Lexique de l’IA · Les fondamentaux
C’est quoi, le machine learning ?
En bref : Le machine learning, ou apprentissage automatique, est la branche de l’IA où un programme apprend à partir d’exemples au lieu de suivre des règles écrites à la main. Vous lui fournissez l’historique de vos commandes, il en tire une prévision des ventes du mois suivant. Le deep learning en est une sous-famille, qui s’appuie sur de grands réseaux de neurones.
La réponse en dessin, en 1 min 36
Dans cet épisode
Sophie est boulangère. Chaque soir, elle décide combien de croissants préparer. Trop, elle en jette. Pas assez, des clients repartent les mains vides.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’IA où un programme apprend à repérer des régularités dans les données, sans qu’on lui écrive toutes les règles. Pour Sophie : trois ans de ventes. Dans cet épisode : le modèle s’entraîne sur un samedi passé. Il devine 150 croissants, Sophie en a vendu 180 : 30 d’écart, il corrige ses réglages, et recommence, des milliers de fois. En analysant ventes, jours et météo, il repère des régularités : plus de croissants le samedi, moins quand il pleut. Entraîné, il prévoit un jour qu’il n’a jamais vu : demain. Le même principe trie vos spams, détecte les fraudes, recommande des films. Enfin ses limites : une fête de quartier imprévue peut fausser ses prévisions, des données erronées peuvent lui apprendre de mauvaises relations, et Sophie garde le dernier mot.
À retenir : le machine learning repère des régularités dans les données, pour reconnaître, prévoir ou aider à décider.
Les chapitres
- 0:00 Sophie : combien de croissants préparer ?
- 0:18 Le machine learning : apprendre des données, sans toutes les règles
- 0:32 Le modèle s’entraîne : il devine, compare, corrige
- 0:46 Il repère des régularités et prévoit demain
- 1:05 Ses limites : Sophie garde le dernier mot
- 1:18 Moins de gâchis ! Ce qu’il faut retenir
Lire la transcription
Sophie : combien de croissants préparer ?
C’est quoi, le machine learning ? Sophie est boulangère. Chaque soir, elle décide combien de croissants préparer. Trop, elle en jette. Pas assez, des clients repartent les mains vides.
Le machine learning : apprendre des données, sans toutes les règles
Le machine learning, ou apprentissage automatique, c’est une branche de l’IA où un programme apprend à repérer des régularités dans les données, sans qu’on lui écrive toutes les règles. Pour Sophie, trois ans de ventes.
Le modèle s’entraîne : il devine, compare, corrige
Le modèle s’entraîne. Pour un samedi passé, il devine cent cinquante croissants ; Sophie en a vendu cent quatre-vingts. Trente d’écart : il corrige ses réglages. Et recommence, des milliers de fois.
Il repère des régularités et prévoit demain
En analysant ventes, jours et météo, il repère des régularités : plus de croissants le samedi, moins quand il pleut. Entraîné, le modèle prévoit un jour qu’il n’a jamais vu : demain. Le même principe trie vos spams, détecte les fraudes, recommande des films.
Ses limites : Sophie garde le dernier mot
Mais il a ses limites. Une fête de quartier imprévue peut fausser ses prévisions. Des données erronées peuvent aussi lui apprendre de mauvaises relations. Sophie garde le dernier mot.
Moins de gâchis ! Ce qu’il faut retenir
Moins de gâchis, plus de clients servis ! Retenez : le machine learning repère des régularités dans les données, pour reconnaître, prévoir ou aider à décider.
Voir aussi
D’autres mots en vidéo : Les fondamentaux
-
-
C’est quoi, l’IA générative ?
1 min 42
-
C’est quoi, un LLM ?
1 min 39
-
C’est quoi, un token ?
1 min 34
-
C’est quoi, un embedding ?
1 min 38
-
C’est quoi, l’inférence ?
1 min 37
Un mot vous manque ?
Les prochaines vidéos partent des questions qu’on me pose. Dites-moi lequel vous bloque, je l’ajoute.