Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données pour améliorer leurs performances sans être explicitement programmés.
Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning (ML) ou apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle où les algorithmes apprennent des patterns à partir de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
Types d'apprentissage
- Supervisé : Apprentissage à partir d'exemples étiquetés (classification, régression)
- Non supervisé : Découverte de structures dans des données non étiquetées (clustering)
- Par renforcement : Apprentissage par essai-erreur avec récompenses (RLHF pour ChatGPT)
- Auto-supervisé : Utilisé par les LLM (prédiction du mot suivant)
Machine Learning et LLM
Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 et Claude utilisent le Deep Learning, une forme avancée de ML :
- Pré-entraînement : Apprentissage sur des milliards de textes
- Fine-tuning : Adaptation à des tâches spécifiques
- RLHF : Alignement avec les préférences humaines
Impact sur la visibilité
Comprendre le ML aide à optimiser pour les IA :
- Les modèles apprennent des patterns récurrents sur le web
- Le contenu de qualité est favorisé par les algorithmes
- Les données structurées aident l'apprentissage
- La cohérence et la répétition renforcent les associations