L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui travaille sur les données et les algorithmes afin d’améliorer la capacité de l’IA à imiter la façon dont les humains apprennent. L’apprentissage automatique est étroitement lié à l’apprentissage profond, son sous-ensemble, que nous explorons dans un autre article. Au fil du temps, les informaticiens peuvent entraîner les modèles d’apprentissage automatique afin d’accroître leur précision. Les algorithmes d’apprentissage automatique constituent l’épine dorsale des systèmes d’apprentissage automatique, qui déterminent à leur tour le type de modèle qu’ils produisent. Dans la vie de tous les jours, l’apprentissage automatique a donné naissance à des technologies de reconnaissance vocale, à des robots de conversation en ligne et à des moteurs de recommandation déterminés par des algorithmes. Le potentiel de l’apprentissage automatique à façonner un nouveau paradigme de vie et de travail dans une société technologique soulève des questions éthiques sur la vie privée, la partialité et la responsabilité, que nous explorerons dans l’article suivant.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA et fonctionne dans un contexte plus étroit que l’IA en général. À son tour, l’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Comme nous le verrons dans un article connexe sur l’apprentissage profond, ce qui distingue l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, c’est que l’apprentissage profond implique au moins trois couches de réseaux neuronaux, qui sont des modèles d’apprentissage automatique conçus pour refléter les voies neuronales et les processus de prédiction du cerveau humain.
Les algorithmes d’apprentissage automatique se composent de trois parties principales. Tout d’abord, les algorithmes d’apprentissage automatique prennent des données d’entrée et analysent les modèles qu’elles forment afin d’établir une prédiction. La fonction d’erreur d’un algorithme d’apprentissage automatique peut alors comparer la prédiction qu’il a générée à tout exemple connu, évaluant ainsi la précision du modèle. Enfin, l’algorithme s’adapte aux points de données de l’ensemble d’apprentissage, afin d’aligner la prédiction du modèle plus étroitement sur l’exemple connu. Un cycle itératif peut alors résulter de ce processus initial, produisant une optimisation du modèle qui atteindra progressivement un seuil de précision. Nous allons maintenant examiner différents modèles d’apprentissage automatique impliqués dans ce processus d’optimisation du modèle :
1. Méthodes d’apprentissage supervisé
Les méthodes d’apprentissage supervisé utilisent des ensembles de données étiquetées, qui consistent en des données brutes auxquelles sont attribuées des étiquettes pour fournir un contexte, dans le processus de formation des algorithmes pour classer les données ou prédire les résultats. Le modèle d’apprentissage supervisé reçoit des données d’entrée et ajuste ses poids en conséquence pour s’adapter aux données. Dans cette partie du processus, l’étape d’ajustement est cruciale pour permettre au modèle de s’adapter aux données sans s’y référer de manière trop étroite ou trop large et perdre ainsi sa capacité à prédire les résultats avec précision. Des outils tels que la classification des spams dans une boîte aux lettres électronique sont un exemple d’apprentissage supervisé. Les méthodes d’apprentissage supervisé peuvent également faire appel à des réseaux neuronaux. Dans le cas de focalx, notre logiciel de balayage de véhicules par IA gagne en précision au fur et à mesure que des données sur les véhicules entrent dans le système, ce qui permet aux algorithmes d’affiner leurs capacités de balayage de manière exponentielle.
2. Méthodes d’apprentissage non supervisé
Les méthodes d’apprentissage non supervisé reflètent les méthodes d’apprentissage supervisé dans la mesure où elles forment des algorithmes à travailler sur des ensembles de données. La différence avec l’apprentissage non supervisé est que les données sur lesquelles elles travaillent ne sont pas étiquetées et forment des ensembles de données également connus sous le nom de clusters. Dans le cas de l’apprentissage non supervisé, les algorithmes mettent en évidence des modèles cachés ou des grappes de données, révélant les similitudes et les différences d’informations. En tant qu’outil, l’apprentissage non supervisé se prête bien à l’analyse exploratoire des données (AED), une méthode de recherche utile pour tester des hypothèses et repérer des anomalies. L’analyse en composantes principales (ACP) et la décomposition en valeurs singulières (SVD) sont des techniques courantes d’AED. Dans un contexte marketing, l’apprentissage non supervisé peut éclairer les stratégies de vente croisée et permettre la segmentation de la clientèle. Comme les méthodes d’apprentissage supervisé, les méthodes d’apprentissage non supervisé peuvent impliquer des algorithmes tels que les réseaux neuronaux, ainsi que des méthodes spécifiques à un domaine, telles que les algorithmes de regroupement probabiliste.
3. Méthodes d’apprentissage semi-supervisé
Les méthodes d’apprentissage semi-supervisé sont un hybride des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé. Les algorithmes d’apprentissage semi-supervisé entraînent des ensembles de données étiquetés plus petits à la classification directe tout en extrayant des données d’un ensemble de données non étiqueté plus important. À cet égard, les méthodes d’apprentissage semi-supervisé peuvent compenser le biais des étiquettes qui peut apparaître dans les méthodes d’apprentissage supervisé, tout en donnant la priorité à un degré de précision plus élevé dans l’utilisation des résultats cibles clairs des méthodes d’apprentissage supervisé, contrairement aux méthodes d’apprentissage non supervisé. En outre, la priorité accordée aux méthodes d’apprentissage semi-supervisé présente l’avantage de s’adapter aux contextes dans lesquels il n’existe pas suffisamment de données étiquetées pour former les algorithmes d’apprentissage supervisé. En tant que solution pour économiser les ressources lorsque l’étiquetage des données devient coûteux, les méthodes d’apprentissage semi-supervisé peuvent permettre l’intégration de l’IA dans les petites entreprises et organisations.
4. Méthodes d’apprentissage par renforcement
Les méthodes d’apprentissage par renforcement sont étroitement liées aux méthodes d’apprentissage supervisé, à la différence que les méthodes d’apprentissage par renforcement n’entraînent pas les algorithmes à l’aide d’échantillons de données. Au lieu de cela, les modèles d’apprentissage par renforcement apprennent par essais et erreurs, générant la meilleure solution à un problème donné après avoir rencontré diverses inadéquations en cours de route. Un exemple récent de l’apprentissage par renforcement se trouve dans le domaine de la locomotion des robots, où les robots humanoïdes suivent la direction des entrées de l’apprentissage par renforcement, naviguant avec succès dans des environnements intérieurs et extérieurs.
Applications courantes de l’apprentissage automatique dans la vie quotidienne
Les applications courantes de l’apprentissage automatique dans la vie quotidienne se situent dans des contextes linguistiques, où des modèles linguistiques peuvent transformer des signaux vocaux en commandes, notamment dans des technologies de reconnaissance vocale comme Siri, ou des assistants personnels virtuels comme Alexa d’Amazon. Dans ces deux contextes, le traitement du langage naturel (NLP) combine un modèle de langage humain basé sur des règles avec des modèles d’apprentissage automatique. Un autre exemple concret de l’apprentissage automatique est l’utilisation de moteurs de recommandation basés sur des données qui mettent en évidence le comportement des consommateurs pour alimenter des modèles prédictifs.
1. Technologies de reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale, également connue sous le nom de reconnaissance automatique de la parole (ASR), de speech-to-text ou de reconnaissance vocale par ordinateur, exploite les capacités de la PNL pour transformer la parole humaine en un format écrit. Les appareils mobiles et les tablettes intègrent souvent la reconnaissance vocale automatique dans leurs systèmes, comme Siri ou Google Assistant. Les fonctions de RPA permettent d’améliorer l’accessibilité des textes. Dans le contexte de l’industrie automobile, les dispositifs de reconnaissance vocale peuvent utiliser les systèmes de navigation à commande vocale et les fonctions de recherche intégrées dans les autoradios pour améliorer la sécurité des conducteurs.
2. Chatbots et agents virtuels en ligne
Les chatbots et les agents virtuels en ligne sont une autre application quotidienne de l’apprentissage automatique. Dans les domaines du service à la clientèle tels que la banque en ligne, les chatbots alimentés par l’IA peuvent se synchroniser avec les systèmes de gestion de la relation client (CRM). Ces chatbots peuvent s’intégrer aux plateformes de données clients pour prédire les problèmes courants et fournir aux clients un service d’assistance personnalisé 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. En outre, les chatbots en ligne permettent aux spécialistes du marketing de promouvoir leurs produits grâce à l’engagement des clients sur les sites web et les plateformes de médias sociaux. L’une des fonctions les plus utiles des chatbots est qu’ils peuvent répondre aux FAQ (questions fréquemment posées), en fournissant une assistance pertinente aux clients en matière de conseils, d’expédition et d’autres recommandations pertinentes sur les produits. En entraînant des modèles d’IA à travailler sur des ensembles de données clients, les entreprises peuvent utiliser la prédiction pour améliorer la pertinence et l’utilité de leurs messages pour les clients. Parmi les bots de messagerie les plus courants, citons Slack ou Facebook Messenger. L’IA conversationnelle représente donc la frontière de la manière dont l’IA peut imiter la parole et la conversation humaines.
3. Moteurs de recommandation basés sur les données des consommateurs
Les moteurs de recommandation basés sur les données des consommateurs sont un moyen utile d’utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle pour identifier des modèles dans les données afin d’améliorer les stratégies de vente croisée. En s’appuyant sur des données qui reflètent l’historique du comportement d’un consommateur et son interaction avec les produits, ces algorithmes peuvent faire des recommandations de produits ciblées afin d’améliorer l’expérience globale du client, de favoriser sa fidélité et de le faire revenir. Un exemple de ce type d’outil est Rosetta, un outil alimenté par l’IA qui utilise les fonctions de prédiction de l’apprentissage automatique pour transformer l’engagement des clients. Dans cet exemple, les marques peuvent utiliser les recommandations de commerce électronique générées par Rosetta pour mieux comprendre les besoins des clients et améliorer la fidélisation. Enfin, un exemple courant de moteurs de recommandation centrés sur le consommateur est celui des eds et de l’amélioration de la fidélisation. Enfin, un exemple courant de moteurs de recommandation centrés sur le consommateur est la fonction d’analyse prédictive informée par les données d’Amazon.
En s’appuyant sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour recommander des produits pertinents aux clients lors du passage en caisse, les approches de vente croisée d’Amazon ciblent les clients au moment où ils sont le plus susceptibles d’envisager un achat supplémentaire. Dans le même ordre d’idées, les moteurs de recommandation d’Amazon se souviennent des achats passés des clients, ce qui améliore également la qualité des prédictions pour les recommandations d’achat futures.
Avantages et inconvénients de l’apprentissage automatique : nouvelles opportunités et impacts imprévus
1. Perturbations du marché du travail actuel
Les perturbations du marché du travail actuel sont le domaine de l’IA que les détracteurs de l’IA mentionnent dans les débats sur les inconvénients des algorithmes d’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique a déjà créé un nouveau paradigme de travail, apportant des avantages imprévus grâce à l’automatisation. Bien que l’automatisation suscite des inquiétudes, cette perturbation crée de nouvelles possibilités d’emploi. L’industrie automobile en est un exemple : de nombreux fabricants, comme General Motors, passent à la production de véhicules électriques pour répondre à des normes plus écologiques en matière de développement durable.
À l’heure où les véhicules passent du gaz à l’électricité, l’IA a de nombreuses possibilités de faciliter la transition vers un nouveau paradigme. Dans le même ordre d’idées, l’IA créera une demande d’emplois dans d’autres domaines, y compris le besoin de mains humaines pour soutenir la gestion de systèmes d’IA complexes. En outre, l’IA façonnera la création de nouveaux emplois qui répondront aux problèmes techniques émergents liés aux industries qu’elle affecte. Le service à la clientèle est un exemple de secteur où l’IA exploitera l’apprentissage automatique pour modifier la manière dont les entreprises répondent aux besoins de leurs clients, de la promotion des produits à la fidélisation de la clientèle. Dans ce domaine, les entreprises ont la possibilité d’utiliser les capacités de l’IA pour automatiser les campagnes de marketing des produits et utiliser la prédiction des données pour créer une meilleure expérience du produit.
Dans l’ensemble, le plus grand défi de l’intégration de l’IA dans le monde du travail sera de soutenir la transition des personnes vers de nouveaux rôles qui sont en demande en raison de l’impact de l’IA sur les changements de la demande de l’industrie.
2. Sécurité des données
La sécurité des données est un autre aspect de l’apprentissage automatique pour lequel les perturbations du paradigme actuel de l’interaction numérique ont entraîné des changements dans les politiques récentes. Le règlement général sur la protection des données (RGPD) de 2016, qui protège les données personnelles au sein de l’Union européenne et de l’Espace économique européen, est un exemple de changement de politique qui en a résulté. En outre, dans l’État de Californie, aux États-Unis, les autorités ont introduit une loi sur la protection des données spécifique aux consommateurs, le California Consumer Privacy Act (CCPA). La CCPA exige que les entreprises informent les consommateurs de la collecte de leurs informations personnelles identifiables (PII).
Malgré les inconvénients liés à l’adaptation à un nouveau paradigme, où l’impact des algorithmes d’apprentissage automatique sur la protection des données et la vie privée pose des problèmes complexes, l’émergence de l’IA et de l’apprentissage automatique dans ce domaine présente des avantages. Par exemple, si l’IA ajoute une couche de complexité et de vulnérabilité aux modèles existants de sécurité des données, il existe également plusieurs possibilités d’utiliser les algorithmes d’IA et les modèles de prédiction pour résoudre les problèmes de cybersécurité.
Utilisés habilement, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent résoudre les mêmes problèmes que ceux qu’ils posent en matière de sécurité. Alors que les cybercriminels pourraient manipuler ChatGBT à leurs propres fins et perturber les systèmes internes des entreprises, les développeurs d’IA, les entreprises et les décideurs politiques peuvent collaborer pour former une génération de nouveaux professionnels de la cybersécurité afin d’améliorer l’infrastructure mondiale de la cybersécurité. De cette manière, un nouveau secteur de rôles au sein du secteur de la cybersécurité peut émerger et devenir une voie de carrière attrayante pour les personnes qui résolvent des problèmes, avec une pénurie mondiale estimée à 4 millions de professionnels de la cybersécurité.
Selon un article du Forum économique mondial datant de 2023, c’est sur le continent africain que la demande de formation pour prévenir les menaces de la cybercriminalité liée à l’IA est la plus forte. Cette statistique est importante car elle reflète l’importance de la cybersécurité en tant que problème mondial ayant des implications structurelles sur les économies locales et internationales dans un monde hyperconnecté.
3. Préjugés, discrimination et zones d’ombre éthiques
Les préjugés, la discrimination et les zones d’ombre éthiques constituent une troisième préoccupation liée à l’utilisation généralisée des algorithmes d’apprentissage automatique dans le monde d’aujourd’hui. La principale préoccupation concernant la discrimination liée à l’apprentissage automatique est que les modèles d’apprentissage automatique peuvent hériter des préjugés de l’influence humaine et les amplifier dans les principaux aspects de la société [1].
Les biais sont particulièrement importants dans le domaine des modèles d’apprentissage supervisé, où les professionnels de l’IA forment des modèles d’apprentissage automatique en utilisant des ensembles de données étiquetées, ce qui suppose un biais de sélection avant que les modèles n’aient analysé les données. Un autre exemple des inconvénients des modèles d’apprentissage automatique est celui des processus de recrutement des sociétés transnationales. Une étude a montré qu’ Amazon a dû se débarrasser d’un outil expérimental d’apprentissage automatique utilisé pour trier les CV des candidats et identifier les meilleurs talents, car l’outil s’est avéré discriminatoire, pénalisant les CV qui comprenaient le mot « féminin », comme dans des phrases telles que « capitaine d’un club d’échecs féminin ».
En outre, les critiques ont souligné les eaux troubles de l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique dans les pratiques d’embauche, notamment l’absence de politique claire sur la quantité de données relatives à un candidat à laquelle une organisation peut avoir accès. Dans un autre contexte, IBM a abandonné ses produits de reconnaissance et d’analyse faciale en raison des risques d’applications non éthiques des outils de reconnaissance faciale par IA à des fins de surveillance de masse et de profilage racial, qui violent les droits de l’homme fondamentaux.
D’autre part, certaines organisations soutiennent l’argument selon lequel les modèles d’apprentissage automatique permettent à leurs recruteurs d’aller au-delà des réseaux habituels de candidats et de s’adresser à un plus grand nombre de talents. Par exemple, Goldman Sachs a créé un outil d’analyse de CV pour orienter les candidats vers la division qui leur conviendrait le mieux.
À l’instar des problèmes de sécurité des données que posent les algorithmes d’apprentissage automatique, les fonctions potentiellement discriminatoires des pratiques d’embauche fondées sur l’IA nécessitent une collaboration entre les décideurs politiques, les systèmes de gestion d’entreprise et les chercheurs afin de garantir que les pratiques d’embauche restent aussi équitables que possible. Selon Reuters, le paysage juridique s’adapte avec de nouvelles législations à ces défis, notamment l’Algorithmic Accountability Act aux États-Unis et l’Artificial Intelligence Act dans l’UE, qui fournissent un cadre pour garantir la responsabilité et la neutralité dans les applications de l’IA.
Conclusion
Les modèles d’apprentissage automatique sont un aspect fondamental de l’intelligence artificielle qui peut révolutionner la façon dont les humains interagissent dans la vie de tous les jours, en automatisant une variété de fonctions. Comme nous l’avons exploré dans cet article, les avantages et les inconvénients des algorithmes d’apprentissage automatique interagissent de manière complexe, ce qui signifie que les juristes, les décideurs politiques et les organisations s’adaptent rapidement aux zones d’ombre éthiques posées par leur impact sur des domaines clés de la vie, tels que le marché du travail.
Ce que nous retenons de cette analyse, c’est que l’impact des modèles d’apprentissage automatique et leurs avantages et inconvénients pour les domaines humains ne se limitent pas à un domaine spécifique. Au contraire, les implications généralisées des modèles d’apprentissage automatique pour la sécurité des données, les opportunités de travail, les logiciels de sécurité pour la reconnaissance faciale et les algorithmes des médias sociaux signifient que l’éthique et les valeurs de l’IA sont un sujet essentiel de discussion et de collaboration. Il est donc primordial que les éthiciens, les chercheurs et les juristes s’associent pour concevoir une législation adéquate afin de réglementer les pratiques de l’IA et d’en exploiter les avantages.
