Machine learning
Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre à partir de données, sans être programmés explicitement pour chaque cas. On lui montre des exemples, il en déduit des règles, puis applique ces règles à des données inédites. Terme inventé en 1959 par Arthur Samuel, pionnier de l’IA.
Trois grandes familles structurent le domaine : l’apprentissage supervisé (données étiquetées, la bonne réponse est connue), l’apprentissage non supervisé (le modèle découvre lui-même des structures cachées) et l’apprentissage par renforcement (apprentissage par essais-erreurs, guidé par récompenses). Le deep learning, sous-domaine du machine learning, superpose des couches de réseaux de neurones pour traiter des tâches plus complexes — génération de texte, reconnaissance vocale.
En RH, c’est la technologie sous-jacente de la quasi-totalité des outils dits « IA RH » : tri de CV dans un ATS, prédiction de turnover, matching candidat/poste, recommandation de formation. Un rappel utile pour cadrer les attentes : le machine learning amplifie l’analyse humaine, il ne remplace pas le jugement RH sur des décisions à fort enjeu.
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Sources : Wikipédia FR (27/05/2026), SAP.