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RÉSUMÉ
Les techniques d’intelligence artificielle se diffusent dans de nombreux secteurs économiques. Cet article, qui propose une introduction aux concepts et définitions de base de l’apprentissage machine, reposant sur des algorithmes spécifiques appliqués à des données en masse, s’intéresse aux principales méthodes (apprentissages supervisé et non supervisé) et en illustre des utilisations sur des cas simples, dans l’objectif de comprendre comment ces techniques contribuent à l’innovation dans différents domaines comme l’industrie, la recherche, la santé, et dans de nombreux pans de notre vie quotidienne.
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Lire l’articleAuteur(s)
-
Jean-François SIGRIST : Ingénieur, journaliste scientifique - eye-π –Tours, France
INTRODUCTION
Depuis le milieu des années 2010, les avancées en intelligence artificielle (IA) connaissent un développement constant et souvent qualifié d’exponentiel. La fascination pour ces techniques transcende les frontières scientifiques, économiques et politiques, comme en témoignent l’augmentation du nombre de publications académiques, les multiples articles de vulgarisation et les nombreux essais et dossiers consacrés au sujet.
Si l’IA est aujourd’hui une technologie phare du XXIe siècle, ses fondements théoriques remontent aux années 1950, une époque où le mathématicien Alan Turing posait les bases des premiers concepts d’intelligence artificielle. Elle résulte de la lente construction de concepts et algorithmes que la disponibilité croissante de données et l’augmentation régulière des capacités de calcul ont rendus concrètement déclinables.
Ce domaine en pleine expansion englobe un ensemble d’algorithmes complexes permettant aux machines de résoudre des problèmes, d’apprendre de leurs expériences et d’optimiser leurs performances de façon autonome.
Dans cet article, à destination principale d’élèves ingénieurs et plus généralement de toute personne désireuse d’une première introduction sur le sujet, nous proposons une synthèse qui vise à retracer brièvement l’histoire de l’IA, à définir ses concepts clefs et à exposer les principales méthodes d’apprentissage. Chaque technique sera illustrée par des exemples simples pour en faciliter la compréhension, contribuant ainsi à clarifier les rouages de cette révolution technologique. Cet article est associé à deux articles compagnons [AG 297] et [AG 298] qui s’intéressent aux applications de ces techniques et aux innovations qu’elles permettent dans de nombreux domaines.
Le lecteur trouvera ces références dans la rubrique « Pour en savoir plus » associée à cet article. Une bibliographie supplémentaire et des liens vers des sites internet lui proposent des ressources utiles afin d’approfondir ses connaissances sur le sujet.
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Apprentissage non supervisé2. Apprentissage supervisé
L’apprentissage dit « supervisé » [H 5 010] est une branche de l’apprentissage automatique (ou machine learning) qui consiste à entraîner un modèle à partir de données « étiquetées », c’est-à-dire des exemples d’entrées associés à des sorties désirées connues. L’objectif est d’apprendre au modèle à généraliser à de nouvelles données non étiquetées et à effectuer des prédictions précises. Les techniques d’apprentissage supervisé demandent donc un traitement préalable des données : la qualité et la pertinence des prédictions réalisées à l’aide d’algorithmes d’apprentissage supervisé dépendent de cette tâche de traitement, qui consiste à s’assurer de l’intégrité, de la pertinence et de l’exactitude des données utilisées.
2.1 Méthodes de régression
Les méthodes de régression constituent un premier type d’apprentissage supervisé et sont utilisées afin de prédire une variable quantitative donnée. Un modèle de régression consiste ainsi à expliciter une relation entre une variable, dite « expliquée », et d’autres variables, dites « explicatives ». Cette relation s’exprime par exemple sous la forme :
où
...
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Apprentissage supervisé
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - JUMPER (J.), HASSABIS (D.) et al - Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. - Nature, 596, pp. 583-589 (2021).
-
(2) - JORDAN (B.) - AlphaFold : un pas essentiel vers la fonction des protéines, Médecine/Science. - 37, pp. 197-200 (2021).
-
(3) - DAVID (A.), ISLAM (S.), TANKHILEVICH (E.), STERNBERG (M.) - The AlphaFold Database of Protein Structures: A Biologist’s Guide. - Journal of Molecular Biology, 434, 167336 (2022).
-
(4) - BELLON (A.), VELKOVSKA (J.) - L’intelligence artificielle dans l’espace public : du domaine scientifique au problème public. - Réseaux, 240, pp. 31-70 (2023).
-
(5) - ENCEL (S.) - Le vertige d’un avenir contrôlé par la machine. - Historia, 933, pp. 58-59 (2024).
-
(6) - PORTNOFF (A.Y.), SOUPIZET (J.F.) - Intelligence...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
-
Comment protéger ses données et bases de données ?
-
...
ANNEXES
DeepMind – Alphafold
https://deepmind.google/discover/blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/
Deeply Learning
https://deeplylearning.fr/cours-theoriques-deep-learning/les-differents-types-dapprentissage/
Experiment with Google
https://experiments.withgoogle.com/
SciKitLearn
TensorFlow Playground
https://playground.tensorflow.org/
La Revue IA
HAUT DE PAGEOrganismes – Fédérations – Associations (liste non exhaustive)
ActuIA
Association française pour l’intelligence artificielle
Association Aristote
http://www.association-aristote.fr/
Hub France IA
Société de mathématiques appliquées et industrielles
Perspectives IA
Laboratoires...
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QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE
1/ Quiz d'entraînement
Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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