Qu’est-ce que le Machine Learning, ou « Apprentissage automatique » ?

En soit, le Machine Learning n’est pas nouveau. Mais on ne commence à s’y intéresser de près que depuis quelques années, car les possibilités qu’il offre sont désormais colossales. Sa définition n’est, en tant que telle, pas spécialement complexe : il s’agit d’une technologie permettant d’effectuer des prédictions. Pour cela, elle se base sur du forage de données, de la reconnaissance de patterns, des statistiques, et des analyses prédictives. Le plus connu des algorithmes de Machine Learning est Perceptron.

Beaucoup se demandent quel est précisément le lien entre Big Data et Machine Learning. Ce qu’il faut principalement comprendre, c’est que la technologie de Machine Learning est particulièrement efficace pour trouver des solutions à partir de données nombreuses, diverses, et changeantes, que seul le Big Data permet de stocker.

L’intérêt d’utiliser le Machine Learning avec le Big Data

Pour comprendre pleinement l’intérêt du Machine Learning, encore faudrait-il cerner celui du Big Data. Encore un mot employé à tort et à travers qui commence à en énerver certains, à faire peur à d’autres, que tout le monde connaît, mais que finalement très peu de gens comprennent.

Alors, qu’est-ce que le Big Data ? Le terme signifie littéralement mégadonnées, ou données massives. On l’aura compris, il sert donc à gérer et à analyser de très gros volumes de données. On ne peut en donner de définition plus précise – et c’est sans doute la raison pour laquelle il demeure un tel flou – car son usage et son utilité dépend entièrement des acteurs du marché qui la conçoivent ou l’utilisent.

Pour exploiter la valeur du Big Data en cherchant à comprendre et à analyser des données, les outils traditionnels analytiques ne sont pas suffisamment performants : le volume de données est si important qu’il est trop difficile de tester toutes les hypothèses et d’en faire des déductions intelligentes. Hadoop est la principale plateforme d’exploitation des données.

• A lire également : Comprendre le Big Data

Les outils de business intelligence (BI) et de reporting permettent simplement de faire des comptes et d’effectuer des requêtes SQL. Leur traitement analytique nécessite l’intervention d’un humain, afin de spécifier ce qui doit être calculé.

Le Machine Learning, lui, permet d’extraire la valeur de ces données sans intervention humaine. Contrairement aux outils d’analyse basiques, celui-ci est idéal pour analyser des données à la fois complexes et massives. Avec le machine learning, plus les données sont nombreuses, plus le système peut apprendre, progresser, et trouver des résultats de qualité. Voilà précisément pourquoi on parle d’apprentissage automatique.

Le Machine Learning est donc de plus en plus populaire, en particulier dans les écoles où les masters spécialisés se multiplient. Python est l’un des meilleurs langages pour débuter l’apprentissage automatique. Le Langage R est également très utilisé. Les deux ont des avantages et des inconvénients : Python est plus simple d’apprentissage, et s’adapte mieux à la manipulation de données et aux tâches répétitives. R, quant à lui, est plus adapté aux projets lourds en statistiques et pour explorer ponctuellement des ensembles de données. Mais R ne s’utilise qu’en Big Data, tandis que Python pourra également s’utiliser en développement web. Si vous êtes développeur web et que l’intelligence artificielle vous intéresse, il peut donc être intéressant de vous mettre tout doucement au Python.

Peut-on faire du Machine Learning sans Big Data ?

Et la réponse est…non. Mais si on a bien lu jusqu’ici, on aura compris !

Tout l’intérêt du Machine Learning est de permettre au système de devenir de plus en plus intelligent. Pour cela, celui-ci a besoin d’être « nourri » avec un nombre de données croissantes, pour en analyser toujours plus. Le Big Data est donc l’outil indispensable au Machine Learning et à toutes les technologies d’intelligence artificielle (IA).

Aujourd’hui, celles-ci arrivent à apprendre sans l’aide d’un humain et accèdent à un volume colossal de données en temps réel. L’analyse se fait de manière quasi instantanée, tant l’IA est devenue agile.

Quelques cas d’usage du Machine Learning

Il est toujours plus facile de comprendre l’intérêt d’une techno avec quelques exemples d’applications.
Un premier exemple de l’intérêt du Machine Learning est la facilitation de détection des fraudes. Chaque changement de comportement de consommation peut désormais être facilement analysé et les fraudes bancaires sont désormais très rapidement détectées par les algorithmes.

En e-commerce, le Machine Learning est précieux pour le retargeting : en fonction de l’historique des produits consultés, achetés, et des requêtes tapées par l’internaute, les recommandations d’achat permettront au client d’être ciblé avec des produits qui l’intéressent. Netflix utilise cette technique pour recommander des films correspondant aux goûts cinématographiques de ses clients. Amazon décuple également cette vente grâce à un targeting ultra-ciblé.

Quid du Deep Learning ?

On entend souvent parler du Deep Learning, certains se demandant alors la différence entre Machine Learning et Deep Learning. Les deux n’ont pas à être distingués, puisque le Deep Learning est en réalité une sous-catégorie de Machine Learning. Le Deep Learning concerne par exemple tout ce qui est lié à la reconnaissance visuelle ou vocale. Elle sera particulièrement utile en cas d’enquête policière pour reconnaître un visage sur une caméra de surveillance, mais également pour des cas plus courants, comme pour développer les chatbots conversationnels (Siri, Alexa, etc.).

Le Deep Learning cherche à reproduire un réseau neuronal tel que celui-ci existe dans la nature : très souvent, il s’agit de chercher à reproduire un comportement humain. L’apprentissage est ici supervisé : on va définir ce que l’on souhaite apprendre au robot. Si vous êtes fan de la série WestWorld, on est en plein dedans, puisque les robots sont créés à l’image des humains et respectent (au début de la série, en tout cas…) un scénario spécifiquement écrit. Pour que le robot apprenne à improviser et sache se nourrir de nouvelles informations à partir de ses observations, on aura besoin d’une puissance de calcul beaucoup plus élevée.

Vous avez désormais les bases du Machine Learning. La réalité est bien sûr nettement plus complexe et vous pouvez diversifier vos recherches sur Lebigdata.fr ou encore Bial-r. Sur OpenClassrooms, vous pouvez mettre un peu plus les mains dans le cambouis.

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Cette méthode est basée sur le principe que l’agent doit apprendre de l’expérience pour maximiser une récompense numérique à long terme. On note aujourd’hui son application dans divers domaines, notamment les jeux vidéo, la robotique, la gestion de portefeuille, la publicité en ligne et la recommandation de produits. À la fin de cet article, vous aurez parfaitement compris le fonctionnement, les enjeux et les applications de l’apprentissage AR.

Comment fonctionne l’apprentissage par renforcement ?

Le Reinforcement Learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à un agent virtuel d’apprendre à prendre des décisions en interagissant avec son environnement afin de l’habituer à réaliser des tâches de plus en plus complexes.

Quatre étapes, c’est ce que vous devez essentiellement retenir de cette branche du machine learning. Notez qu’un agent peut désigner ici un programme, un robot ou une autre entité virtuelle. Voici les 4 étapes.

1. Observation de l’état de l’environnement : l’agent observe l’état de l’environnement dans lequel il se trouve.
   
2. Sélection d’une action : l’agent sélectionne une action à effectuer en fonction de l’état actuel de l’environnement, un environnement qui est généralement interactif.
   
3. Réception d’une récompense : l’agent reçoit une récompense en fonction de l’action qu’il a choisie et de l’état de l’environnement dans lequel il se trouve.
   
4. Mise à jour de la politique : l’agent utilise la récompense reçue pour mettre à jour sa politique de décision, afin de choisir des actions plus appropriées pour les prochaines fois.

Le but de cette méthode est de trouver la meilleure politique de décision possible, c’est-à-dire la politique qui maximise la récompense totale que l’agent peut recevoir au fil du temps.

Par ailleurs, dans le fonctionnement de l’apprentissage, vous devez noter les concepts de valeur et de fonction de valeur.

• La valeur représente l’utilité d’une action dans un état donné de l’environnement. En clair, la valeur d’une action dans un état donné correspond à la somme des récompenses futures que l’agent peut espérer recevoir en prenant cette action et en suivant la meilleure politique de décision possible à partir de cet état.
  
• Quant à la fonction de valeur, elle représente la valeur de chaque action dans chaque état de l’environnement. Elle permet à l’agent de sélectionner la meilleure action possible dans chaque état en se basant sur la valeur de chaque action.

Pour estimer la fonction de valeur, l’agent utilise un algorithme d’AR, tel que le Q-learning ou la méthode de Monte-Carlo. Ces algorithmes permettent à l’agent de calculer une approximation de la fonction de valeur à partir des observations de l’état de l’environnement, des actions prises, des récompenses reçues et des nouvelles observations de l’état de l’environnement.

Avec ladite approximation de la fonction de valeur, il est ensuite possible de choisir la meilleure action possible dans chaque état de l’environnement. Avec cette politique de décision, l’agent peut alors maximiser la récompense totale à long terme.

Retenez donc que le processus d’apprentissage AR consiste à observer l’état de l’environnement, à sélectionner une action en fonction de cet état, à recevoir une récompense en fonction de l’action choisie, à mettre à jour la fonction de valeur et à répéter ce processus pour trouver la meilleure politique de décision possible. La fonction de valeur est utilisée pour estimer la valeur de chaque action dans chaque état de l’environnement, ce qui permet à l’agent de choisir la meilleure action possible dans chaque état pour un maximum de résultat sur le long terme.

Les différents types du Reinforcement Learning

Il existe deux principaux types d’AR : l’AR positif et l’AR négatif.

L’apprentissage par renforcement positif

Dans l’AR positif, l’agent reçoit des récompenses positives lorsqu’il effectue des actions qui l’amènent vers un état souhaité de l’environnement. Le but de l’agent est de maximiser les récompenses positives qu’il reçoit en choisissant les actions les plus appropriées dans chaque état de l’environnement interactif.

Ici, l’agent s’entraîne à prendre des décisions qui le rapprochent de son objectif en maximisant les récompenses positives qu’il reçoit. Sachez que l’objectif peut être spécifiquement défini de différentes manières en fonction de l’application. Il peut s’agir par exemple d’atteindre une position cible dans un jeu vidéo ou maximiser le retour sur investissement dans la gestion de portefeuille.

En outre, pour maximiser les récompenses positives, l’agent met à profit un algorithme d’AR pour estimer la fonction de valeur de chaque action dans chaque état de l’environnement. Cette estimation lui permet alors de sélectionner la meilleure action possible dans chaque état de l’environnement, en vue d’atteindre son objectif.

Vous devez savoir que l’AR positif est employé dans plusieurs applications, surtout la robotique.

L’apprentissage par renforcement négatif

L’AR négatif, à contrario, est un processus dans lequel l’agent reçoit des récompenses négatives lorsqu’il effectue des actions qui l’amènent vers un état non souhaité de l’environnement. Ainsi, le but de l’agent est de minimiser les récompenses négatives qu’il reçoit en choisissant les actions les plus appropriées dans chaque état de l’environnement.

Dans ce cas de figure, l’agent apprend à prendre des décisions qui l’éloignent de certaines situations indésirables en réduisant les récompenses négatives qu’il reçoit. Lesdites situations peuvent être définies de différentes manières selon l’application. À titre illustratif, il peut s’agir d’éviter les collisions dans la navigation robotique ou encore de minimiser les pertes dans la gestion de portefeuille.

En vue de minimiser les récompenses négatives, un algorithme AR est utilisé pour estimer la fonction de valeur de chaque action dans chaque état de l’environnement. Il est ensuite possible, grâce à cette estimation, de sélectionner la meilleure action possible dans chaque état de l’environnement, afin d’éviter les situations indésirables.

L’AR négatif est également utilisé dans une multitude d’applications. On citera par exemple la navigation robotique, la gestion de portefeuille et la conduite automobile autonome.

Comment formuler un problème de Reinforcement Learning ?

Pour formuler un problème d’AR, il s’impose de définir les éléments qui suivent.

• L’état initial de l’environnement
• Les actions possibles dans chaque état de l’environnement
• La récompense associée à chaque action dans chaque état de l’environnement
• Les règles de transition qui décrivent comment les états de l’environnement évoluent en fonction des actions choisies
• L’objectif de l’agent : maximiser la récompense totale à long terme.

Une fois ces éléments définis, il est possible d’utiliser des algorithmes d’AR, tels que le Q-learning ou la méthode du Monte-Carlo, pour résoudre le problème et trouver la meilleure politique de décision possible.

Aussi, il est essentiel de déterminer la durée du processus de décision.

La durée peut être discrète ou continue, selon le contexte de l’application.

• Dans un processus de décision discret, les états de l’environnement sont définis à des moments précis, et l’agent doit prendre une décision à chaque étape.
• Dans un processus de décision continu, par contre, les états de l’environnement peuvent changer de manière continue, et l’agent doit prendre des décisions en temps réel.

En outre, le type de politique de décision que l’agent doit apprendre doit aussi être défini. Ladite politique de décision peut être déterministe, c’est-à-dire qu’elle définit une action unique à prendre dans chaque état de l’environnement, ou probabiliste, c’est-à-dire qu’elle définit une distribution de probabilité sur les actions possibles dans chaque état de l’environnement.

Enfin, pour formuler un problème d’AR, l’on se doit de déterminer la méthode d’évaluation de la performance de l’agent. Cette évaluation peut se faire à partir de simulations, de tests en laboratoire ou sur le terrain, ou d’autres méthodes d’évaluation appropriées au contexte de l’application.

Retenez que pour formuler un problème d’AR, vous devez pensez à définir les éléments clés tels que l’état initial, les actions possibles, les récompenses associées, les règles de transition, la durée du processus de décision, le type de politique de décision et la méthode d’évaluation de la performance de l’agent.

Quels domaines d’application du Reinforcement Learning ?

Avec ses nombreuses prouesses, l’AR séduit de plus en plus de domaines technologiques. Son application ne cesse alors de se propager. Parmi les domaines d’applications, on note les suivantes :

• les jeux vidéo : on peut ainsi créer des agents autonomes qui ont la capacité de jouer à des jeux vidéo et de battre des joueurs humains
  
• la robotique : pour créer des robots autonomes pouvant naviguer dans un environnement complexe et de prendre des décisions en temps réel
  
• la gestion de portefeuille : il est alors possible de concevoir des agents autonomes qui peuvent de gérer un portefeuille d’investissement en prenant des décisions de trading basées sur les tendances du marché
  
• la publicité en ligne : pour mettre en place des agents virtuels autonomes capables de proposer des publicités en ligne qui maximisent le retour sur investissement
  
• la recommandation de produits : pour créer des agents autonomes aptes à recommander des produits aux clients selon leur historique d’achat et leurs préférences.

Outre les domaines sus mentionnés, l’AR trouve aussi des applications dans de nombreux autres domaines, tels que :

• la planification de trajectoire : on peut ainsi planifier la trajectoire de robots ou de véhicules autonomes en fonction des obstacles et des objectifs à atteindre
• la reconnaissance de forme : il est possible de reconnaître des formes dans des images ou des vidéos en utilisant des réseaux de neurones profonds
• la recommandation de contenus : pour recommander des contenus (musique, films, livres, etc.) à des utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leur historique de consommation
• la prise de décision médicale : ceci aide les professionnels de la santé à prendre des décisions en fonction de données médicales et de préférences du patient
• l’optimisation de la production industrielle : on peut alors optimiser les processus de production en temps réel en fonction des données de capteurs.

En somme, l’AR trouve des applications dans de nombreux domaines où il est nécessaire de prendre des décisions autonomes en fonction des données de l’environnement et des objectifs à atteindre.

Les avantages de l’apprentissage par renforcement

Si cette méthode connaît un tel engouement, ce n’est pas sans raison. L’AR présente de nombreux avantages pour la résolution de problèmes complexes et la prise de décisions autonomes.

• La capacité à résoudre des problèmes complexes et non linéaires : l’AR peut être mis à profit pour résoudre des problèmes très complexes, qui ne peuvent pas être résolus par des algorithmes classiques. En effet, il permet de prendre en compte les interactions entre les actions et les récompenses à long terme, ce qui conduit à trouver des solutions optimales même dans des environnements complexes.
  
• L’adaptabilité à des environnements dynamiques et en constante évolution : grâce à cette méthode, les agents sont en mesure de s’adapter à des environnements dynamiques et en constante évolution, car ils peuvent apprendre à prendre des décisions en fonction des données de l’environnement. Ils peuvent alors être efficaces même dans des environnements imprévus ou inconnus.
  
• La capacité à prendre des décisions en temps réel : l’AR permet aux agents de prendre des décisions en temps réel, en fonction des données de l’environnement interactif. Ils sont donc en mesure de prendre décisions efficaces et adaptées aux situations en constante évolution.
  
• L’efficacité et l’autonomie des agents dans la prise de décision : les agents sont désormais plus autonomes et efficaces dans la prise de décision, sans avoir besoin d’une intervention humaine constante. En clair, ils sont en mesure d’optimiser leur performance globale.

En plus des avantages mentionnés précédemment, il faut noter les points positifs suivants :

• la possibilité de s’adapter à des situations imprévues ou inconnues grâce à l’apprentissage continu
• la possibilité de gérer des tâches complexes impliquant des milliers de variables
• la réduction des coûts liés à la formation des agents, car l’AR peut être réalisé via des simulations ou en temps réel sur des plateformes informatiques
• l’explicabilité des décisions prises par les agents, car la fonction de valeur peut être utilisée pour comprendre les raisons des différents choix effectués.

Les inconvénients du Reinforcement Learning

S’il est vrai que l’on tire des bénéfices très importants de cette méthode, il n’en demeure pas moins que certains bémols se remarquent. L’AR présente, effectivement, des inconvénients comme :

• le temps nécessaire pour entraîner les agents à partir de zéro : l’AR nécessite souvent un grand nombre d’itérations pour entraîner un agent à effectuer une tâche spécifique. Cela peut prendre du temps, car l’agent doit explorer différents comportements pour trouver la meilleure politique de décision possible.
  
• la difficulté de définir des récompenses appropriées pour les actions prises par l’agent : il peut être difficile de définir des récompenses appropriées pour les actions prises par l’agent, car les conséquences des actions peuvent se révéler complexes et difficilement prévisibles. On peut également être face à des récompenses biaisées ou mal définies, ce qui peut conduire l’agent à apprendre des comportements indésirables.
  
• le risque de surapprentissage (overfitting) si l’agent est entraîné sur un ensemble de données trop limité : si l’agent est entraîné sur un ensemble de données trop limité, il peut “surapprendre” les comportements spécifiques de cet ensemble de données, au lieu d’apprendre à généraliser ses comportements à de nouveaux environnements. Cela peut conduire à des performances sous-optimales dans des situations inconnues.
  
• la nécessité de déployer des algorithmes en temps réel : l’AR peut nécessiter des calculs lourds pour prendre des décisions en temps réel. Il peut donc être nécessaire de déployer des algorithmes optimisés en vue de garantir des performances en temps réel.

Vous l’aurez compris, l’AR présente aussi des petits « handicaps » qui doivent être pris en compte lors de l’élaboration et de la mise en œuvre de systèmes basés sur cette méthode. Les limites et les défis de l’AR doivent être compris pour permettre son utilisation efficace et efficiente dans divers domaines.

Reinforcement Learning vs Machine Learning et Deep Learning : quelles différences ?

L’AR est une branche de l’apprentissage automatique, qui se distingue du machine learning et du deep learning par le fait qu’il s’appuie sur un système de récompense pour apprendre à prendre des décisions dans un environnement dynamique. Le machine learning et le deep learning, quant à eux, s’appuient généralement sur l’apprentissage supervisé et non supervisé pour classer et prédire des données. On remarque ainsi que l’AR est plus adapté aux problèmes d’apprentissage où les agents doivent interagir avec leur environnement pour maximiser une récompense numérique à long terme. Notez que la différence entre deep learning et machine learning se situe dans le fait que le premier est un sous ensemble du premier.

En plus de la différence fondamentale sus mentionnée, il y a d’autres différences importantes entre l’AR et les autres formes d’apprentissage automatique. On peut retenir les exemples suivants.

1. La présence d’un système de récompense : contrairement au machine learning et au deep learning, l’AR utilise un système de récompense pour apprendre à décider dans un environnement en constante évolution.
   
2. L’interaction avec l’environnement : le Reinforcement Learning implique une interaction constante avec l’environnement, tandis que le machine learning et le deep learning sont souvent employés pour analyser des ensembles de données statiques. Cette interaction constante avec l’environnement est essentielle pour que les agents puissent apprendre à prendre des décisions en temps réel.
   
3. La prise de décision autonome : avec l’AR, les agents deviennent de plus en plus autonomes dans la réalisation de leurs tâches, tandis que le machine learning et le deep learning sont souvent utilisés pour prédire ou classer des données en fonction de modèles préexistants. Pour les systèmes qui doivent prendre des décisions en temps réel sans l’intervention humaine, l’AR est donc clairement le système le plus approprié.

­SOMME TOUTE

L’AR est une branche de l’apprentissage automatique qui utilise un système de récompense pour apprendre à prendre des décisions dans un environnement en constante évolution. Il s’agit d’un processus itératif en quatre étapes : observation de l’état de l’environnement, sélection d’une action, réception d’une récompense, et mise à jour de la politique de décision. L’objectif est de trouver la meilleure politique de décision possible pour obtenir une récompense totale maximale à long terme.

L’AR peut être positif ou négatif, tout dépend de la récompense ou de la pénalité associée à chaque action prise. Et il trouve son application dans de nombreux domaines tels que la robotique, les jeux vidéo, la publicité en ligne, la gestion de portefeuille et la recommandation de produits.

Bien que le Reinforcement Learning présente des avantages tels que sa capacité à résoudre des problèmes complexes, à s’adapter à des environnements dynamiques et à prendre des décisions en temps réel, il présente également des inconvénients tels que le temps nécessaire pour entraîner les agents, la difficulté de définir des récompenses appropriées, et le risque de surapprentissage.

Enfin, l’AR se distingue du machine learning et du deep learning par sa nécessité d’un système de récompense, son interaction constante avec l’environnement, et sa capacité à prendre des décisions de manière autonome.

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