Comprendre l'IA / Glossaire

Machine learning (apprentissage automatique)

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est la principale façon de construire une IA aujourd'hui : on montre à un ordinateur beaucoup d'exemples, il y trouve des régularités et s'en sert pour traiter des cas nouveaux.

Au lieu d'écrire une règle comme « un mail avec ces mots est un spam », les développeurs donnent au système des milliers de mails déjà marqués spam ou non. Le système s'ajuste jusqu'à bien les trier, et le résultat s'appelle un modèle.

On teste ensuite le modèle sur des exemples qu'il n'a pas vus pendant l'entraînement. Si les exemples étaient variés et équitables, il marche en général bien sur les nouveaux cas. S'ils étaient étroits ou déséquilibrés, il échoue d'une façon difficile à remarquer.

Le machine learning fait tourner les recommandations, la traduction, la reconnaissance d'images et les chatbots. Il trouve des régularités ; il ne comprend pas le sens et ne vérifie pas les faits comme une personne.