Fortune Business Insights estime le marché potentiel de l’apprentissage automatique à 26 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel composé de 36% jusqu’en 2030.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

Il s’agit d’un domaine de l’intelligence artificielle qui donne aux systèmes la capacité d’apprendre et de s’améliorer à partir de l’expérience sans être explicitement programmés. 

Il s’agit d’ordinateurs et de programmes qui peuvent être programmés pour fonctionner avec une intervention humaine minimale et qui, dans certains cas, peuvent apprendre et/ou se mettre à jour eux-mêmes.

En d’autres termes, ce type d’intelligence artificielle permet aux ordinateurs d’effectuer des tâches spécifiques sans être explicitement programmés pour le faire.

Il permet ainsi d’établir des relations entre des variables et des résultats, et de découvrir des interactions entre plusieurs variables.

Apprentissage automatique 

Quelle valeur annuelle potentielle les applications d’apprentissage automatique utilisant des ordinateurs quantiques entièrement tolérants aux pannes pourraient-elles générer?

Selon les prévisions du Boston Consulting Group, entre 150 et 220 milliards de dollars dans le monde pour les utilisateurs finaux et les fournisseurs de technologie d’ici à 2050.

L’apprentissage automatique comprend trois sous-domaines principaux : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. 

Supervisé

Les données étiquetées sont utilisées pour apprendre des caractéristiques prédictives importantes pour une variable de réponse. 

Dans cette variante, les modèles sont formés à l’aide de données étiquetées, c’est-à-dire des données dont l’entrée et la sortie sont connues. 

Le modèle apprend à faire des prédictions ou à prendre des décisions sur la base d’exemples d’apprentissage. 

Exemple: prédire le prix d’une maison en fonction de ses caractéristiques.

Non supervisé 

Ici, il n’y a pas d’étiquettes, mais les caractéristiques observées (ou traits) des entités sont utilisées pour les regrouper en grappes. 

L’objectif est de découvrir des modèles ou des structures sous-jacents dans les données. 

Par exemple, cette méthode est utilisée dans des applications telles que la segmentation de la clientèle.

Apprentissage par renforcement

Dans l’apprentissage par renforcement, les modèles apprennent à prendre des décisions séquentielles en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d’information sous forme de récompenses ou de punitions. 

Ce type d’apprentissage est utilisé dans des applications telles que les jeux de stratégie et l’optimisation des processus.