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== Introduction et définition ==
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== Définition de l'apprentissage automatique ==
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L'apprentissage automatique, ou ''machine learning'' en anglais, est une branche de l'intelligence artificielle qui vise à développer des algorithmes permettant aux systèmes informatiques d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmés. Il repose sur la création de modèles capables de généraliser des comportements ou des prédictions à partir d'exemples préalables.
  
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La '''probabilité algorithmique''' est un concept fondamental en [[Théorie de l'information]] et en [[Complexité algorithmique]]. Elle permet d’évaluer la simplicité d’une suite de symboles en mesurant la probabilité qu’une [[Machine de Turing universelle]] la génère à partir d’un programme choisi aléatoirement. L’idée principale repose sur le fait que les programmes les plus courts sont plus susceptibles de produire une sortie donnée que les programmes plus longs. Cela rejoint le [[Principe de parcimonie]] (ou ''rasoir d’Ockham''), qui favorise les explications les plus simples. Ce concept a des applications en [[Statistique]], en [[Apprentissage automatique]] et en modélisation des [[Systèmes complexes]].
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== Types d'apprentissage automatique ==
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Il existe plusieurs types d'apprentissage automatique, dont l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
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* L'apprentissage supervisé utilise des données d'entraînement labellisées pour apprendre à faire des prédictions ou des classifications.
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* L'apprentissage non supervisé, en revanche, s'appuie sur des données non labellisées afin d'identifier des structures ou des regroupements dans les données.
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* L'apprentissage par renforcement repose sur un système de récompenses pour inciter le modèle à adopter des comportements optimaux.
  
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== Histoire et contexte scientifique ==
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== Applications de l'apprentissage automatique ==
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Les applications de l'apprentissage automatique sont vastes et touchent de nombreux domaines. Par exemple, il est utilisé dans :
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* les systèmes de recommandation,
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* la vision par ordinateur,
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* les voitures autonomes,
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* et la détection de fraudes.
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En exploitant de grandes quantités de données, ces systèmes peuvent améliorer continuellement leur précision et leurs performances.
  
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La probabilité algorithmique a été développée dans les années 1960 par [[Ray Solomonoff]], qui cherchait à établir une base mathématique pour l’[[Induction statistique]], c’est-à-dire la capacité à faire des prédictions à partir de données. Ses travaux ont été complétés par [[Andreï Kolmogorov]], qui a introduit la [[Complexité descriptive]], permettant de mesurer la longueur du plus court programme générant une donnée. [[Gregory Chaitin]] a approfondi cette théorie en étudiant les données incompressibles, c’est-à-dire celles ne pouvant être représentées par un programme plus court qu’elles-mêmes. Parallèlement, [[Leonid Levin]] a exploré les liens entre la complexité algorithmique et d’autres problèmes fondamentaux de l’informatique, influençant des domaines comme la [[Statistique bayésienne]] et la [[Philosophie de la connaissance]].
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== Défis et limites ==
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Cependant, l'apprentissage automatique présente également des défis et des limites. Parmi ceux-ci figurent :
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* la nécessité de grandes quantités de données,
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* les biais algorithmiques,
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* la difficulté d'interprétation des résultats,
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* et les enjeux éthiques liés à l'utilisation de ces technologies.  
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Ces aspects font l'objet de recherches continues pour améliorer la fiabilité et la transparence des modèles.
  
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== Définition formelle et formules ==
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== Perspectives et responsabilités ==
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En somme, l'apprentissage automatique représente une révolution dans le traitement de l'information et ouvre des perspectives immenses pour l'innovation technologique. Son développement s'accompagne néanmoins de responsabilités importantes afin d'assurer une utilisation éthique et inclusive.
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La probabilité algorithmique d’une chaîne ''x'' se définit comme la somme des probabilités de tous les programmes ''p'' qui, lorsqu’ils sont exécutés sur une [[Machine de Turing universelle|machine de Turing universelle]] ''U'', produisent ''x''. Cette relation est exprimée par la formule suivante :
 
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: m(x) = ∑_{U(p)=x} 2^{-∣p∣}
 
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où ∣p∣ représente la longueur du programme ''p'' en bits. Plus un programme est long, moins il a de chances d’être choisi aléatoirement, car chaque bit supplémentaire divise par deux sa probabilité. Cette somme ne donne pas toujours un total de 1, contrairement à une vraie probabilité, ce qui fait de ''m(x)'' une semi-mesure. Un résultat important de cette théorie est que la probabilité algorithmique est relativement indépendante du choix de la machine de Turing universelle utilisée, à une constante additive près.
 
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== Applications et liens avec d’autres domaines ==
 
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La probabilité algorithmique est un outil fondamental dans plusieurs domaines. En [[Intelligence artificielle]] et [[Apprentissage automatique]], elle sert de base à des méthodes de prédiction et d’induction. Dans le domaine de la [[Compression de données]], elle permet d’identifier le programme le plus court capable de générer une séquence donnée. En [[Statistique]], elle contribue à l’évaluation de la complexité des modèles, favorisant ceux qui offrent une explication plus simple des phénomènes observés. En [[Bioinformatique]], elle est utilisée pour analyser les séquences génétiques et détecter des motifs pertinents. En [[Neurosciences]], elle permet d’étudier la manière dont le cerveau traite l’information. Enfin, elle intervient en [[Économie]] et en [[Physique]] pour modéliser des systèmes complexes et analyser les phénomènes naturels.
 
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== Limites et perspectives ==
 
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Bien que la probabilité algorithmique soit un concept puissant, elle présente plusieurs limites. L’un de ses principaux obstacles est l’impossibilité de calculer exactement la [[Complexité de Kolmogorov]], ce qui rend son application directe difficile. Pour contourner ce problème, les chercheurs utilisent des approximations qui ne garantissent pas toujours une précision optimale. Une autre difficulté réside dans la dépendance au choix de la machine de Turing universelle, bien que cette dépendance soit limitée par une constante. De plus, les calculs impliqués nécessitent une grande puissance de traitement, ce qui complique leur mise en œuvre pratique. Les recherches actuelles se concentrent sur l’amélioration des méthodes d’estimation et sur le développement de modèles probabilistes plus faciles à manipuler. L’impact de cette approche sur l’[[Intelligence artificielle]] et la prise de décision automatique est également un sujet d’intérêt croissant. Malgré ces défis, la probabilité algorithmique reste une approche prometteuse pour comprendre la complexité et l’information dans de nombreux domaines scientifiques.
 

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Définition de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique, ou machine learning en anglais, est une branche de l'intelligence artificielle qui vise à développer des algorithmes permettant aux systèmes informatiques d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmés. Il repose sur la création de modèles capables de généraliser des comportements ou des prédictions à partir d'exemples préalables.

Types d'apprentissage automatique

Il existe plusieurs types d'apprentissage automatique, dont l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

  • L'apprentissage supervisé utilise des données d'entraînement labellisées pour apprendre à faire des prédictions ou des classifications.
  • L'apprentissage non supervisé, en revanche, s'appuie sur des données non labellisées afin d'identifier des structures ou des regroupements dans les données.
  • L'apprentissage par renforcement repose sur un système de récompenses pour inciter le modèle à adopter des comportements optimaux.

Applications de l'apprentissage automatique

Les applications de l'apprentissage automatique sont vastes et touchent de nombreux domaines. Par exemple, il est utilisé dans :

  • les systèmes de recommandation,
  • la reconnaissance vocale,
  • la vision par ordinateur,
  • les voitures autonomes,
  • et la détection de fraudes.

En exploitant de grandes quantités de données, ces systèmes peuvent améliorer continuellement leur précision et leurs performances.

Défis et limites

Cependant, l'apprentissage automatique présente également des défis et des limites. Parmi ceux-ci figurent :

  • la nécessité de grandes quantités de données,
  • les biais algorithmiques,
  • la difficulté d'interprétation des résultats,
  • et les enjeux éthiques liés à l'utilisation de ces technologies.

Ces aspects font l'objet de recherches continues pour améliorer la fiabilité et la transparence des modèles.

Perspectives et responsabilités

En somme, l'apprentissage automatique représente une révolution dans le traitement de l'information et ouvre des perspectives immenses pour l'innovation technologique. Son développement s'accompagne néanmoins de responsabilités importantes afin d'assurer une utilisation éthique et inclusive.

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