Apprentissage automatique

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

L’apprentissage automatique est le concept selon lequel un programme informatique peut apprendre et s’adapter à de nouvelles données sans intervention humaine. L’apprentissage automatique est un domaine de l’ intelligence artificielle (IA) qui maintient à jour les algorithmes intégrés d’un ordinateur, quels que soient les changements dans l’économie mondiale.

Comprendre l’apprentissage automatique

Divers secteurs de l’économie sont confrontés à d’énormes quantités de données disponibles sous différents formats à partir de sources disparates. L’énorme quantité de données, appelées big data, devient facilement disponible et accessible en raison de l’utilisation progressive de la technologie, en particulier des capacités informatiques avancées et du stockage en nuage. Les entreprises et les gouvernements se rendent compte des énormes connaissances qui peuvent être obtenues en exploitant les mégadonnées, mais manquent des ressources et du temps nécessaires pour parcourir sa richesse d’informations. En tant que telles, les mesures d’intelligence artificielle sont utilisées par différentes industries pour collecter, traiter, communiquer et partager des informations utiles à partir d’ensembles de données. L’apprentissage automatique est une méthode d’IA de plus en plus utilisée pour le traitement du Big Data.

Les diverses applications de données de l’apprentissage automatique sont formées grâce à un algorithme complexe ou un code source intégré à la machine ou à l’ordinateur. Ce code de programmation crée un modèle qui identifie les données et construit des prédictions autour des données qu’il identifie. Le modèle utilise des paramètres intégrés dans l’algorithme pour former des modèles pour son processus de prise de décision. Lorsque des données nouvelles ou supplémentaires deviennent disponibles, l’algorithme ajuste automatiquement les paramètres pour vérifier un changement de modèle, le cas échéant. Cependant, le modèle ne devrait pas changer.

Utilisations de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est utilisé dans différents secteurs pour diverses raisons. Les systèmes de négociation peuvent être calibrés pour identifier de nouvelles opportunités d’investissement. Les plates formes de marketing et de commerce électronique peuvent être réglées pour fournir des recommandations précises et personnalisées à leurs utilisateurs en fonction de l’historique de recherche Internet des utilisateurs ou des transactions précédentes. Les établissements de crédit peuvent intégrer l’apprentissage automatique pour prédire les créances douteuses et créer un modèle de risque de crédit. Les centres d’information peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour couvrir d’énormes quantités de reportages de tous les coins du monde. Les banques peuvent créer des outils de détection de fraude à partir de techniques d’apprentissage automatique. L’intégration de l’apprentissage automatique à l’ère du numérique est sans fin, car les entreprises et les gouvernements deviennent plus conscients des opportunités que présentent les mégadonnées.

Application de l’apprentissage automatique

Le fonctionnement de l’apprentissage automatique peut être mieux expliqué par une illustration dans le monde financier. Traditionnellement, les acteurs du marché des valeurs mobilières tels que les chercheurs financiers, les analystes, les gestionnaires d’actifs et les investisseurs individuels parcourent de nombreuses informations provenant de différentes sociétés du monde entier pour prendre des décisions d’investissement rentables. Cependant, certaines informations pertinentes peuvent ne pas être largement diffusées par les médias et ne peuvent être communiquées qu’à quelques privilégiés qui ont l’avantage d’être des employés de l’entreprise ou des résidents du pays d’où provient l’information. De plus, il n’y a que peu d’informations que les humains peuvent collecter et traiter dans un laps de temps donné. C’est là qu’intervient l’apprentissage automatique.

Une société de gestion d’actifs peut utiliser l’apprentissage automatique dans son domaine d’analyse et de recherche d’investissement. Supposons que le gestionnaire d’actifs n’investisse que dans des actions minières. Le modèle intégré au système scanne le Web et collecte tous les types d’événements d’actualité des entreprises, des industries, des villes et des pays, et ces informations rassemblées constituent l’ensemble de données. Les gestionnaires d’actifs et les chercheurs de l’entreprise n’auraient pas été en mesure d’obtenir les informations de l’ensemble de données en utilisant leurs pouvoirs humains et leur intelligence. Les paramètres construits parallèlement au modèle n’extraient que des données sur les sociétés minières, les politiques réglementaires sur le secteur de l’exploration et les événements politiques dans certains pays de l’ensemble de données.

Exemple d’apprentissage automatique

Supposons que la société minière XYZ vient de découvrir une mine de diamants dans une petite ville d’Afrique du Sud. Un outil d’apprentissage automatique entre les mains d’un gestionnaire d’actifs qui se concentre sur les sociétés minières le mettrait en évidence comme des données pertinentes. Le modèle de l’outil d’apprentissage automatique utiliserait ensuite un outil d’analyse appelé analyse prédictive pour faire des prédictions sur la rentabilité de l’industrie minière pendant une période donnée ou sur les actions minières susceptibles de prendre de la valeur à un certain moment, en fonction de la informations récentes découvertes, sans aucune intervention du gestionnaire d’actifs. Ces informations sont relayées au gestionnaire d’actifs pour analyser et prendre une décision pour son portefeuille. Le gestionnaire d’actifs peut alors prendre la décision d’investir des millions de dollars dans l’action XYZ.

À la suite d’un événement défavorable, comme la grève des mineurs sud-africains, l’algorithme informatique ajuste automatiquement ses paramètres pour créer un nouveau modèle. De cette façon, le modèle de calcul intégré à la machine reste à jour même avec des changements dans les événements mondiaux et sans avoir besoin d’un humain pour modifier son code pour refléter les changements. Parce que le gestionnaire d’actifs a reçu ces nouvelles données à temps, il est en mesure de limiter ses pertes en sortant du stock.