Le Machine Learning est la colonne vertébrale de nombreuses applications modernes de l’IA : recommandation de contenu, détection de fraude, analyse prédictive, reconnaissance d’images, traitement du langage naturel, etc. Il fonctionne par la création de modèles statistiques qui apprennent à optimiser une fonction de coût (minimisation de l’erreur, maximisation de la précision, etc.) en analysant de larges jeux de données. Le choix des algorithmes (régression, arbres de décision, SVM, réseaux de neurones, etc.) dépend du problème à résoudre et de la nature des données disponibles. Le processus comprend plusieurs étapes : préparation des données, entraînement, évaluation, validation croisée et mise en production. Le Machine Learning requiert une vigilance constante sur la qualité des données, les biais possibles et la robustesse du modèle. Dans les environnements métiers, il s’inscrit dans un cadre plus large de gouvernance algorithmique et d’intégration dans les systèmes d’information.