Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Un apprentissage automatique se produit lorsqu’un logiciel est capable de prédire correctement le déroulement d’un scénario et d’y réagir sans intervention humaine en se fondant sur les résultats précédents.

Définition de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique fait référence au processus par lequel les ordinateurs développent la reconnaissance de schémas ou l’aptitude à apprendre continuellement et à faire des prévisions basées sur des données, puis à faire des ajustements sans avoir été spécifiquement programmés pour le faire. L’apprentissage automatique est une forme d’intelligence artificielle qui automatise efficacement le processus de création de modèles analytiques et qui permet aux machines de s’adapter à de nouveaux scénario de manière indépendante.

Pourquoi l’apprentissage automatique?

Que vous soyez ou non enthousiaste à l’idée qu’un réseau neuronal artificiel soit un jour assez sophistiqué pour être une réplique de la conscience humaine, il existe d’indéniables avantages pratiques à l’apprentissage automatique, présentés ci-après :

  • Gestion intelligente du big data – La profusion et la variété des données générées lors des interactions des humains et d’autres forces environnementales avec la technologie rendent leur traitement et leur analyse impossibles sans la vitesse et la sophistication de l’apprentissage automatique.
  • Périphériques intelligents – Les périphériques à porter comme un vêtement pour suivre les objectifs de santé et de forme physique, les voitures autonomes, les « villes intelligentes » dotées d’infrastructures qui peuvent réduire automatiquement les pertes de temps et d’énergie, l’Internet des objets (IoT), qui recèle de grandes promesses, et l’apprentissage automatique peuvent tous contribuer à donner du sens à cette masse croissante de données.
  • Expériences client riches – L’apprentissage machine permet aux moteurs de recherche, aux applis Web et autres technologies d’adapter les résultats et les recommandations aux préférences des utilisateurs, en créant des solutions agréablement personnalisées pour les consommateurs.

Solutions d’apprentissage automatique de HPE

Les solutions pour serveurs de Hewlett Packard Enterprise sont conçues pour aider les consommateurs à réaliser des performances en temps réel pour leurs charges de travail en IA. Le système HPE Apollo 6000 est une plate-forme de « deep learning » (apprentissage profond) conçue pour offrir une performance et une évolutivité exceptionnelles avec une empreinte relativement petite.


L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique et a récemment affiché des performances significativement supérieures à certaines approches d’apprentissage automatique traditionnel. L’apprentissage profond utilise une combinaison de réseaux neuronaux artificiels multicouches, et de formation intensive en données et en calcul, inspirés des découvertes les plus récentes sur le comportement du cerveau humain. Cette approche est devenue si efficace qu’elle a commencé à surpasser les capacités humaines dans plusieurs domaines, tels que la reconnaissance vocale et visuelle et le traitement du langage naturel.

Contacter un expert en apprentissage automatique HPE

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Ressources pour l’apprentissage automatique

Article : Court-circuit : La vulnérabilité de l’apprentissage automatique en termes de sécurité

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Article

Avec la popularité toujours croissante de l’apprentissage automatique, la sécurité exige de trouver l’équilibre entre les avantages et le contrôle de la machine.

Article : L’essor de l’apprentissage automatique

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Article

L’apprentissage automatique influence toutes les tendances récentes. L’expert en données et en analyses, Marcus Borba, décrit l’essor de l’apprentissage automatique dans certains domaines clés.

Article de blog : L’apprentissage automatique dans le cloud – Toutes les possibilités

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Article de blog

Article par une bloggeuse invitée, Julie Choi, Director Product Marketing, HPE Software

Article de blog : Les API d’apprentissage automatique mettent en œuvre un Internet des objets plus intelligent

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Article de blog

L’Internet des objets est l'évolution de la technologie machine à machine (M2M) et se situe à l'interconnexion des périphériques et des plates-formes de gestion. Certains périphériques IoT peuvent voir, alors que d’autres peuvent entendre, sentir, surveiller et/ou contrôler.

Infographie : Comprendre les exigences et les meilleures approches pour l’IoT.

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Infographie

Avec la popularité toujours croissante de l’apprentissage automatique, la sécurité exige de trouver l’équilibre entre les avantages et le contrôle de la machine.

Livre blanc : Devenir une organisation centrée sur les données avec l'IoT

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Livre blanc

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