Apprentissage automatique
De Wiki du Numérique Responsable
L’apprentissage automatique (machine learning) est une méthode qui permet à un programme d’apprendre à partir de données plutôt que d’être explicitement programmé. L’algorithme identifie des régularités dans un jeu d’exemples et s’en sert pour prédire ou classer.
Principaux types
- Supervisé
- le modèle apprend à partir d’exemples étiquetés : une image et son libellé, une transaction et son caractère frauduleux
- Non supervisé
- le modèle regroupe des données sans étiquette, en fonction de leurs similarités
- Par renforcement
- le modèle apprend par essais et récompenses, sans exemples fournis
Conséquences
Le comportement du système découle des données d’entraînement, non d’une règle écrite par un humain. Deux implications :
- les défauts des données deviennent des défauts du modèle (voir Biais algorithmique) ;
- la justification d’une décision est difficile à produire, ce qui pose problème dès que la décision concerne une personne.
