Jusqu’où ira le « Machine Learning » ?

Le « Machine Learning » n’est pas un concept provenant d’un futur empli de phantasmes technologiques auquel nous ont habitué les films, livres ou séries télévisées de science-fiction. Il fait aujourd’hui partie de notre quotidien. Même si son nom n’évoque rien de précis à ceux qui ne suivent pas l’actualité technologique, cette succession de traitements est beaucoup plus courante que nous le pensons. Elle est utilisée dans de nombreux domaines qui nous sont familiers et ses usages futurs offrent énormément de potentiel.

Le « Machine Learning » ou « apprentissage automatique » désigne une succession de traitements et processus permettant aux machines d’apprendre par elles-mêmes, en se basant sur la classification des données et la prévision de résultats induite par celles-ci. Malgré son nom exotique, cette technique est déjà très répandue : elle est présente dans les algorithmes de recommandation des e-commerçants, sous-tend la technologie émergeante des véhicules autonomes et supporte les applications de reconnaissance vocale et faciale qui équipent la plupart des smartphones modernes. Elle permet en outre de rendre invisibles les systèmes antispam et antivirus, de réaliser des prévisions météorologiques quotidiennes et d’optimiser les résultats des moteurs de recherche en fonction des préférences de chaque internaute.

Certains prédisent que le Machine Learning fera partie intégrante des sociétés de demain, ce qui encourage les institutions internationales comme l’Union Européenne et des experts des technologies de pointe, comme l’entrepreneur Elon Musk ou d’autres, à travailler à sa régulation et à sa transparence, afin qu’entre en vigueur en 2018 une loi européenne régissant son utilisation. Ainsi, il ne fait aucun doute que le développement de ce système, désormais ancré dans notre quotidien, apportera de nombreux bénéfices.

« Le Machine Learning est étonnamment efficace dans une grande variété de tâches traditionnellement associées à l’intelligence humaine, depuis la reconnaissance de visages sur des photos, jusqu’à l’analyse textuelle » affirment les auteurs de l’étude « Human Decisions and Automatic Predictions », parmi lesquels figure le Professeur Jon Kleinberg.

L’efficacité du Machine Learning et l’exactitude de ses prédictions bénéficient également à d’autres domaines comme la médecine, l’assurance et le système judiciaire. Cependant, le potentiel des algorithmes se révèle pleinement dans celui des Ressources Humaines. Son utilisation peut permettre d’améliorer l’efficacité des processus de recrutement, tant du point de vue de l’entreprise qui cherche les meilleurs talents, que de celui des candidats qui pourront trouver des entreprises répondant mieux à leurs attentes, expériences et compétences. Grâce au Machine Learning, les processus de sélection, de formation, d’avancement et d’analyse – entre autres – peuvent être optimisés pour présenter des résultats plus pertinents.

Geoffroy de Lestrange

EMEA Product Marketing Manager chez Cornerstone OnDemand
Bénéficiant d'une forte expérience internationale (Grande-Bretagne, Allemagne, Luxembourg, France), Geoffroy de Lestrange est spécialisé en marketing B2B. Il a travaillé dans différents secteurs : IT (logiciel, e-business), industrie (automatisation, robotique), assurances et formation professionnelle.
Geoffroy de Lestrange
Geoffroy de Lestrange

Geoffroy de Lestrange

Bénéficiant d'une forte expérience internationale (Grande-Bretagne, Allemagne, Luxembourg, France), Geoffroy de Lestrange est spécialisé en marketing B2B. Il a travaillé dans différents secteurs : IT (logiciel, e-business), industrie (automatisation, robotique), assurances et formation professionnelle.