Le Machine Learning – ou apprentissage automatique – a émergé dans la seconde moitié du 20^e siècle du domaine de l’intelligence artificielle. Il repense désormais complètement la façon dont nous concevons l’automatisation et l’apprentissage. La machine part des résultats, des données et de l’expérience pour en déduire un modèle.

Analysons plus précisément ce qu’est le Machine Learning, qu’elles sont ses avantages et ses limites, mais aussi le lien avec l’eLearning.

Le Machine Learning est une sous-partie de l’intelligence artificielle qui s’attache à créer des machines qui se comportent et opèrent de manière intelligente ou simulent cette intelligence pour fournir des résultats basés sur des données transmises à la machine.

L’apprentissage automatique joue un rôle important dans l’exploration de données, le traitement d’images et le traitement du langage. Il ne peut pas toujours fournir une analyse correcte ou ne peut pas toujours fournir un résultat précis, mais il fournit un modèle prédictif basé sur des données fournies pour prendre des décisions.

Mais alors quels sont les avantages de ce mode d’apprentissage ?

·       Un contenu plus personnalisé pour des programmes plus efficaces : il permet de proposer un cours en ligne spécifique, dans le fond et dans la forme, en s’appuyant sur des données relatives à l’apprenant (performances, objectifs, etc.)

·       Une meilleure allocation des ressources : les apprenants reçoivent les cours dont ils ont besoin, c’est intéressant pour l’apprenant et pour l’entreprise qui finance la formation

·       L’amélioration du retour sur investissement de l’eLearning : pour les apprenants c’est moins de temps de formation et une personnalisation améliorée, pour l’entreprise c’est une marge bénéficiaire plus importante

·       Une plus grande motivation des apprenants : grâce à une expérience individualisée et non plus un cours générique, ils ressentent une motivation grandissante. Les systèmes d’apprentissage automatique du futur pourront être assimilés à un tuteur virtuel privé, offrant les cours dont les élèves auront besoin au moment où ils en auront besoin.

Tenons compte de l’importance de la protection des données qui pourrait représenter un frein au Machine Learning : avec cette volonté de personnalisation et de prédiction, les informations des internautes pourraient être utilisées à des fins pour lesquelles ils seraient en désaccord et elles pourraient s’échanger plus facilement entre entreprises.

Tout compte fait, le Machine Learning est une méthode qualitative et personnalisée qui se focalise sur l’attente des utilisateurs. Il peut être intégré dans les systèmes de cours à distance pour favoriser l’acquisition de connaissances de l’apprenant. Sa mise en œuvre en eLearning aidera les enseignants, mais aussi les élèves à bénéficier de programmes éducatifs plus efficaces.

Caroline Irrmann, rédactrice web