L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui concerne la création de systèmes qui apprennent en fonction des données utilisées et à la suite des activités et des tâches effectuées.
En fin de compte, les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des méthodes mathématiques qui leur permettent d’apprendre directement à partir des données, développant un comportement adaptatif tel que leurs performances s’améliorent à mesure que le nombre d’exemples à partir desquels apprendre augmente.
Nous pouvons donc dire que l’apprentissage automatique permet aux ordinateurs et aux systèmes d’apprendre de l’expérience, tout comme cela se produit pour les êtres humains.
En informatique, dans ce cas, au lieu d’écrire l’intégralité du code de programmation, seul un ensemble de données est fourni à la machine qui est ensuite traitée par des algorithmes pour effectuer la tâche requise.
Le premier à utiliser le terme « apprentissage automatique » a été Arthur Lee Samuel, un scientifique dans le domaine de l’intelligence artificielle, en 1959, bien qu’une définition plus précise n’ait été donnée que plus tard par Michael Mitchell, directeur du département de l’Université Carnegie Mellon :
« On dit qu’un programme apprend de l’expérience E en référence à certaines classes de tâches T et à la mesure du rendement P, si son rendement dans la tâche T, tel que mesuré par P, s’améliore avec l’expérience E. »
L’apprentissage automatique repose essentiellement sur deux approches, théorisées dès la fin des années 1950 par Lee Samuel :
- apprentissage supervisé dans lequel vous fournissez à la machine des exemples complets à utiliser comme guide ;
- apprentissage non supervisé dans lequel vous laissez le programme fonctionner sans indications particulières.
Aujourd’hui, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle révolutionnent le marketing , qui est de plus en plus axé sur les données.
En particulier, de nombreux avantages découlent de cette approche :
- analyses d’audience précises sur les clients et les clients potentiels pour les activités de profilage et de segmentation ;
- personnalisation de l’expérience client en temps réel ;
- optimisation des campagnes et des activités ;
- surveillance constante des performances.
