Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

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Apprentissage automatique

Comme de plus en plus d'industries reconnaissent la valeur monétaire de l'apprentissage automatique, le marché mondial de l'apprentissage automatique devrait croître à un taux de 38,8% CAGRde $21,17 milliards en 2022 à 209,91 milliards en 2029. Une telle croissance exponentielle va créer un marché de l'emploi compétitif. Recruter les meilleurs talents deviendra un défi, cependant, le bon logiciel de recrutement aidera les recruteurs et les spécialistes des RH à identifier les bons candidats.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Définition

Commençons par les bases.

L'apprentissage automatique est l'étude de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique. Elle se concentre sur l'utilisation des données et des algorithmes d'apprentissage automatique pour imiter la façon dont les humains apprennent et prédisent des résultats sans être explicitement programmés pour le faire. En bref, un modèle d'apprentissage automatique saisit des données historiques pour prédire de nouvelles valeurs de sortie.

L'intelligence artificielle (IA), quant à elle, consiste à utiliser un ensemble complexe d'algorithmes d'apprentissage automatique, comme l'apprentissage profond, pour penser comme les humains et imiter leurs actions. L'apprentissage profond, qui fait partie de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, est chargé d'imiter la façon dont les humains acquièrent des connaissances.

En d'autres termes, un Apprentissage automatique L'algorithme analyse les données fournies, et l'intelligence artificielle est le cerveau qui prend des mesures sur la base des données fournies.

La façon dont nous utilisons l'apprentissage automatique diffère d'une entreprise à l'autre, en fonction du jeu de données concerné et des besoins individuels de l'entreprise.

À quoi sert l'apprentissage automatique ?

Le but de l'apprentissage automatique est que les utilisateurs alimentent un algorithme informatique avec autant de données que possible. Les programmes d'apprentissage automatique analysent ensuite les données et formulent des recommandations et des décisions basées sur les informations fournies.

Grâce à des algorithmes, l'apprentissage automatique permet aux développeurs d'identifier des modèles dans les données des utilisateurs finaux et de créer des modèles mathématiques basés sur la reconnaissance des modèles. Les informations recueillies sont utilisées pour créer et mettre en œuvre des applications prédictives dans le système d'apprentissage automatique.

Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est intégré partout, par exemple dans: :

- les recherches sur Internet,

- les filtres de courrier électronique,

- site web et recommandations d'achat,

- un logiciel bancaire capable de détecter les transitions inhabituelles.

Le champ d'application de l'apprentissage automatique s'élargit et comprend désormais les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et les logiciels de reconnaissance vocale intégrés dans les applications, les téléphones et les haut-parleurs intelligents. Les développements futurs pourraient voir les gens soutenus par des assistants personnels facilement disponibles, programmés avec le traitement du langage naturel, pour aider à gérer notre vie quotidienne.

Apprentissage automatique
Codage et programmation - Informatique et TI

L'apprentissage automatique est polyvalent et peut être appliqué à plusieurs applications, comme :

  • Gestion de la relation client (logiciel CRM) - l'apprentissage automatique analyse les courriels et incite les représentants commerciaux à répondre aux messages les plus urgents. 

  • Business intelligence - l'apprentissage automatique est utilisé pour identifier les points de valeur des données, la reconnaissance des modèles de points de données et les anomalies.

  • Système d'information sur les ressources humaines - l'apprentissage automatique filtre les candidatures et identifie les meilleurs candidats. 

  • Voitures à conduite autonome - apprentissage automatique intégré dans les voitures semi-autonomes avec détection partielle des objets.

  • Assistants virtuels - les assistants intelligents utilisent des modèles d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés pour comprendre la parole naturelle et fournir le contexte.

Exemples d'apprentissage automatique

Lorsqu'il est bien fait, l'apprentissage automatique peut personnaliser l'expérience du consommateur au sein de votre entreprise. Au 21e siècle, la personnalisation est la clé, comme l'indiquent de récentes études sur les consommateurs. 80% des consommateurs sont plus susceptibles de faire un achat lorsque les marques proposent des expériences personnalisées".

Prenons l'exemple de Netflix. Bien que nous soyons nombreux à avoir Netflix, si vous ne l'avez pas remarqué, la page d'accueil et les recommandations diffèrent pour chaque utilisateur. Ce n'est pas seulement cela, mais aussi la vignette qui accompagne le même film ou la même série.

Source - Netflixtechblog

Netflix, comme toute autre plateforme performante, collecte des tas de données sur les utilisateurs, les alimente en apprentissage automatique et utilise l'intelligence artificielle pour faire des recommandations humaines personnalisées à chaque utilisateur.

Les ingénieurs employés par Netflix analysent les habitudes des spectateurs en fonction de plusieurs facteurs. Le système de recommandation intégré à Netflix estime la probabilité qu'un utilisateur regarde un titre particulier en fonction de plusieurs facteurs :

  • Historique de visualisation
  • Catégorie, année de sortie, genre
  • Ce que les autres téléspectateurs ayant des préférences similaires regardent (et plusieurs autres)

Les techniques d'apprentissage automatique utilisées par Netflix continuent d'apprendre des habitudes de visionnage des utilisateurs. Ainsi, chaque fois que nous regardons un film ou une série, Netflix collecte des données précieuses, les transmet à l'algorithme d'apprentissage automatique en coulisses et actualise nos recommandations en fonction de l'analyse des données. Plus nous nous engageons avec Netflix, plus l'algorithme, et nos suggestions, sont actualisés et précis.

C'est ainsi qu'au fur et à mesure que nous sommes aspirés dans le monde de Netflix, son algorithme de recommandation personnalisée produit $1 milliard par an de valeur grâce à la fidélisation des clients.

Comment apprendre l'apprentissage automatique ?

Comme pour toute fonction, les recruteurs ou les spécialistes des RH recherchent un ensemble de compétences particulières chez les scientifiques des données.

Le meilleur endroit pour commencer est avec les concepts fondamentaux tels que :

  • Bases de l'informatique

  • Structure de données (arbres binaires, tableaux, listes liées)

  • Statistiques et probabilités (règle de Bayes, modèles de mélange gaussien et processus de décision de Markov)

  • Connaissances en programmation (variables, fonctions, types de données, instructions conditionnelles, boucles)

  • Graphiques 

Au niveau de base, les ingénieurs en apprentissage automatique doivent posséder une excellente maîtrise des mathématiques, des statistiques et la capacité de résoudre des problèmes analytiques.

En particulier, les spécialistes des RH et les recruteurs peuvent être à la recherche d'ingénieurs en apprentissage automatique ayant une compréhension des matrices, des vecteurs et de la multiplication matricielle. Les rôles avancés d'apprentissage automatique nécessitent également des connaissances en robotique, en IA et en apprentissage profond.

Un ingénieur en apprentissage automatique travaille avec des algorithmes de classification ou des algorithmes de régression. Les trois principales catégories d'apprentissage automatique sont : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Les candidats doivent également posséder une connaissance de divers outils, techniques et langages de programmation tels que Python, R, Java et C++.

Qu'est-ce qu'un modèle dans l'apprentissage automatique ?

Un modèle d'apprentissage automatique est un fichier conçu pour identifier des modèles ou prendre des décisions à partir d'ensembles de données inédits avec un minimum d'intervention humaine. Un scientifique des données entraîne le modèle d'apprentissage automatique avec un grand ensemble de données et optimise les algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des modèles ou des résultats à partir de l'ensemble de données.

Modèles d'apprentissage automatique

En termes de modèles d'apprentissage automatique, la majorité d'entre eux sont basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique. En général, ils sont classés en algorithmes de régression, qui relèvent de l'apprentissage automatique supervisé, et en apprentissage automatique non supervisé, qui relèvent des algorithmes en grappe.

Les algorithmes d'apprentissage supervisé ou l'apprentissage automatique supervisé sont utilisés pour classer les données ou faire des prédictions précises. Dans le cadre de l'algorithme d'apprentissage supervisé, une intervention humaine est nécessaire pour étiqueter, classer et saisir les données dans l'algorithme.

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé, ou apprentissage non supervisé, utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et regrouper des ensembles de données non étiquetées. Comme les données ne doivent pas être étiquetées, l'intervention humaine n'est pas nécessaire.

Demande de spécialistes de l'apprentissage automatique

Les spécialistes de l'apprentissage automatique sont-ils très demandés ?

Selon DevSkiller Rapport 2022 sur les compétences informatiques de pointeAu sein de la science des données, l'apprentissage automatique arrive en deuxième position (24,04%) en termes d'importance pour les objectifs de l'entreprise. Cette tendance devrait continuer à se développer à mesure que les entreprises technologiques intègrent l'apprentissage automatique dans leurs processus quotidiens.


En 2021, la science des données a connu une croissance de 259%, devenant ainsi les compétences informatiques les plus rapides que les clients de DevSkiller testaient. Alors que les entreprises reconnaissent la véritable valeur des données, les Data Scientists peuvent les aider à tirer le meilleur parti des informations disponibles.

En 2019, Indeed a indiqué que le rôle d'ingénieur en apprentissage machine a connu une augmentation de 1,5 %. Croissance de 344% dans le nombre d'offres d'emploi, prenant la première place en tant que meilleur emploi aux États-Unis.

Comme chaque industrie subit une transformation numérique, les rôles dans le domaine de l'informatique et des technologies de l'information continueront d'être très demandés. Selon les prévisions, le nombre de postes dans ce secteur devrait augmenter de 1,5 million d'euros par an. 11% de 2019 à 2029.

Téléchargez votre exemplaire gratuit du rapport complet DevSkiller sur les compétences informatiques 2022

Comment évaluer les professionnels de l'apprentissage automatique pour le recrutement ?

Si vous êtes un recruteur ou un spécialiste des RH chargé de recruter un ingénieur en apprentissage automatique, il y a quelques éléments que vous devez savoir.

  1. À partir de 2022, il y a une forte demande d'ingénieurs en apprentissage automatique et une pénurie de talents due à un manque d'expérience. Si vous lisez cet article, vous devez savoir que les data scientists doivent connaître certaines qualités et capacités, sans parler des programmes et techniques d'apprentissage automatique.

  2. Il s'agit encore d'un domaine relativement nouveau pour les recruteurs et les spécialistes des RH. Pour recruter les meilleurs candidats, introduisez un test de compétences en apprentissage automatique dans votre processus de recrutement.

  3. N'oubliez pas que l'évaluation technique améliore les chances de recruter des talents qualifiés. Des candidats qui, une fois recrutés, peuvent être opérationnels.

Test de compétences en apprentissage automatique : lequel choisir ?

Afin d'évaluer les compétences pratiques des candidats potentiels et leur capacité à travailler dans un environnement de travail réel, un test d'aptitude à l'emploi a été réalisé. test de compétences en apprentissage automatique doit répondre aux critères suivants :

  • Démontrer la qualité du travail professionnel

  • La durée du test (le temps maximum devrait être de 1-2 heures)

  • Instructions faciles à suivre

  • Capacité à adapter le niveau de difficulté aux capacités du candidat.

  • La solution doit faire l'objet d'un contrôle de qualité et être garantie qu'elle fonctionne dans des situations extrêmes.

  • Être représentatif d'une situation de travail réelle et fournir aux candidats toutes les ressources nécessaires.

  • Donner aux candidats l'accès aux bibliothèques, aux frameworks et aux différents outils dont ils disposent habituellement. 

Comment évaluer les compétences en apprentissage automatique ? Découvrez-le maintenant

Trouver un test d'apprentissage automatique fiable et précis n'est pas forcément un défi. Par exemple, la méthodologie RealLifeTesting™ créé par DevSkiller reproduit l'environnement de travail réel dans lequel les candidats travailleront.

RealLifeTesting™ examine la capacité du prospect à construire des applications ou des fonctionnalités, en examinant ses compétences pratiques. Pendant le test de compétences pratiques, l'accès à des ressources telles que GitHub, Stack Overflow et Google est autorisé.

En tant que recruteur, vous pouvez envoyer le test n'importe où dans le monde et faire générer les résultats automatiquement. Le temps, c'est de l'argent, et avec DevSkiller RealLifeTesting™, identifier un bon candidat en apprentissage automatique est facile.

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