Le Machine Learning, une profession en pleine expansion

Le Machine Learning, une profession en pleine expansion

Entre 2012 et 2017, l’emploi des ingénieurs en machine learning a été multiplié par 9,8 et celui des spécialistes des données a été multiplié par 6,5 au cours de la même période. Si la tendance se poursuit, ces professions auront des perspectives d’emploi qui surpasseront bien d’autres domaines. Avec un avenir aussi brillant, un emploi dans ce domaine pourrait-il vous convenir ?

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning (ML) est une technologie impliquant l’enseignement aux machines dans le but d’effectuer des tâches spécifiques. Contrairement au codage traditionnel qui fournit des instructions qui indiquent aux ordinateurs ce qu’ils doivent faire, le ML leur fournit des données qui leur permettent de se débrouiller seules, un peu comme le ferait un être humain ou un animal. Il implique une interaction entre les informaticiens et d’autres personnes ayant des spécialisées dans ce domaine. Ces professionnels créent des programmes appelés « algorithmes », des ensembles de règles qui résolvent un problème, et les alimentent ensuite de vastes ensembles de données qui leur apprennent à faire des prédictions basées sur ces informations.

Le machine learning est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’exécuter des tâches pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement programmés. Au fil des ans, la situation s’est compliquée, mais il est devenu plus courant. Steven Levy a écrit dans un article concernant la priorité accordée par Google au machine learning et au recyclage des ingénieurs de l’entreprise, que pendant de nombreuses années, cette technologie a été considéré comme une spécialité limitée à une élite.

Cette époque est révolue, car les résultats récents indiquent que c’est la véritable voie vers les traitements informatiques avec les pouvoirs des humains et, dans certains cas, des super-humains. La plupart d’entre nous rencontrent cette technologie au quotidien sans trop y penser. Lorsque vous utilisez Google ou un autre moteur de recherche, les résultats qui apparaissent en haut de la page sont le résultat du machine learning. Le texte prédictif, ainsi que la fonction de correction automatique, sur l’application SMS de votre smartphone, en sont également le résultat. Les films et chansons recommandés sur Netflix et Spotify sont d’autres exemples de la façon dont nous utilisons cette technologie à croissance rapide tout en la remarquant à peine.

Plus récemment, Google a introduit Smart Reply dans Gmail. À la fin d’un message, il présente à l’utilisateur trois réponses possibles en fonction du contenu. Uber et d’autres sociétés testent actuellement des voitures auto-propulsées.

Les Industries utilisant le machine learning

Son utilisation va bien au-delà du monde de la technologie. SAS, une société de logiciels d’analyse, signale que de nombreuses industries ont adopté cette technologie. Le secteur des services financiers utilise le blanchiment d’argent pour identifier les opportunités d’investissement, faire savoir aux investisseurs quand négocier, reconnaître les clients qui présentent un profil de risque élevé et détecter les fraudes. Dans le domaine de la santé, les algorithmes aident à diagnostiquer les maladies en détectant les anomalies.

Savez vous pourquoi une publicité pour le produit que vous envisagez d’acheter apparaît sur chaque page web que vous visitez, et bien le ML permet à l’industrie du marketing et des ventes d’analyser les besoins des consommateurs en fonction de leur historique d’achat et de recherches. L’adaptation de cette technologie par l’industrie des transports détecte les problèmes potentiels sur les routes et contribue à les rendre plus efficaces. Grâce au ML, l’industrie pétrolière peut également identifier de nouvelles sources d’énergie.

Romain