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cr  03.08.2022      r+  01.06.2024      r-  10.07.2024      Pierre Pinard.         (Alertes et avis de sécurité au jour le jour)

Le « Machine learning » ou « ML » (« Apprentissage automatique ») est un terme générique couvrant les résolutions statistiques d’usages d’un terme, d’une expression ou d’un concept et dans quels contextes. C’est un des outils de l’IA (Intelligence Artificielle). Ceci doit aider à contextualiser ce qui est analysé / analysable et permettre de répondre le plus intelligemment possible à une question quelconque posée à un service d’IA.

Ce n’est qu’un outil d’aide aux choix d’une signification dans un contexte et les résultats statistiques peuvent être manipulés / faussés par des multiplications d’usages orientés (voir l’inondation d’usages de termes déformés dans la guerre russo-ukrainienne depuis le 24 février 2022).

Le « Machine learning » aide l’IA à sélectionner une (ou quelques) probable(s) réponse(s) la/les plus pertinentes dans le contexte évoqué, mais le contexte (la supervision) reste celui de l’IA, le ML suggère statistiquement des contextes d’apparitions d’usages (analyse prédictive), mais n’est et reste que l’un outils de l’IA.

Récemment, les réseaux de neurones artificiels génératifs ont pu surpasser les résultats de nombreuses approches prédictives.

L’un des grands modèles d'apprentissage automatique proche des internautes, qui l’utilisent quotidiennement sans le savoir, est le filtrage des e-mails (dont les Filtres bayésiens - Filtres bayésiens : livre blanc).