Définition complète
Un algorithme est une suite finie et ordonnée d'instructions permettant de résoudre un problème ou d'effectuer un calcul. En intelligence artificielle, les algorithmes définissent comment un modèle apprend à partir de données (algorithmes d'apprentissage) et comment il fait des prédictions (algorithmes d'inférence). Les algorithmes de machine learning incluent les réseaux de neurones, les arbres de décision, le clustering et bien d'autres approches mathématiques.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un algorithme d'apprentissage automatique ?
Un algorithme d'apprentissage automatique (machine learning) est un ensemble de règles mathématiques qui permettent à un système d'améliorer ses performances à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque cas. L'algorithme analyse des exemples (données d'entraînement), identifie des patterns, et utilise ces patterns pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
Comment un algorithme peut-il être biaisé ?
Un algorithme devient biaisé quand les données utilisées pour l'entraîner reflètent des préjugés humains ou des déséquilibres. Par exemple, un algorithme de recrutement entraîné sur des embauches historiquement masculines peut discriminer les candidates. La détection et correction des biais passe par l'audit des données, les tests sur des populations diverses, et la mise en place de métriques d'équité.
Quels sont les principaux types d'algorithmes en IA ?
Les algorithmes IA se classent en 3 catégories : apprentissage supervisé (classification, régression), apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimension), et apprentissage par renforcement (optimisation par essai-erreur). Les réseaux de neurones profonds (deep learning) constituent une sous-catégorie utilisant des architectures multicouches pour des tâches complexes comme la vision ou le langage.