{"id":6489,"date":"2019-11-21T07:21:52","date_gmt":"2019-11-21T07:21:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6489"},"modified":"2019-11-21T11:24:05","modified_gmt":"2019-11-21T11:24:05","slug":"5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/","title":{"rendered":"5 exemples d'apprentissage automatique que vous devriez conna\u00eetre"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f19f40a0cc3\" aria-label=\"Table des mati\u00e8res\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f19f40a0cc3\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#1_Music_Spotify_and_Soundcloud\" title=\"1. La musique : Spotify et Soundcloud\u00a0\">1. La musique : Spotify et Soundcloud\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#2_PathAi_Quick_Diagnosis_with_Tensorflow\" title=\"2. PathAi : Diagnostic rapide avec Tensorflow\u00a0\">2. PathAi : Diagnostic rapide avec Tensorflow\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#3_Concerto_Medical_Data_Science_Via_ML\" title=\"3. Concerto : Medical Data Science Via ML\u00a0\">3. Concerto : Medical Data Science Via ML\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#4_Web_Personalization_What_You_Like_When_You_Want_It\" title=\"4. Personnalisation du Web : Ce que vous aimez, quand vous le voulez\u00a0\">4. Personnalisation du Web : Ce que vous aimez, quand vous le voulez\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#5_Education_As_a_Whole\" title=\"5. L&#039;\u00e9ducation dans son ensemble\u00a0\">5. L'\u00e9ducation dans son ensemble\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#Conclusion\" title=\"Conclusion\">Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em><span style=\"font-weight: 400;\">Paul Matthews, freelance tech writer, writes about examples of machine learning across the the <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">soins de sant\u00e9<\/a>, entertainment, marketing and education industries.\u00a0<\/span><\/em><\/p>\n<p>Du d\u00e9veloppement frontal au secteur de l'automobile, les applications de l <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Surprising-Applications\">apprentissage automatique<\/a>g \u00e0 des fins professionnelles est plus importante que jamais. Parmi les exemples d'apprentissage automatique dans le monde r\u00e9el, citons les moteurs de recommandation, la d\u00e9tection d'objets, le traitement du langage naturel, etc. Analysons cinq exemples int\u00e9ressants de la mani\u00e8re dont le ML est utilis\u00e9 pour offrir de meilleures exp\u00e9riences en ligne et faire progresser les soins de sant\u00e9 et l'\u00e9ducation.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Music_Spotify_and_Soundcloud\"><\/span><b>1. La musique : Spotify et Soundcloud\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Des soci\u00e9t\u00e9s comme Universal, Sony et EMI ont connu une num\u00e9risation massive au cours des dix derni\u00e8res ann\u00e9es, passant de la \"vente d'un certain nombre de disques\" \u00e0 la \"diffusion en continu de ce disque pendant un nombre \"n\" de fois\". La mon\u00e9tisation par les publicit\u00e9s gr\u00e2ce aux lectures sur des portails comme Youtube, Spotify et Soundcloud est quelque chose de recherch\u00e9. Comment ces plateformes peuvent-elles attirer constamment du trafic et des oreilles vers leurs sorties dans un march\u00e9 de la musique aussi bruyant ? En attirant automatiquement de plus en plus d'utilisateurs, gr\u00e2ce aux outils d'apprentissage automatique. Combien de fois avez-vous vu (ou mieux, entendu) un titre al\u00e9atoire dans votre mix quotidien conseill\u00e9 comme \"quelque chose bas\u00e9 sur vos go\u00fbts\" ? La r\u00e9ponse \u00e0 cette question se trouve dans une application relativement simple qui combine<\/span><\/p>\n<p>1. la structure r\u00e9elle de la chanson, et<br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">2. le fait que les utilisateurs ont jou\u00e9 la chanson de votre choix avant ou apr\u00e8s celle qui est recommand\u00e9e.<\/span><\/p>\n<p>Spotify et Soundcloud utilisent tous deux un algorithme ML pour comprendre et analyser les choix de l'utilisateur et prendre une d\u00e9cision en fonction des informations qu'ils ont recueillies.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6494\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1024x683.jpg\" alt=\"\" width=\"462\" height=\"308\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1080x720.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone.jpg 1350w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-300x200@2x.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 462px) 100vw, 462px\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_PathAi_Quick_Diagnosis_with_Tensorflow\"><\/span><b>2. PathAi : Diagnostic rapide avec Tensorflow\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">PathAi est principalement une application bas\u00e9e sur Tensorflow qui permet d'acc\u00e9l\u00e9rer le diagnostic en associant les sympt\u00f4mes et d'autres variables environnementales (d\u00e9mographiques, g\u00e9ographiques, etc.). Le principal argument de vente de PathAI est le fait que non seulement il peut \u00eatre lanc\u00e9 sur une architecture enti\u00e8rement bas\u00e9e sur le cloud, mais qu'il est \u00e9galement extr\u00eamement mince, compar\u00e9 \u00e0 d'autres logiciels volumineux dans le secteur des soins de sant\u00e9, qui n\u00e9cessitent parfois du mat\u00e9riel ad hoc. PathAi est certainement appel\u00e9e \u00e0 devenir extr\u00eamement importante dans un avenir proche, \u00e9tant donn\u00e9 sa r\u00e9cente vague d'investissement qui s'est \u00e9lev\u00e9e \u00e0 plus de $11 millions.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est assez difficile de citer une startup m\u00e9dicale li\u00e9e au ML ou \u00e0 la technologie comme une future \"norme industrielle\" mais, pour l'instant, nous pouvons affirmer que PathAi pose les bases de l'avenir de la sant\u00e9 et de la technologie.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Concerto_Medical_Data_Science_Via_ML\"><\/span><b>3. Concerto : Medical Data Science Via ML\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avec Concerto, nous continuons \u00e0 analyser le secteur des soins de sant\u00e9 et ses applications bas\u00e9es sur l'apprentissage automatique. Lorsque Concerto a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9, ses cr\u00e9ateurs avaient une id\u00e9e claire : construire quelque chose qui aurait pu aider les oncologues, les chirurgiens et les m\u00e9decins g\u00e9n\u00e9ralistes \u00e0 comprendre les sympt\u00f4mes, en traitant automatiquement des bases de donn\u00e9es volumineuses et parfois confuses en une fraction de seconde. Concerto est, en fait, le premier outil li\u00e9 \u00e0 la science des donn\u00e9es \u00e0 des fins m\u00e9dicales. Construit \u00e0 New York par une \u00e9quipe d'anciens data scientists, Concerto a \u00e9t\u00e9 un parfum de technologie rafra\u00eechissante dans un monde m\u00e9dical qui, en termes de traitement des donn\u00e9es, s'appuie encore sur le papier et la lenteur de la communication entre professionnels, rendant, parfois, l'\u00e9laboration de toute forme de proc\u00e9dure lente et stressante. Concerto est un exemple fort et tangible de la mani\u00e8re dont la science des donn\u00e9es s'applique aux infrastructures et aux architectures pour construire des processus et non pour de simples objectifs de marketing et de reciblage publicitaire. Concerto est appel\u00e9 \u00e0 devenir la base de donn\u00e9es la plus utilis\u00e9e en 2025, du moins aux \u00c9tats-Unis.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Web_Personalization_What_You_Like_When_You_Want_It\"><\/span><b>4. Personnalisation du Web : Ce que vous aimez, quand vous le voulez\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ah, l'apprentissage automatique et le marketing. Si ce n'est pas la plus grande combinaison de la d\u00e9cennie, alors il n'y en a pas d'autre. Par personnalisation web, nous entendons l'utilisation d'un certain nombre de langages de programmation (principalement Python et Javascript) pour optimiser un catalogue, une liste de produits ou un \u00e9l\u00e9ment de contenu sur une page\/application web. Le processus de personnalisation est divis\u00e9 en trois sections principales : acquisition, traitement et construction.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-The <strong>acquisition<\/strong> fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la collecte de donn\u00e9es effectu\u00e9e lorsqu'un utilisateur arrive sur une page (principalement par le biais de cookies), r\u00e9pond \u00e0 une enqu\u00eate par courrier \u00e9lectronique ou tape quelque chose dans le champ de recherche de la page. Cette partie doit \u00eatre clarifi\u00e9e pour l'utilisateur suite \u00e0 la derni\u00e8re d\u00e9cision du GDPR.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-The <strong>traitement<\/strong> est li\u00e9e \u00e0 l'utilisation de biblioth\u00e8ques Python qui traitent effectivement les comportements des utilisateurs, cr\u00e9ant des points de donn\u00e9es dans un environnement de lac de donn\u00e9es interne, qui deviennent effectivement des lignes directrices pour les outils Javascript qui restituent ces donn\u00e9es dans un contenu personnalis\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-The <strong>construire<\/strong> est celui qui se produit lorsque l'outil Javascript susmentionn\u00e9 optimise la page. Si, par exemple, les directives contenues dans ces points de donn\u00e9es indiquent que l'utilisateur x, qui aime les chaussures rouges, est en train de parcourir la section des chaussures, l'application JS placera ces r\u00e9sultats en t\u00eate, augmentant ainsi le taux de conversion du site. Tr\u00e8s simple, mais tr\u00e8s efficace.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La personnalisation est utilis\u00e9e par plusieurs marques, dont Zara, Primark, Boohoo et ASOS.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Education_As_a_Whole\"><\/span><b>5. L'\u00e9ducation dans son ensemble\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il existe des dizaines de startups li\u00e9es \u00e0 l'\u00e9ducation qui construisent des outils bas\u00e9s sur l'apprentissage automatique pour am\u00e9liorer ce secteur \u00e9ducatif. Quel est leur objectif ?\u00a0<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Voici quelques exemples d'utilisations de l'apprentissage automatique dans l'\u00e9ducation :\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- R\u00e9soudre des probl\u00e8mes et obtenir facilement des donn\u00e9es pr\u00e9cises. Imaginez un professeur capable d'acc\u00e9der \u00e0 des probl\u00e8mes compliqu\u00e9s en quelques secondes, puis de les expliquer dans leur forme la plus simple apr\u00e8s que le logiciel les ait r\u00e9duits, en fonction du niveau de l'auditoire.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- Cr\u00e9ation automatique de t\u00e2ches et d'examens en fonction du sujet, de son niveau de difficult\u00e9 et plus encore. De quoi sauver la vie d'un enseignant, non ? Un algorithme ML pourrait \u00eatre form\u00e9 pour proposer un examen avec le niveau de difficult\u00e9 requis et les solutions pourraient \u00e9galement \u00eatre calcul\u00e9es automatiquement.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- Analyser et pr\u00e9voir les progr\u00e8s de la classe, en analysant le taux de r\u00e9ussite aux examens et aux essais, aidera les enseignants \u00e0 s'\u00e9valuer eux-m\u00eames.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><b>Conclusion<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les exemples d'apprentissage automatique dans le monde d'aujourd'hui sont infinis. Il est facile de comprendre pourquoi l'avenir du ML est si prometteur, tant du point de vue des entreprises que de celui des utilisateurs. L'avenir est, en effet, automatis\u00e9.<\/span><\/p>\n<p><strong>Besoin de consulter un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Surprising-Applications\">expertise en apprentissage machine<\/a><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning\">t<\/a>? Engagez des scientifiques freelance sur Kolabtree.  C'est gratuit de poster votre projet et de commencer.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><em>Paul Matthews, bas\u00e9 \u00e0 Manchester, est un r\u00e9dacteur sp\u00e9cialis\u00e9 dans les affaires et la technologie qui \u00e9crit pour<\/em><br \/>\n<em>mieux informer les propri\u00e9taires d'entreprise sur la mani\u00e8re de g\u00e9rer une entreprise prosp\u00e8re. Il est actuellement<\/em><br \/>\n<em>consultation de la plus grande \u00e9quipe de <a href=\"https:\/\/www.apadmi.com\/\">d\u00e9veloppeurs d'applications<\/a> \u00e0 Manchester.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Paul Matthews, r\u00e9dacteur technique ind\u00e9pendant, pr\u00e9sente des exemples d'apprentissage automatique dans les secteurs de la sant\u00e9, du divertissement, du marketing et de l'\u00e9ducation.  Du d\u00e9veloppement frontal au secteur automobile, les applications de l'apprentissage automatique \u00e0 des fins commerciales sont plus nombreuses que jamais. Parmi les exemples d'apprentissage automatique dans le monde r\u00e9el, on peut citer les moteurs de recommandation, la d\u00e9tection d'objets, le langage naturel, etc.<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/\" title=\"Lire la suite\">Lire la suite<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6495,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,398,433],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>5 Examples of Machine Learning You Should Know About<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The examples of machine learning uses in the real world range from personalized recommendations to advancing medical care. 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