Machine Learning en PHP : Découvrir ce principe essentiel

Vous avez sûrement déjà entendu parler du terme « machine learning » ou « apprentissage automatique » sans vraiment savoir ce que cela signifie. Aujourd’hui, le machine learning est au cœur de nombreuses technologies modernes et change la manière dont nous interagissons avec les ordinateurs et les applications. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Pourquoi cet apprentissage automatique est-il si important, et comment peut-il être utilisé dans la vie quotidienne ou dans le monde professionnel ?

Dans ce tutoriel, nous allons explorer pas à pas le concept de machine learning. Nous aborderons ses bases, ses applications, ses avantages et ses limites, ainsi que son lien avec les mathématiques, les probabilités et les systèmes neuronaux. Enfin, nous verrons quelles bibliothèques PHP permettent de se lancer dans le machine learning.

Ce guide est pensé pour les débutants, avec des explications simples et accessibles, afin que vous puissiez comprendre même sans formation préalable en informatique ou en mathématiques avancées.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning peut être traduit en français par « apprentissage automatique ». Contrairement aux programmes classiques qui exécutent des instructions écrites par un développeur, le machine learning permet à une machine d’apprendre par elle-même à partir de données.

Imaginons que vous vouliez qu’un ordinateur reconnaisse si une photo contient un chat ou non. Dans un programme traditionnel, il faudrait écrire des règles très précises, comme « si les oreilles sont pointues et le nez est petit alors c’est un chat ». Cela est quasiment impossible, car les chats peuvent avoir différentes tailles, formes et couleurs.

Le machine learning change cette approche. Au lieu de programmer toutes les règles, vous fournissez à l’ordinateur de nombreuses images étiquetées (chats ou pas chats) et il apprend à détecter les motifs et les caractéristiques qui distinguent un chat d’autre chose. Au fur et à mesure, la machine devient capable de prédire si une nouvelle image contient un chat, sans que vous ayez écrit une seule règle spécifique.

Il existe plusieurs types de machine learning. Les plus connus sont :

• L’apprentissage supervisé, où la machine apprend à partir de données déjà étiquetées, comme l’exemple des photos de chats.
• L’apprentissage non supervisé, où la machine explore des données sans étiquettes et cherche elle-même des motifs ou des regroupements.
• L’apprentissage par renforcement, où la machine apprend en recevant des récompenses ou des pénalités selon les actions qu’elle effectue, un peu comme un jeu vidéo où l’IA apprend à maximiser son score.

Le principe central du machine learning est donc l’apprentissage par l’expérience. Plus la machine est exposée à des données de qualité, plus elle devient précise dans ses prédictions ou ses décisions.

À quoi sert le machine learning ?

Le machine learning n’est pas seulement un concept théorique. Il a des applications concrètes dans de nombreux domaines. Son objectif principal est de permettre aux ordinateurs d’automatiser des tâches complexes et d’aider les humains à prendre de meilleures décisions.

Dans le domaine professionnel, le machine learning est utilisé pour prédire les ventes d’une entreprise, détecter des fraudes bancaires ou recommander des produits aux clients en fonction de leurs préférences. Les entreprises l’utilisent pour analyser de grandes quantités de données et découvrir des tendances qu’un humain aurait du mal à repérer.

Dans la vie quotidienne, vous utilisez probablement déjà du machine learning sans le savoir. Lorsque vous regardez des films sur une plateforme de streaming, les recommandations qui vous sont faites sont générées par des algorithmes d’apprentissage automatique.

Les moteurs de recherche utilisent le machine learning pour afficher les résultats les plus pertinents selon vos requêtes. Les assistants vocaux, comme Siri ou Alexa, comprennent votre langage et s’améliorent grâce au machine learning.

Le machine learning peut également être appliqué dans la médecine pour aider à diagnostiquer des maladies, dans l’automobile pour créer des véhicules autonomes, ou encore dans la météo pour prévoir des événements climatiques avec plus de précision.

Toutes les tâches qui impliquent l’analyse de données, la prédiction ou la reconnaissance de motifs peuvent bénéficier du machine learning.

Exemples concrets où l’on rencontre le machine learning

Le machine learning n’est pas une technologie abstraite réservée aux laboratoires de recherche. Il est déjà intégré dans de nombreuses applications que nous utilisons quotidiennement. Voici quelques exemples pour mieux comprendre son utilité :

1. Les recommandations personnalisées
Lorsque vous regardez des films sur une plateforme de streaming ou écoutez de la musique en ligne, vous recevez des suggestions adaptées à vos goûts. Derrière cela se cache un algorithme de machine learning qui analyse vos choix passés, compare vos habitudes à celles d’autres utilisateurs, et prédit les contenus que vous pourriez apprécier.

2. La détection de fraude
Les banques et les plateformes de paiement utilisent le machine learning pour détecter des transactions suspectes. L’algorithme apprend à reconnaître les comportements normaux d’un compte et signale automatiquement des opérations inhabituelles, comme un achat dans un autre pays ou un montant très élevé, afin de prévenir la fraude.

3. La reconnaissance vocale et les assistants virtuels
Lorsque vous parlez à un assistant virtuel comme Siri, Alexa ou Google Assistant, le machine learning transforme votre voix en texte, comprend le sens de votre demande et génère une réponse appropriée. Il apprend continuellement à améliorer sa compréhension en analysant les interactions précédentes.

4. La vision par ordinateur
Dans la sécurité, la santé ou l’industrie, le machine learning est utilisé pour analyser des images. Par exemple, il peut détecter des anomalies dans des radiographies médicales ou identifier des défauts sur des pièces manufacturées. La machine apprend à reconnaître des motifs complexes que l’œil humain pourrait manquer.

5. La conduite autonome
Les voitures autonomes utilisent le machine learning pour analyser en temps réel l’environnement, détecter les piétons, les panneaux de signalisation et autres véhicules, et prendre des décisions pour se déplacer en toute sécurité. Ces systèmes s’améliorent continuellement en fonction des données collectées lors de chaque trajet.

6. La publicité ciblée
Les plateformes de publicité en ligne utilisent le machine learning pour montrer aux utilisateurs les annonces les plus pertinentes. L’algorithme analyse votre historique de navigation et d’achat pour prédire quels produits ou services sont susceptibles de vous intéresser.

Ces exemples montrent que le machine learning est déjà profondément intégré dans notre quotidien, même si nous ne nous en rendons pas toujours compte. Il ne se limite pas à un domaine particulier : il touche le commerce, la santé, l’industrie, les services, et même le divertissement.

Les avantages et limites du machine learning

Comme toute technologie, le machine learning présente des avantages mais aussi des limites qu’il est important de connaître.

Les avantages

Premièrement, le machine learning permet d’automatiser des tâches complexes. Là où un humain aurait besoin de longues heures pour analyser de grandes quantités de données, une machine peut effectuer la même tâche en quelques secondes.

Deuxièmement, il offre la capacité de prédire et d’anticiper. Grâce aux modèles d’apprentissage, il est possible d’identifier des tendances, de prévoir des comportements ou de détecter des anomalies avant qu’elles ne deviennent un problème.

Troisièmement, le machine learning peut s’améliorer avec le temps. Plus il reçoit de données, plus ses performances augmentent, ce qui permet de créer des systèmes adaptatifs et évolutifs.

Enfin, il rend possible la personnalisation à grande échelle. Que ce soit pour recommander des produits, des films ou des services, les algorithmes peuvent ajuster leurs recommandations pour chaque utilisateur de manière unique.

Les limites

Cependant, le machine learning a aussi ses contraintes.

Tout d’abord, il dépend fortement des données. Si les données utilisées pour l’apprentissage sont biaisées ou insuffisantes, le modèle peut produire des résultats erronés ou injustes. Par exemple, un algorithme de recrutement formé uniquement sur des CV historiques peut reproduire des discriminations présentes dans les données.

Ensuite, il peut être difficile à interpréter. Certains modèles, en particulier les réseaux neuronaux complexes, sont des « boîtes noires » : on sait qu’ils fonctionnent, mais il est compliqué de comprendre exactement pourquoi ils prennent telle décision.

Enfin, le machine learning ne remplace pas l’intelligence humaine. Il est puissant pour détecter des motifs et prédire des résultats, mais il ne comprend pas le contexte ou le sens des situations comme un humain. Il doit donc être utilisé comme un outil d’aide à la décision et non comme un substitut complet.

Pour allez plus loin, consultez notre guide sur Les différences entre le machine learning et l’intelligence artificielle.

Les rapports entre machine learning, mathématiques et probabilités

Le machine learning n’est pas une magie : derrière chaque prédiction se cachent des calculs mathématiques. Les mathématiques sont le langage qui permet à la machine de « comprendre » les données et d’apprendre à partir d’elles. Même si vous n’êtes pas un expert en mathématiques, il est important de saisir les notions de base utilisées.

1. Les statistiques et probabilités

Les probabilités sont au cœur du machine learning. Elles permettent d’évaluer les chances qu’un événement se produise. Par exemple, si un algorithme doit prédire si un email est un spam ou non, il va calculer la probabilité que chaque email appartienne à la catégorie « spam » en fonction des mots qu’il contient et des caractéristiques observées dans les emails précédents.

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Les statistiques permettent de résumer et d’analyser les données. Par exemple, en calculant la moyenne, l’écart type ou la distribution des valeurs, l’algorithme peut identifier des tendances et anomalies dans les données. Sans ces bases, le machine learning ne pourrait pas fonctionner efficacement.

2. L’algèbre et la géométrie

L’algèbre linéaire est essentielle pour manipuler les données. Les données sont souvent représentées sous forme de vecteurs ou de matrices. Par exemple, chaque image peut être transformée en une matrice de pixels. Les opérations mathématiques sur ces matrices permettent à l’algorithme de comparer les images, de détecter des motifs et de prendre des décisions.

La géométrie intervient dans la visualisation et la séparation des données. Dans un problème de classification, l’algorithme peut imaginer un espace à plusieurs dimensions où chaque dimension représente une caractéristique. Il va ensuite tracer une « frontière » pour séparer les différentes catégories de données.

3. Les fonctions et optimisation

Le machine learning utilise des fonctions pour mesurer l’erreur ou la différence entre les prédictions de la machine et la réalité. Ensuite, grâce à des méthodes d’optimisation, l’algorithme ajuste ses paramètres pour minimiser cette erreur. Ce processus est appelé apprentissage : plus l’erreur est faible, plus le modèle est précis.

Même si vous n’êtes pas à l’aise avec toutes les formules, comprendre que le machine learning repose sur des calculs, des comparaisons et des ajustements constants vous permettra de mieux appréhender son fonctionnement.

Les systèmes neuronaux et le deep learning

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une branche avancée du machine learning inspirée du fonctionnement du cerveau humain. Les systèmes neuronaux artificiels sont au centre de cette approche.

Qu’est-ce qu’un réseau neuronal artificiel ?

Un réseau neuronal est composé de neurones artificiels organisés en couches. Chaque neurone reçoit des informations, les transforme selon un calcul, puis transmet le résultat aux neurones de la couche suivante.

Il y a généralement trois types de couches :

• La couche d’entrée, qui reçoit les données brutes, comme des pixels d’image ou des mots d’un texte.
• Les couches cachées, qui traitent les informations et détectent les motifs complexes. Plus il y a de couches, plus le réseau est capable de reconnaître des structures sophistiquées.
• La couche de sortie, qui produit la prédiction finale, comme « chat » ou « pas chat », ou une probabilité pour chaque catégorie.

Chaque connexion entre neurones a un poids, qui détermine l’importance de l’information transmise. Pendant l’apprentissage, ces poids sont ajustés pour que le réseau produise des résultats précis.

Pourquoi le deep learning est-il puissant ?

Le deep learning est particulièrement efficace pour traiter des données très complexes et volumineuses. Par exemple, il est utilisé pour :

• La reconnaissance d’images et de vidéos, comme dans les voitures autonomes ou les applications de sécurité.
• La compréhension du langage naturel, ce qui permet aux assistants vocaux de comprendre vos questions.
• La traduction automatique ou la génération de texte.

Le deep learning fonctionne mieux lorsque l’on dispose de grandes quantités de données et d’une puissance de calcul importante. C’est pour cela que ces techniques ont explosé avec l’arrivée des processeurs puissants et du cloud computing.

Une analogie simple

Imaginez que vous apprenez à reconnaître un type de fruit en le voyant plusieurs fois. Vous commencez par remarquer la couleur, puis la forme, puis la texture. Les couches d’un réseau neuronal font exactement la même chose : elles détectent des motifs simples d’abord, puis des motifs de plus en plus complexes, jusqu’à pouvoir identifier correctement l’objet.

Les bibliothèques PHP pour le machine learning

PHP est un langage très populaire pour le développement web, mais il est moins connu pour le machine learning comparé à Python ou R (Tutoriel complet sur R et RStudio).

Cependant, il existe plusieurs bibliothèques qui permettent de créer et d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique directement en PHP. Ces outils sont parfaits pour débuter, expérimenter et intégrer du machine learning dans vos applications web.

PHP-ML : une bibliothèque complète pour débuter

PHP-ML est l’une des bibliothèques les plus utilisées pour le machine learning en PHP.

Elle est simple à installer via Composer et offre un large choix d’algorithmes : régression, classification, clustering, analyse de données, etc.

Voici un exemple pour classer des données avec un algorithme supervisé :

require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

// Données d’exemple : caractéristiques et labels
$samples = [[180, 80], [160, 60], [170, 70], [150, 50]];
$labels = ['Homme', 'Femme', 'Homme', 'Femme'];

// Création et entraînement du modèle
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($samples, $labels);

// Prédiction pour de nouvelles données
$result = $classifier->predict([165, 65]);
echo "Le résultat prédit est : " . $result; // Affiche "Femme"

Dans cet exemple, le modèle apprend à distinguer hommes et femmes à partir de la taille et du poids. Vous pouvez étendre cet exemple avec des données réelles et plus complexes.

Rubix ML : un framework avancé pour PHP

Rubix ML est une autre bibliothèque très puissante pour le machine learning en PHP.

Elle propose des algorithmes avancés comme les forêts aléatoires, le gradient boosting, les réseaux neuronaux simples, et le clustering. Rubix ML est particulièrement adapté si vous souhaitez créer des modèles robustes et prêts pour la production.

Exemple simple avec Rubix ML pour la classification :

require 'vendor/autoload.php';

use Rubix\ML\Classifiers\KNearestNeighbors;
use Rubix\ML\Datasets\Labeled;

// Création des données
$samples = [[180, 80], [160, 60], [170, 70], [150, 50]];
$labels = ['Homme', 'Femme', 'Homme', 'Femme'];
$dataset = new Labeled($samples, $labels);

// Création et entraînement du classifieur
$estimator = new KNearestNeighbors(3);
$estimator->train($dataset);

// Prédiction
$prediction = $estimator->predict([[165, 65]]);
echo "Le résultat prédit est : " . $prediction[0]; // Affiche "Femme"

Rubix ML offre également des outils pour prétraiter les données, évaluer la performance des modèles et gérer des flux de données plus complexes.

BrainPHP : pour le deep learning en PHP

Si vous souhaitez expérimenter le deep learning, il existe BrainPHP, une bibliothèque légère pour créer des réseaux neuronaux simples. Elle est moins complète que Rubix ML ou PHP-ML, mais permet de comprendre les principes des réseaux neuronaux et de tester des modèles simples sans quitter PHP.

Exemple pour un réseau neuronal de base :

require 'vendor/autoload.php';

use Brain\Classifier;

// Création du classifieur
$brain = new Classifier();

// Entraînement
$brain->train([
    ['input' => [0, 0], 'output' => [0]],
    ['input' => [0, 1], 'output' => [1]],
    ['input' => [1, 0], 'output' => [1]],
    ['input' => [1, 1], 'output' => [0]],
]);

// Prédiction
$output = $brain->run([1, 0]);
echo "Résultat : " . round($output[0]); // Affiche "1"

Cet exemple correspond à un apprentissage sur la fonction XOR, un problème classique en machine learning. BrainPHP est idéal pour expérimenter sans complexité.

Conseils pour débuter avec le machine learning en PHP

1. Commencez par de petites données pour comprendre le fonctionnement des algorithmes avant de traiter des jeux de données volumineux.
2. Expérimentez avec différents modèles pour voir lequel est le plus adapté à votre problème.
3. Prétraitez vos données : normalisation, suppression des valeurs manquantes, conversion en formats numériques. Ces étapes sont essentielles pour que les algorithmes donnent de bons résultats.
4. Évaluez vos modèles : utilisez des métriques simples comme la précision, le rappel ou la courbe ROC pour comprendre la qualité de vos prédictions.
5. N’ayez pas peur des erreurs : le machine learning nécessite souvent des ajustements, des essais et des erreurs avant d’obtenir un modèle performant.

Les étapes d’un projet de Machine Learning

1. Collecte des données : rassembler toutes les informations nécessaires pour l’apprentissage.
2. Préparation des données : nettoyer et formater les données pour qu’elles soient utilisables.
3. Choix du modèle : sélectionner l’algorithme qui correspond le mieux au problème.
4. Entraînement du modèle : l’ordinateur apprend à partir des données.
5. Évaluation : tester la performance du modèle avec des données qu’il n’a jamais vues.
6. Optimisation et déploiement : améliorer le modèle si nécessaire et l’utiliser dans des applications réelles.

Glossaire des termes courants en Machine Learning

• Algorithme : un ensemble d’instructions que l’ordinateur suit pour résoudre un problème.
• Données (Data) : les informations utilisées pour entraîner un modèle.
• Feature (Caractéristique) : une colonne ou attribut dans vos données, par exemple la taille d’une maison.
• Label (Étiquette) : la réponse ou la valeur que l’ordinateur doit prédire (exemple : le prix d’une maison).
• Modèle (Model) : le résultat de l’apprentissage, capable de faire des prédictions.
• Surapprentissage (Overfitting) : quand le modèle apprend trop bien les données d’entraînement et devient mauvais sur des données nouvelles.
• Sous-apprentissage (Underfitting) : quand le modèle est trop simple et ne capture pas bien les tendances des données.
• Régression : prédiction d’une valeur continue (exemple : le prix d’une maison).
• Classification : prédiction d’une catégorie ou d’une classe (exemple : spam ou non-spam).
• Clustering : regroupement automatique de données similaires.
• Validation croisée : technique pour tester la fiabilité du modèle.
• Hyperparamètre : paramètre réglable d’un modèle qui influence son apprentissage.

Le machine learning n’est plus une technologie de laboratoire réservée aux chercheurs. Il est désormais présent dans de nombreux aspects de notre quotidien, des recommandations de films aux assistants vocaux, en passant par la détection de fraudes ou la conduite autonome. Comprendre ses principes, même de manière simple, vous permet de mieux appréhender ces innovations et de saisir les opportunités qu’elles offrent dans le monde professionnel ou personnel.

Au cours de ce long tutoriel, pour ce premier chapitre, vous avez découvert ce qu’est le machine learning : un apprentissage automatique qui permet aux machines d’analyser des données et de prendre des décisions ou des prédictions sans être explicitement programmées.

Vous avez vu à quoi il sert, avec des exemples concrets comme la reconnaissance d’images, la publicité ciblée ou la médecine prédictive. Nous avons également abordé ses avantages, notamment l’automatisation, la personnalisation et l’amélioration continue, mais aussi ses limites, comme la dépendance aux données, les biais possibles et l’impossibilité de remplacer l’intelligence humaine.

Nous avons exploré le rôle essentiel des mathématiques et des probabilités, qui constituent le socle du machine learning, et comment les fonctions, statistiques et algèbre linéaire permettent aux modèles d’apprendre. Ensuite, vous avez découvert les systèmes neuronaux et le deep learning, qui reproduisent, à un niveau simplifié, le fonctionnement du cerveau humain et permettent de traiter des problèmes très complexes. Enfin, nous avons présenté les bibliothèques PHP adaptées au machine learning, telles que PHP-ML, Rubix ML et BrainPHP, et comment vous pouvez commencer à expérimenter vous-même avec vos propres données et modèles.

Le machine learning est avant tout un outil, un partenaire qui peut enrichir votre travail, automatiser certaines tâches et révéler des tendances invisibles à l’œil humain. Pour continuer votre apprentissage, il est essentiel de pratiquer : commencez par des petits projets, analysez des jeux de données simples, testez différents algorithmes et évaluez vos résultats. L’exploration et l’expérimentation sont la clé pour progresser dans ce domaine fascinant.

Vous êtes désormais armé pour comprendre les bases du machine learning et commencer à les appliquer dans vos projets. Que ce soit pour créer une application web intelligente, améliorer la performance d’une entreprise, ou simplement expérimenter par curiosité, le machine learning offre des possibilités infinies. L’avenir appartient à ceux qui sauront combiner la créativité humaine et la puissance des machines capables d’apprendre.

Chapitre 2 : Régression linéaire simple →

Alban

Fondateur de l’agence Créa-troyes.
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