Comment l'apprentissage automatique apprend par des exemples — Technologie, 11–13 ans
Certains systèmes informatiques progressent en repérant des régularités dans des exemples plutôt qu'en suivant une seule liste d'instructions. Leurs résultats dépendent beaucoup des exemples reçus.
Apprendre des régularités par des exemples
Dans l'apprentissage automatique, on donne à un ordinateur de nombreux exemples et une façon de mesurer si ses réponses sont utiles. L'ordinateur ajuste ses réglages internes pour repérer des régularités, comme des formes dans des images ou des mots dans des messages. Il n'apprend pas comme une personne; il calcule à partir de données.
Pourquoi utiliser des exemples
On utilise l'apprentissage automatique quand écrire toutes les règles serait trop difficile ou quand le monde change souvent. Reconnaître la parole, trier des photos et repérer des paiements inhabituels comportent d'innombrables variations. Les exemples aident à trouver un motif utile, sans garantir une réponse juste à chaque fois.
Entraîner un classeur d'images
Un système doit trier des pommes et des oranges. Il voit d'abord 100 images étiquetées: 60 pommes et 40 oranges. Il repère la couleur, la forme ronde et les motifs de la surface, puis prédit l'étiquette d'une nouvelle image. S'il réussit 18 images sur 20 lors du test, sa précision est de 90 %, mais les images test doivent être différentes de celles d'entraînement.
Le piège de l'intelligence supposée
On peut croire qu'une réponse assurée de l'ordinateur prouve qu'il comprend. Un modèle peut très bien associer des motifs sans saisir le sens et apprendre un détail trompeur des exemples. Cette erreur est compréhensible, car une réponse fluide paraît réfléchie; pourtant, l'assurance peut n'être qu'un score calculé.
Où on le trouve
L'apprentissage automatique apparaît dans les recherches de photos, les outils vocaux, les recommandations et les systèmes qui signalent une fraude possible. Il fait gagner du temps quand les motifs sont nombreux et répétitifs. Si une décision touche une personne, par exemple en médecine ou à l'école, il faut examiner les données, les erreurs et la responsabilité.
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