Des algorithmes de recommandations présents sur Netflix et Tinder, au e-commerce, en passant par la santé, l’apprentissage automatique est une des technologies d’intelligence artificielle les plus utilisées.
Des chercheurs de l’université de Cambridge viennent justement de mettre au point une nouvelle approche qui pourrait changer la donne et notamment d’améliorer la recherche dans les nouveaux traitements des maladies.
Un modèle d’apprentissage proche de celui des humains
Des scientifiques venus du Royaume-Uni, de Suède, d’Inde et des Pays-Bas ont travaillé sur cette nouvelle méthode baptisée « apprentissage automatique transformationnel » (TML). Concrètement, et pour simplifier, les modèles actuels sont élaborés à partir de règles générales qui relient un objet à certaines de ses caractéristiques : sa couleur, sa forme.
Cité par Unite.ai, Ross King, qui a dirigé cette recherche, explique : « C’est un peu comme si on apprenait à un enfant à identifier différents animaux : ceci est un lapin, ceci est un âne, etc. Si vous apprenez à un algorithme d’apprentissage automatique à quoi ressemble un lapin, il sera capable de dire si un animal est ou n’est pas un lapin. »
En clair, les algorithmes actuels sont donc amenés à traiter les problèmes un par un. Le TML fonctionne quant à lui différemment et se rapproche davantage du modèle des humains qui apprennent de leurs expériences antérieures. Le scientifique précise ainsi :
Pour développer TML, nous avons appliqué cette approche à l’apprentissage automatique et mis au point un système qui tire des informations des problèmes antérieurs qu’il a rencontrés afin de mieux apprendre des nouveaux problèmes.
Une fois cette méthode mise au point, il ne restait plus qu’à la tester, et c’est ce qu’ont réalisé les chercheurs à partir de « milliers de problèmes tirés de la science et de l’ingénierie », relatent nos confrères. Les résultats sont globalement très positifs et le TML serait surtout prometteur dans la recherche de nouveaux médicaments, ce qui représente une très bonne nouvelle pour l’avenir.
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