications préalables. Prenons quelques exemples :

• Segmentation des clients : il peut être utilisé pour segmenter les clients en différents groupes en fonction de leurs comportements en ligne. Par exemple, il peut identifier des groupes de clients ayant des comportements de navigation ou d'achat similaires sur un site web. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour personnaliser les messages marketing et améliorer l'efficacité des campagnes publicitaires ;
• Analyse des sentiments : il peut être utilisé pour analyser les sentiments des clients à partir de commentaires ou de critiques en ligne. Cela peut aider les propriétaires de sites à comprendre comment leurs produits ou services sont perçus et à identifier les domaines d'amélioration ;
• Analyse des tendances de recherche émergentes : il peut être utilisé pour identifier les sujets ou les mots-clés qui sont les plus pertinents pour un public cible, en analysant les tendances de recherche et les données de trafic ;
• Détection d'anomalies : il peut également être utilisé pour détecter les anomalies dans les données de trafic d'un site web, qui peuvent révéler une opportunité marketing.

L'apprentissage par renforcement : optimisation basée sur la rétroaction

Les bases de l'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une méthode où un agent apprend à prendre des décisions en fonction de la rétroaction qu'il reçoit de son environnement. L'agent reçoit des récompenses ou des punitions (renforcements) pour ses actions, ce qui l'incite à choisir des actions qui maximisent la récompense cumulée sur le long terme.

Processus de prise de décision en reinforcement learning

Dans l'apprentissage par renforcement, l'agent doit équilibrer entre l'exploration de nouvelles actions et l'exploitation des actions qui ont donné de bons résultats dans le passé. Il s’agit d’un processus de prise de décision complexe qui nécessite un équilibre délicat.

Comment l’apprentissage par renforcement a été utilisé pour former ChatGPT ?

L'apprentissage par renforcement est largement utilisé dans des domaines comme la robotique, où un robot apprend à effectuer des tâches en interagissant avec son environnement. Il est également utilisé dans les jeux vidéo, où un agent apprend à jouer à un jeu en essayant différentes stratégies et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions.

Dans le contexte de ChatGPT, l'apprentissage par renforcement a été utilisé pour affiner le modèle après un premier entraînement avec le supervised learning. Cette méthode a permis à ChatGPT d'apprendre à générer du texte en se basant sur de grands volumes de données textuelles provenant d'Internet.

Mais pour aider le modèle à générer des réponses plus précises et utiles dans le contexte d'une conversation, une étape supplémentaire de reinforcement learning a été mise en œuvre. Dans cette étape, le modèle a été "formé" à l'aide de conversations simulées, où les réponses générées par le modèle étaient évaluées par des humains. Ces évaluations ont servi de "récompenses" ou de "punitions" pour guider l'apprentissage du modèle.

Ainsi, en combinant l'apprentissage supervisé (pour apprendre à partir de grandes quantités de texte) et l'apprentissage par renforcement (pour affiner les réponses dans le contexte d'une conversation), ChatGPT a été formé pour générer des réponses pertinentes et utiles dans une variété de situations de conversation.

Autres types d'apprentissage automatique

Il existe également d'autres types d'apprentissage automatique, comme l'apprentissage semi-supervisé, l'apprentissage partiellement supervisé et l'apprentissage par transfert.

L'apprentissage semi-supervisé est une méthode qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour former un modèle. L'idée sous-jacente est que même si le modèle ne connaît pas la réponse pour les données non étiquetées, ces données peuvent toujours lui fournir des informations utiles pour l’aider à se former. Par exemple, si vous essayez d’entraîner un modèle à classer des images de chiens et de chats et que parmi les images que vous fournissez à l’algorithme, certaines sont étiquetées et d’autres pas, les images non-étiquetées peuvent quand même aider le modèle à comprendre à quoi ressemblent généralement les chiens et les chats, ce qui peut l’aider à s’améliorer.

L'apprentissage partiellement supervisé, également connu sous le nom d'apprentissage à étiquetage faible, est une méthode de machine learning qui utilise des données étiquetées de manière imparfaite ou incomplète. Les étiquettes peuvent être bruitées (c'est-à-dire qu'elles contiennent des erreurs) ou elles peuvent être incomplètes (c'est-à-dire que certaines données sont étiquetées et d'autres non).

L'apprentissage par transfert, quant à lui, est une méthode où un modèle formé sur une tâche est réutilisé comme point de départ pour un modèle sur une deuxième tâche.

Défis et enjeux liés à l’apprentissage automatique

L'apprentissage automatique n'est pas sans défis. Il y a des questions de biais et de discrimination, de confidentialité et de sécurité des données (raison principale pour laquelle Google Bard n’est toujours pas déployé en Europe à l’heure à laquelle j’écris ces lignes, c’est à dire le 3 juillet 2023), et de transparence et d'explicabilité des modèles. De plus, le machine learning nécessite de grandes quantités de données et de puissance de calcul, ce qui peut être coûteux à la fois en termes financiers, mais également environnementaux.

Un autre défi majeur est la confiance excessive que les utilisateurs peuvent placer dans les outils d'intelligence artificielle générative. Alors que ces outils peuvent produire des résultats impressionnants, il est important de se rappeler qu'ils ne sont pas infaillibles. Ils sont formés à partir de datasets et peuvent donc reproduire les biais et les erreurs présents dans ces données. Ils peuvent également fournir des résultats qui sont hors contexte (on parle alors d’hallucinations !) ou inappropriés.

Prudence, donc ! L'apprentissage automatique, un monde riche en promesses et débordant d'opportunités, surtout pour les professionnels du marketing digital, nous invite à avancer avec sagesse et discernement. Gardons un œil vigilant sur les défis et les enjeux actuels, et restons prêts à affronter ceux qui ne manqueront pas de surgir dans les semaines, les mois et les années à venir.