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Machine Learning

Sous-domaine de l'IA où les machines apprennent à partir de données plutôt que de règles programmées manuellement.

Données exemples Algorithme apprend les patterns Modèle prédictions

Définition complète

Le Machine Learning (apprentissage automatique) est la technique qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données plutôt que d'être programmés explicitement. Au lieu de coder des règles (si X alors Y), tu fournis des exemples et l'algorithme découvre les patterns tout seul. Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones profonds. Les LLMs comme Claude sont le résultat du Deep Learning appliqué au langage.

Analogie pour comprendre

Apprendre à un enfant à reconnaître un chat : tu ne lui donnes pas une liste de règles ('4 pattes, moustaches, queue...'). Tu lui montres 1000 photos de chats et il finit par les reconnaître tout seul. Le Machine Learning fonctionne pareil : l'algorithme apprend des données.

En pratique

Un système de Machine Learning peut apprendre à prédire quels clients vont se désabonner en analysant les comportements passés. Il détecte les patterns (baisse d'utilisation, tickets support, etc.) sans qu'on lui programme ces règles.

Termes liés

LLMIA générativeRAGTokenOpen-source

Pour aller plus loin

Questions fréquentes

Non. Les outils modernes (Claude Code, ChatGPT) abstraient toute la complexité technique. Tu utilises le résultat du Machine Learning sans avoir besoin de comprendre comment il fonctionne.