L'apprentissage automatique (ou ML pour Machine Learning) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et un élément clé de la science des données. Cette discipline utilise des méthodes statistiques pour classer ou prédire des schémas récurrents au sein des données afin de faciliter la collecte d'informations pour la veille économique, l'expérience client, l'étude de marché et d'autres moteurs de prise de décision.

L'apprentissage automatique peut être supervisé, non supervisé et renforcé.

  • Apprentissage supervisé : les algorithmes sont entraînés avec des données sectorielles spécifiques pour fournir des informations clés. Cette méthode est généralement utilisée pour les applications métier.
  • Apprentissage non supervisé : les algorithmes passent au crible des millions de points de données et commencent à identifier des modèles par eux-mêmes. Cette méthode est couramment utilisée dans des domaines tels que le regroupement de données météorologiques.
  • Apprentissage par renforcement : il s'agit d'une approche avancée de l'apprentissage automatique avec laquelle les algorithmes apprennent à percevoir et à interpréter leur environnement avant de prendre des mesures correctives par essais-erreurs. Un exemple : la robotique basée sur l'IA.

L'apprentissage automatique est utilisé dans les projets d'exploration de données pour la classification des sujets, des caractéristiques et des aspects, l'analyse de texte, le partitionnement sémantique et bien d'autres tâches. Ces éléments sont essentiels dans les techniques d'IA telles que, entre autres, la reconnaissance d'entités nommées, le traitement automatique du langage naturel (TALN), l'analyse des sentiments ou la recherche sémantique, qui sont indispensables pour extraire des informations clés du Big Data.

Les modèles d'apprentissage automatique apprennent par eux-mêmes grâce aux réseaux de neurones artificiels (RNA) qui y sont intégrés. Les RNA sont des algorithmes capables de comprendre les points de données et d'établir des corrélations entre les modèles comme le fait le cerveau humain, ce qui rend les modèles d'apprentissage automatique plus intelligents à mesure qu'ils traitent des volumes de données.

Plus les RNA ont de couches neuronales, plus leur capacité à comprendre sémantiquement les données de millions d'entités représentées sous la forme de graphes de connaissances sera élevée. Cette forme avancée d'algorithmes de RNA se traduit par l'apprentissage profond (ou DL pour deep learning), un sous-domaine capable de reconnaître des schémas très complexes dans n'importe quel type de données à des fins d'analyse et de modélisation prédictive.

Les modèles d'apprentissage automatique doivent être entraînés pour fournir des informations clés à partir du Big Data. Lorsqu'ils sont entraînés avec des données de qualité, ces modèles peuvent être utilisés efficacement dans l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux et l'analyse des commentaires afin d'extraire des informations pertinentes sur la marque, les clients et le marché.