Qu’est-ce qu’apprendre, comment apprend-on, et que cela signifie-t-il pour une machine? On parle d’apprentissage automatique, ou machine learning, quand ce programme a la capacité de se modifier lui-même sans que cette modification ne soit explicitement programmée.Cette définition est celle donnée par Arthur Samuel (1959). On peut ainsi opposer un programme classique, qui utilise une procédure et les données qu’il reçoit en entrée pour produire en sortie des réponses, à un programme d’apprentissage automatique, qui utilise les données et les réponses afin de produire la procédure qui permet d’obtenir les secondes à partir des premières.

Exemple: 

Supposons qu’une entreprise veuille connaître le montant total dépensé par un client ou une cliente à partir de ses factures. Il suffit d’appliquer un algorithme classique, à savoir une simple addition : un algorithme d’apprentissage n’est pas nécessaire!

 Supposons maintenant que l’on veuille utiliser ces factures pour déterminer quels produits le client est le plus susceptible d’acheter dans un mois. Bien que cela soit vraisemblablement lié, nous n’avons manifestement pas toutes les informations nécessaires pour ce faire. Cependant, si nous disposons de l’historique d’achat d’un grand nombre d’individus, il devient possible d’utiliser un algorithme de machine learning pour qu’il en tire un modèle prédictif nous permettant d’apporter une réponse à votre question.