3.1 Les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et profond

Mais qu'est-ce qui différentie une IA par rapport à une autre ? Pourquoi des IA n'ont pas les mêmes applications et ne peuvent résoudre des problèmes complexes ?

Pour cela, il est important de comprendre les différentes méthodes d'apprentissage qu'un développeur peut utiliser pour créer un modèle d'IA. Chaque méthode possède des caractéristiques uniques qui la rend adaptée à des types spécifiques de données et de problèmes. En maîtrisant ces méthodes et en les utilisant conjointement, les développeurs peuvent concevoir des systèmes plus précis et efficaces, capables d'analyser et d'interpréter de grandes quantités de données. 

Voici un aperçu des principales méthodes d'apprentissage^[8] :

• L'apprentissage supervisé : Le développeur fournit au modèle d'IA un ensemble de données annotées afin de former l'algorithme, incluant des données d'entrée ainsi que les réponses qui sont attendues. Par exemple, un million de photos de chiens étiquetées « Chien » et un million de photos de chats étiquetées « Chats » permettront à l'IA d'identifier les caractéristiques communes spécifiques à chaque type d'animal.^[1]
• L'apprentissage non supervisé : Le développeur alimente le modèle d'IA avec un ensemble de données non annotées et elle devra regrouper les données similaires en analysant chacune d'entre elles. En anglais, cette pratique de création de groupes homogènes est appelée le « clustering ». Par exemple, un million de photos représentant différents types d'animaux que l'intelligence artificielle devra classifier en différentes catégories basées sur des caractéristiques telles que la longueur des poils, la taille des oreilles, etc.^[1]
• L'apprentissage par renforcement : Le développeur guide l'IA en évaluant ses actions dans un environnement où la performance de l'IA est mesurée. La machine tente d’effectuer une tâche, et reçoit des retours positifs ou négatifs en fonction du résultat pour lui permettre de s’améliorer peu à peu. Par exemple, pour apprendre à jouer aux échecs, l'IA peut s'améliorer en jouant contre une autre IA et en évaluant elle-même ses mouvements à chaque étape du processus d'apprentissage.^[9]

L'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement sont trois piliers fondamentaux de l'IA. Leur compréhension permet d'améliorer la performance des modèles, de développer des solutions innovantes et d'optimiser les processus dans divers domaines tels que la reconnaissance d'images, la classification de données et la prise de décision autonome.