Le machine learning ou l'éducation de l'IA
Savez-vous comment fonctionnent l’IA et les chatbots ? Ils sont animés par les technologies innovantes de l’intelligence artificielle, mais comment ces technologies parviennent-elles à accomplir des tâches si utiles aux utilisateurs ? Tout l’intérêt de l’intelligence artificielle réside dans sa capacité à apprendre. Bientôt capable de raisonner, l’IA ne peut pour le moment mettre en application que les programmes intégrés et “appris”. Les chatbots sophistiqués qui révolutionnent l’entreprise intègrent donc l’intelligence artificielle via un procédé appelé “machine learning“.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Avant tout, il faut préciser que les concepts évoqués ici sont résumés dans les grandes afin de simplifier leur compréhension, mais que des cours entiers y sont consacrés pour aller plus loin.
Le machine learning est le processus d’éducation de l’IA. C’est l’apprentissage de modèles statistiques sur la base de données. Ces données peuvent être programmées, il s’agit alors de données d’entraînement, ou collectées au cours de l’utilisation de l’IA. Les 4 principaux mots clés du machine learning, c’est-à-dire ses 4 piliers, sont : donnée, tâche, algorithme et performance. Tout l’apprentissage des IA et des chatbots repose sur ces éléments.
Dans les faits et pour synthétiser, l’IA s’instruit et évolue à partir de données afin d’accomplir certaines tâches tout en analysant et en optimisant ses performances.
Un apprentissage par l’interaction
Les technologies de l’intelligence artificielle ont pour socle des modèles mathématiques et des algorithmes. Une IA est d’abord programmée et dotée d’une base de connaissances théorique nécessaire. Elle devient alors en mesure d’accomplir ses missions et se met à “apprendre” naturellement et en autonomie. Elle apprend en échangeant avec ses interlocuteurs, au fil des interactions et des discussions. Elle devient par conséquent capable d’adapter ses analyses, de mieux choisir ses comportements et de perfectionner ses réponses. Toujours sur la base de sa programmation et son apprentissage de départ, elle peut évoluer. Elle va ainsi devenir plus performante grâce à une meilleure compréhension de ce qui est attendu d’elle.
En résumé, plus une IA ou un chatbot est sollicité(e), plus le nombre d’interactions est élevé et varié et plus l’apprentissage est vif. La plupart des chatbots sont d’ailleurs entraînés de cette manière afin de les rendre plus rapidement opérationnels. Les algorithmes s’affinent, s’adaptent et deviennent alors toujours plus puissants.
Une éducation automatique et automatisée
Le machine learning consiste donc pour une IA à s’éduquer, à apprendre et à se développer. Cet apprentissage se fait de façon totalement automatique, indépendante et autonome. De la même manière que les humains apprennent naturellement en lisant ou en discutant, l’IA devient partiellement autonome une fois déployée. Cet aspect en fait un outil déjà productif, très prometteur pour l’avenir mais également source de méfiance.
A la décharge des plus dubitatifs sur l’IA, il faut avouer que lorsque ce processus est inconnu, cela peut s’apparenter à la science-fiction. Et lorsque la science-fiction entre en jeu, il devient facile de questionner les limites de l’intelligence artificielle. Les scénarios catastrophes sont alors envisagés. Pour le moment, l’IA ne représente aucune menace sérieuse pour l’humanité.
Modéliser des phénomènes dans l’optique de pouvoir prendre des décisions
Dans la pratique, le machine learning revient pour l’IA à modéliser des phénomènes en se basant sur des données. Le but de cette modélisation est au final de pouvoir prendre des décisions stratégiques. Cela équivaut dans la pratique pour un chatbot à être capable de répondre pertinemment à un utilisateur. Comme expliqué plus haut, les expériences (interactions “sociales”) permettent de modéliser avec plus de précision ces phénomènes. La qualité des décisions de l’IA s’améliore ainsi.
Prédire les tendances et élargir le champ des possibles
Le machine learning rend possible l’analyse prédictive, plus précisément à l’analyse permanente et instantanée des données. Les IA étant capables d’apprendre via l’expérimentation et l’interaction, elles sont à même d’établir des corrélations et des “déductions”. Les chatbots peuvent ainsi prédire les besoins de leurs interlocuteurs et personnaliser leurs réponses. Le champ des possibles grandit à mesure que l’IA apprend.
Enfin, notons que le big data et ses émanations sont au centre du machine learning et de l’IA. La donnée est la pierre angulaire de toutes ces technologies.
