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Le machine learning : fonctionnement, évolution et limite

Le machine learning et la traduction

Le machine learning se présente comme une technique de programmation informatique. Il utilise des probabilités statistiques pour permettre aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes sans programmation explicite. Il a pour objectif de reconnaître parmi des données, des structures difficiles à mesurer ou à détecter manuellement. À partir de ces structures, il est possible de chercher à classifier des individus, à expliquer l’apparition ou non d’une caractéristique, etc.

Domaine en pleine évolution, le machine learning occupe notre quotidien. À travers cet article, sachez comment il fonctionne et quelles sont ses véritables utilités.

Principe de base du machine learning

Le fonctionnement du machine learning réside dans l’entrée de nombreuses données dans l’ordinateur. Pour apprendre, votre machine aura besoin de consommer des big data.

La voiture autonome est un bel exemple du machine learning. Cette voiture est équipée d’un capteur lidar, de plusieurs caméras, de radars, etc. Ces équipements assurent et garantissent différentes fonctions : 

  • Le GPS : cette fonction permet de déterminer en permanence et avec précision l’emplacement du véhicule.
  • La détection d’objets fixes ou mobiles : ces objets peuvent se situer sur les côtés ou à l’arrière de la voiture.

Le machine learning est également utilisé dans d’autres domaines, comme la création d’une classification des clients selon les achats passés. Il peut également servir pour prédire la quantité de ventes d’un produit sur les 3 prochains mois. En outre, le machine learning peut servir pour reconnaître automatiquement un visage ou un chiffre manuscrit. 

On peut dire que le machine learning concerne de nombreux domaines, le rendant utile pour la vie de tous les jours et les entreprises.

Évolution du machine learning

Le machine learning est une technologie qui ne date pas d’hier. En effet, le tout premier réseau neuronal artificiel a été inventé en 1958. Portant le nom de Perceptron, il a été conçu par Frank Rosenblatt, un psychologue américain.

Au début, Perceptron devait être une machine et non un algorithme. Vers 1960, il a été utilisé pour le développement de Mark 1 Perceptron. Il s’agit d’une machine de reconnaissance d’images qui a été le premier ordinateur à utiliser des réseaux neuronaux artificiels (ANN). Mark 1 Perceptron a servi pour simuler la réflexion humaine tout en apprenant par essais et erreurs.

Entre 1956 et 2018, le machine learning est de plus en plus utilisé en raison de la puissance de traitement des ordinateurs et de la multiplication des frameworks open source.

De nos jours, le machine learning est présent partout : la personnalisation du marketing, les transactions boursières, la protection contre les logiciels malveillants, etc.

Les catégories de machine learning

On distingue principalement 3 catégories de machine learning :

Le machine learning avec supervision

Il s’agit d’une technologie élémentaire avec laquelle les opérateurs présentent à l’ordinateur des exemples d’entrées et des sorties désirées. L’ordinateur recherchera alors des solutions afin d’obtenir ces sorties selon les entrées. Le machine learning avec supervision vise alors à ce que l’ordinateur apprenne la règle générale qui mappe les entrées et les sorties.

Le machine learning avec supervision peut être utilisé pour effectuer des prédictions sur des données futures ou indisponibles. Il est alors question de modélisation prédictive.

À titre d’exemple, ce type de machine learning permet de prédire la valeur d’un bien immobilier à partir d’entrées telles que l’emplacement, la surface, le nombre de pièces, etc.

Le machine learning sans supervision

L’algorithme du machine learning sans supervision est laissé à lui-même afin de déterminer la structure de l’entrée. Il permet de découvrir des structures enfouies dans les données. Cette approche est aussi appelée feature learning ou l’apprentissage des caractéristiques.

L’algorithme de reconnaissance faciale prédictive de Facebook est un type de machine learning sans supervision. Il sert à identifier les personnes sur les photos publiées par les utilisateurs.

Le machine learning par renforcement

Avec le machine learning par renforcement, le programme informatique interagit avec un environnement dynamique dans lequel il doit atteindre un certain objectif. C’est par exemple le cas pour affronter un adversaire dans un jeu ou conduire un véhicule.

Le machine learning et la traduction

Le machine learning a permis de créer de nombreux outils de traduction automatique pour certains types de textes. La traduction basée sur cette technologie est alimentée par des volumes de données importants. Les grands fournisseurs de cloud sont nombreux à utiliser cette technologie. De plus en plus de professionnels et entreprises ont également recours à la traduction automatique. L’accès à une telle technologie permet de gagner en temps et en argent. Néanmoins, la traduction automatique connaît certaines limites.

Les limites de la traduction automatique

Même si la traduction automatique connaît une évolution fulgurante, elle a encore certaines limites.

En effet, la plupart des algorithmes ne sont pas en mesure de comprendre les nuances du langage courant. Il en va de même avec les langages spécialisés utilisés dans les documents légaux ou médicaux. Une traduction inappropriée dans ce type d’activité est à l’origine de sérieux problèmes. Cela peut être, par exemple une erreur de diagnostic, de prescriptions, de résultats d’analyse, etc. En outre, les outils de traduction automatique gèrent difficilement les adaptations littéraires tout comme les œuvres de fiction. Les dialectes spécifiques et les argots peuvent aussi poser des problèmes pour un modèle de machine learning.

Pour remédier aux limites de la traduction automatique, il convient de s’adresser à une agence de traduction professionnelle. Elle met à votre disposition des traducteurs expérimentés qui maîtrisent de nombreuses langues. Vous pourrez lui confier tous types de traduction :

Une entreprise de traduction se base sur les compétences de traducteurs natifs et maîtrisant les expressions et les vocabulaires utilisés au quotidien ou dans des domaines spécifiques. Particuliers, professionnels et entreprises peuvent tous recourir aux services d’une société de traduction. Cette dernière peut traduire document espagnol vers danois, anglais vers français, etc.

Même si le machine learning est avantageux sur de nombreux points, la traduction humaine promet plus de fiabilité et de sûreté.

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