L’apprentissage automatique (machine learning, en anglais) est un mode d’apprentissage par lequel un agent évalue et améliore ses performances et son efficacité sans que son programme ne soit modifié par un intervenant humain. Il est ainsi en mesure d’acquérir des connaissances et aptitudes à partir de nouvelles données ou en réorganisant celles qu’il possède déjà. Le terme apprentissage machine est parfois employé comme synonyme.
Un logiciel capable d’émettre des prédictions basées sur des données, puis de faire des ajustements basés sur les résultats précédents, et ce, sans intervention humaine, peut être considéré comme un exemple d’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique est utilisé dans le traitement du langage (reconnaissance vocale ou manuscrite, traduction, synthèse vocale) ou pour effectuer des diagnostics et des prévisions. Les algorithmes d’apprentissage automatique soutiennent également plusieurs des services web utilisés couramment tels YouTube, Spotify, Netflix, les moteurs de recherche, les médias sociaux ou encore les assistants vocaux. Ces systèmes collectent plusieurs données concernant les utilisateurs (centres d’intérêt, position géographique, cercle social, allégeance politique) et utilisent ensuite l’apprentissage automatique pour prédire des préférences et suggérer des contenus en conséquence.
En éducation, particulièrement en enseignement à distance, diverses plateformes font déjà appel à l’apprentissage automatique pour adapter de façon évolutive les parcours d’apprentissage des étudiants en fonction de leurs besoins, de leurs caractéristiques et de leurs performances passées. Cette mise en application de l’apprentissage automatique, laquelle est soutenue par l’analyse des données d’apprentissage (learning analytics), connaîtra certainement d’importants développements au cours des mois à venir. D’autres outils fonctionnels, tels des applications de reconnaissance vocale, ont le potentiel « d’apprendre » et de s’adapter aux registres de la voix humaine d’un individu, permettant ainsi d’interpréter et de transférer sans intermédiaire des contenus et des informations dans des environnements dédiés à des utilisations spécifiques. Autant d’applications potentielles qui contribueront à soutenir les intervenants pédagogiques appelés à revoir leur rôle et leurs tâches dans un contexte distanciel.
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