Mentionné sur notre page traitant de notre vision de la Data, le Machine Learning est utilisé pour le traitement des données. Mais c’est un domaine vaste, et nous souhaitons revenir dessus.

Le Machine Learning est une discipline informatique visant à automatiser l’amélioration et l’efficacité de processus informatiques. Champ d’étude de l’intelligence artificielle, cette approche est fondée sur des approches mathématique et statistique, suite a des itérations d’actions et d’exécutions, pour donner aux ordinateurs la capacité d’améliorer leurs algorithmes à partir des résultat précédemment obtenus. Le plus important est que l’ordinateur n’est pas préalablement programmé pour résoudre les tâches, il apprend à les résoudre, essais après essais.

La où les méthodes classiques, les outils analytiques traditionnels, ne sont pas adaptés, car pas assez puissants, les programmes et « Intelligences Artificielles » issues du Machine Learning peuvent apporter leur flexibilité et leur puissance de calcul. Après avoir été rodé sur des questions et des données de plus en plus complexes, il leur est possible d’extraire des informations depuis d’importantes quantités de données de manière autonome. La où un esprit humain pourra se perdre dans la masse d’information, une « IA » deviendra plus précise et pertinente.

En effet, le Machine Learning à besoin de données pour alimenter ses tests. Plus les informations fournies en entrée sont importantes, plus l’ordinateur pourra faire d’essais avec variations, et pourra recouper les réussites et les échecs, pour un tirer des modèles d’analyse et de prédiction.

Plus on fournit de données, plus la machine devient performante. Plus elle devient performante, plus les données sont valorisées. Les données étant valorisées, leur récolte devient encore plus cruciale, et la masse d’information récoltée grandissante, les machines pourront pousser plus loin leurs analyses.

Chez Cerebro Technologie, nous surveillons ça de près.