Vous en avez déjà entendu parler, mais vous ne savez peut-être pas exactement ce que c’est ? Ou vous connaissez le concept, mais vous voulez savoir exactement ce que vous pouvez faire comme carrière dans l’apprentissage machine ? Nous répondrons à ces interrogations et bien plus encore dans cet article.
Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?
L’apprentissage machine est un domaine de l’informatique qui consiste à entraîner les ordinateurs à apprendre et à faire des prédictions sans être spécifiquement programmés pour cela. Au lieu de s’appuyer sur des instructions statiques, les algorithmes d’apprentissage machine ingèrent, analysent et interprètent de grandes quantités de données d’apprentissage afin de créer des modèles qui peuvent ensuite être utilisés pour faire des prédictions.
Même si vous ne savez pas exactement ce que c’est, vous avez certainement déjà entendu parler de l’apprentissage machine. Nous répondons ci-dessous aux questions d’ordre général concernant l’apprentissage machine.
Est-ce que l’apprentissage machine désigne la même chose que l’intelligence artificielle ?
Les termes « apprentissage machine » et « intelligence artificielle » sont parfois utilisés de manière interchangeable, mais ils ne signifient pas la même chose :
L’IA est un domaine de l’informatique qui englobe la simulation de l’intelligence humaine de différentes manières : traitement du langage naturel (ChatGPT), reconnaissance visuelle (Google Lens) et robotique (Boston Dynamics).
L’apprentissage machine est une approche de l’IA qui se concentre sur des algorithmes qui permettent aux ordinateurs à la fois d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances au fil du temps.
Apprentissage machine et apprentissage profond : est-ce la même chose ?
Non, l’apprentissage machine et l’apprentissage profond ne sont pas la même chose ! L’apprentissage profond est un type d’apprentissage machine qui se concentre sur la création de modèles à l’aide de réseaux de neurones multicouches. Il serait trop long d’expliquer de quoi il s’agit vraiment dans cet article, mais pour faire court, c’est un algorithme très complexe dont l’entraînement nécessite beaucoup de données et de puissance de calcul.
Ai-je besoin d’expérience en développement web pour travailler dans l’apprentissage machine ?
Non ! La plupart des personnes qui travaillent dans l’apprentissage machine n’ont aucune expérience en développement web. L’apprentissage machine consiste à développer et à utiliser des algorithmes pour créer des modèles capables de prendre des décisions et de prédire des résultats. Mis à part le fait qu’ils codent tous les deux, un développeur web et un ingénieur en apprentissage machine n’ont pas grand-chose en commun.
Dois-je étudier la science des données ou l’apprentissage machine ?
Tout dépend de ce que vous voulez faire ! La science des données est l’application de méthodes statistiques et scientifiques pour générer des connaissances à partir de données – et vous pouvez bien sûr utiliser des algorithmes d’apprentissage machine à cette fin. En revanche, l’apprentissage machine consiste plutôt à créer des techniques qui permettent aux ordinateurs de faire des prédictions.
Si vous préférez la pratique, étudiez la science des données ; si vous préférez la théorie, étudiez l’apprentissage machine.
Maintenant que nous avons défini l’apprentissage machine et répondu à quelques-unes de vos questions, nous allons voir comment l’apprentissage machine impacte notre vie quotidienne.
Utilisations concrètes de l’apprentissage machine
Bien que l’apprentissage machine soit théorique par nature, il existe aujourd’hui des milliers d’applications concrètes et pratiques pour les modèles d’apprentissage machine utilisés dans l’industrie. Plus haut dans cet article, nous avons déjà cité certaines entreprises et produits qui utilisent l’apprentissage machine : ChatGPT (OpenAI), Google Lens et Boston Dynamics. Mais ces entreprises et produits ne sont pas des cas isolés ; les techniques d’apprentissage machine peuvent être appliquées dans de multiples domaines, notamment :
La santé : ici, il a un réel impact humain. L’apprentissage machine a été utilisé pour diagnostiquer des maladies, découvrir de nouveaux médicaments, prédire les résultats sur les patients et améliorer les traitements, venant ainsi en aide à des millions de personnes.
La finance : c’est l’apogée du big data ! L’apprentissage machine est utilisé pour le trading algorithmique, la détection des fraudes, l’évaluation des risques et (de manière controversée) la notation financière.
Le transport : c’est là que la théorie des graphes entre en action. Les algorithmes d’apprentissage machine résolvent les problèmes liés à l’optimisation des itinéraires, la prévision de la demande et (vous l’avez deviné) la conduite autonome.
L’agriculture : ça ne se limite pas à faire pousser des légumes ! Si l’apprentissage machine peut aider à prédire le rendement des cultures, des progrès importants ont été réalisés dans l’optimisation de l’allocation des ressources, la détection des maladies des plantes et du bétail, et même le développement de nouvelles semences plus résistantes, modifiées génétiquement.
L’aménagement urbain : les villes utilisent l’apprentissage machine pour comprendre comment elles vont se développer et bien organiser l’espace.
La vente : de nombreuses entreprises utilisent l’apprentissage machine à des fins commerciales ; par exemple, les constructeurs automobiles utilisent l’apprentissage machine pour anticiper le comportement futur des acheteurs.
Les services de streaming : les sociétés de l’industrie musicale et les plateformes de streaming créent des modèles sophistiqués pour personnaliser l’expérience client afin qu’elle réponde aux attentes et aux besoins.
Travailler dans l’apprentissage machine
Vous êtes maintenant convaincu que l’apprentissage machine est la meilleure voie pour vous dans la Tech ? Fantastique ! C’est un domaine qui peut sembler complexe (à juste titre). Mais il existe de nombreux métiers dans lesquels une formation en apprentissage machine est utile.
Les métiers dans l’apprentissage machine
De nombreuses personnes ont des idées préconçues sur ce que l’on peut faire avec un diplôme en apprentissage machine ou après avoir suivi un bootcamp. Bien que l’apprentissage machine soit théorique de manière générale, cela ne veut pas dire que vous devrez uniquement faire des recherches pendant le reste de votre vie. Il existe de nombreux métiers concrets et bien payés que vous pouvez exercer avec un bagage en apprentissage machine. En voici quelques-uns :
Ingénieur en apprentissage machine : vous ne l’auriez pas cru ? Pourtant, l’ingénierie implique un travail concret. Les ingénieurs en apprentissage machine développent et déploient des modèles d’apprentissage machine pour effectuer un certain nombre de tâches intéressantes.
Data scientist : les data scientists effectuent souvent des analyses exploratoires de données ou des tests d’hypothèses. La reconnaissance de schémas et l’apprentissage machine vont de pair ; les data scientists peuvent utiliser des outils d’apprentissage machine pour analyser des ensembles de données complexes, identifier des schémas, puis prédire les résultats beaucoup plus rapidement qu’ils ne pourraient le faire autrement.
Architecte en IA : si leur travail reste technique, les architectes assument également un rôle quasi-managérial. Ils conçoivent et développent les stratégies et l’infrastructure globales dédiées à la mise en œuvre de solutions d’apprentissage machine pour une entreprise.
Éthicien en IA : ce métier est au croisement de l’apprentissage machine et de la philosophie. Les éthiciens en IA sont chargés de résoudre les problèmes d’équité, de biais et de transparence dans les systèmes IA.
Et il existe bien d’autres métiers ! Les consultants en apprentissage machine, les ingénieurs de données et les chercheurs utilisent tous régulièrement des compétences en apprentissage machine. À l’avenir, presque tous les métiers utiliseront des outils d’apprentissage machine (comme les ingénieurs logiciels utilisant GitHub Copilot) ou créeront des outils avec l’apprentissage machine, dans tous les secteurs. Cela explique pourquoi les compétences en apprentissage machine sont si recherchées par les recruteurs dans le monde entier.
Comment se lancer dans l’apprentissage machine ?
Il existe de multiples façons de percer dans l’apprentissage machine. Vous trouverez ci-dessous quatre méthodes pour apprendre l’apprentissage machine. À vous de choisir ce qui vous convient le mieux !
Livres : pour ceux qui apprennent mieux en lisant, de nombreuses ressources sont disponibles. Les deux livres que nous recommandons à ceux qui découvrent l’apprentissage machine sont Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow d’Aurélien Géron et Machine Learning for Absolute Beginners d’Oliver Theobald.
Communautés en ligne : comme toujours, il existe une communauté Reddit pour répondre à nos besoins ! Rejoignez r/MachineLearning et r/LearnMachineLearning. Une recherche en ligne rapide peut également vous mettre en contact avec des personnes comme vous qui commencent leur aventure dans l’apprentissage machine.
Bootcamps : un environnement sûr et structuré, idéal pour apprendre. Ironhack propose des bootcamps uniques pour apprendre différents métiers du secteur de la Tech. Accélérez votre apprentissage et donnez un coup de fouet à votre carrière avec un bootcamp Ironhack !
YouTube : vous êtes en plein milieu de votre parcours d’apprentissage mais vous bloquez sur un problème ? YouTube et d’autres vidéos en ligne peuvent vous permettre de résoudre visuellement un problème ou de partager vos connaissances et solutions avec la communauté.
L’apprentissage machine est-il fait pour moi ?
Nous avons éveillé votre intérêt ? Ce n’est pas surprenant ; l’apprentissage machine est un domaine incroyablement intéressant au potentiel presque illimité. Que demander de plus ? Si vous pouvez répondre oui aux questions suivantes, votre avenir est peut-être dans l’apprentissage machine :
Aimez-vous les statistiques, le codage et les nouvelles technologies ?
Êtes-vous curieux, créatif et cherchez-vous de nouvelles façons de résoudre des problèmes ?
Comprenez-vous rapidement les nouveaux concepts et êtes-vous passionné par votre travail ?
Aimez-vous les données et voulez-vous les utiliser pour obtenir des réponses ?
Vous avez répondu oui à toutes ces questions, n’est-ce pas ? Nous l’aurions parié ! Vous avez de la chance : chez Ironhack, nous lançons notre tout nouveau bootcamp, Machine Learning, pour que vos rêves deviennent réalité et que vous fassiez partie des futurs talents de l’apprentissage machine. Découvrez notre offre de formations dès maintenant et n’hésitez pas ! C’est le moment de vous lancer !
