Data Science vs machine learning : quel est le meilleur ?
Data Science et machine learning sont des termes à la mode dans le monde de la technologie. Tous deux améliorent les opérations d'IA dans tous les métiers et secteurs d'activité. Mais lequel est le meilleur ?
Le monde s'appuie sur la technologie. Elle évolue à un rythme sans précédent et est un tremplin dans tous les secteurs. Ces dix dernières années, Data Science et machine learning sont devenus des termes populaires : que ce soit pour les petites start-ups en train de créer la prochaine super appli ou pour les géants comme Google, Facebook et Netflix.
Les termes Data Science et machine learning sont parfois confondus (à tort), mais ils ont plusieurs différences et applications fondamentales.
Les deux termes et leurs fonctions font partie de l'intelligence artificielle (IA). À l'instar des humains, les machines utilisent l'IA pour prendre des décisions basées sur des expériences et l'heuristique. Ces expériences reposent sur des données : c'est là que le machine learning (ML) entre en jeu. Les humains tirent des leçons de leurs expériences quotidiennes, tandis que les machines apprennent à partir de données.
Les données nécessaires à l'apprentissage machine proviennent du Big Data. Une entreprise peut, à elle seule, produire des pétaoctets de données en un rien de temps. Le stockage basé dans le cloud facilite le stockage des données. La difficulté désormais est de traiter ces données dans le but de prendre de meilleures décisions métier. La Data Science et le machine learning jouent un rôle essentiel dans ce processus.
L'IA moderne peut prendre de très grandes quantités de données, les analyser et les traiter pour mettre au jour des schémas de consommation et de comportement humains, ou pour répondre à d'autres questions qu'une entreprise voudrait explorer. La Data Science alimente l'analyse des données effectuée par les machines, en fournissant toutes les entrées nécessaires pour créer des algorithmes et des modèles pertinents. En d'autres termes, la Data Science utilise divers algorithmes, protocoles et méthodes pour extraire des insights à partir de données brutes.
Cette définition de la Data Science et du machine learning permet de mieux comprendre leurs différences.
Data Science vs machine learning, les différences
La Data Science et le machine learning ont des applications pratiques très différentes. Cependant, ces deux technologies sont utilisées pour réaliser des activités quotidiennes, dont certaines s'effectuent des millions de fois tous les jours, comme les achats en ligne.
Prenons l'exemple d'une entreprise appelée ABC qui vend un nouveau produit, comme une paire de lunettes de soleil. Les lunettes de soleil sont faciles à trouver chez ABC, mais aussi chez de nombreux concurrents. Lorsqu'un client potentiel se rend pour la première fois sur le site Web d'ABC et passe en revue tous les types de lunettes de soleil disponibles, il utilise souvent des filtres fournis par ABC pour affiner les résultats en fonction de ses préférences. Les principales options de filtre sont la taille, la couleur, le prix et le style.
Après avoir filtré les lunettes de soleil selon leurs caractéristiques, le client dispose de trois modèles qui correspondent à ses critères. Une fois que le client a fait son choix, il peut ajouter l'article à son panier.
Le site Web d'ABC propose ensuite diverses options et recommandations au client potentiel en fonction de ses préférences et des insights recueillis lors du traitement de gros volumes de Big Data. Les clients peuvent voir d'autres produits sous des titres tels que « Nous recommandons également » ou « Les clients qui ont acheté ce produit ont également acheté ». Ces recommandations sont basées sur les informations recueillies à partir de millions d'achats précédents.
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Non seulement les suggestions proposent des produits utiles au client, mais elles offrent également à l'entreprise un modèle de vente incitative efficace. C'est cela, la Data Science : tout le processus de collecte, de filtrage, de traitement, d'extraction de tendances exploitables et de création d'un modèle pour finalement apporter une réponse à une question. Dans le cas présent, le modèle propose au client de meilleurs choix ou peut l'inciter à acheter un produit associé.
Le modèle, quant à lui, représente la fonction de machine learning. Les Data Scientists créent le modèle à l'aide d'algorithmes qui convertissent les données en expérience d'apprentissage, dans cet exemple en fournissant aux clients des recommandations basées sur leurs critères de recherche. Ces modèles permettent à une machine d'apprendre quels produits présenter à un nouveau client en fonction des connaissances acquises auprès d'autres personnes acheteuses. La machine fait une suggestion basée sur son « expérience » à partir des données fournies.
L'exemple ci-dessus n'est qu'un exemple d'application de ML, mais il en existe encore des millions dans chaque secteur : des domaines médicaux et de recherche à la vente au détail et à l'assurance.
Par exemple, chez Fintech, le machine learning est utilisé pour prédire tout un éventail de comportements. Il analyse des transactions en temps réel et identifie les schémas complexes qui prédisent des comportements frauduleux. Le machine learning évalue également d'anciennes transactions financières de personnes privées lors des processus de demande de prêt. Il combine les connaissances acquises auprès d'anciens clients en défaut de paiement et les utilise pour faire des prévisions précises sur la probabilité qu'une personne rembourse son emprunt comme convenu.
Cela nous conduit à la modélisation des données, l'étape suivante du machine learning dans le cycle de la Data Science.
La qualité du modèle détermine dans quelle mesure la machine parvient à apprendre les habitudes d'achat des clients. Plus le modèle est performant, mieux la machine peut prédire les décisions futures. Le modèle de machine idéal garantit le progrès du business model et du processus d'apprentissage de la machine, ce qui conduit les entreprises à constater une amélioration des résultats ciblés.
La Data Science gère la visualisation des données traitées en fonction de certains paramètres, ce qui améliore les décisions. Le machine learning met l'accent sur l'amélioration de son expérience, à partir d'algorithmes ainsi que de l'apprentissage dérivé de son expérience avec des données en temps réel. Les données resteront toujours au cœur de la Data Science et du machine learning.
Data Science vs machine learning : comparons
Maintenant que nous comprenons leur utilisation concrète, voici en quoi ces deux concepts se distinguent l'un de l'autre.
| Data Science | Machine Learning |
|---|---|
| La Data Science repose sur des processus et des protocoles pour extraire des données à partir de sources structurées (noms, âges, lieux, adresses, etc.) ou non structurées (données qualitatives telles que des publications sur les réseaux sociaux, des fichiers audio/vidéo et du texte). Elle implique de nombreuses disciplines ainsi que l'analytique avancée. | Le machine learning est un processus qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données traitées dans le but de créer un modèle de travail pour un besoin spécifique, sans être programmés pour cela. Il s'intègre à l'univers de la Data Science et a principalement besoin de données structurées. |
| La Data Science englobe l'ensemble des processus associés à l'analytique. | Le machine learning est un processus spécifique faisant partie de la Data Science. Il utilise des techniques telles que la régression et le clustering supervisé. |
| La Data Science peut fonctionner avec des méthodes de traitement manuel, mais leur efficacité est réduite par rapport aux algorithmes basés sur des machines. | Le machine learning ne peut pas exister sans la Data Science. Les données doivent être collectées, nettoyées et analysées pour créer un modèle. |
| La Data Science n'est pas un sous-ensemble de l'IA. C'est un processus en soi. | Le machine learning n'est pas seulement un sous-ensemble de l'IA, c'est également une passerelle entre la Data Science et l'IA. Il évolue constamment avec le traitement des données. C'est une étape dans le processus de Data Science. |
| La Data Science sert à analyser les données et à mettre au jour les schémas et les insights utiles pour une entreprise qui veut améliorer ses produits et ses services à la clientèle. Elle permet de prendre des décisions commerciales avisées. | Le machine learning traite les schémas trouvés par la Data Science comme une expérience apprise, en fonction de laquelle il crée des modèles qu'une entreprise peut appliquer à ses processus. Ces modèles classent les nouvelles données obtenues et font des prédictions en fonction de leurs expériences. |
| En termes d'applications, la Data Science a un vaste potentiel et s'applique à plusieurs domaines. | Le machine learning reste à l'étape de la modélisation des données, qui fait partie de la Data Science. |
| La Data Science permet à une entreprise d'identifier des problèmes inconnus jusqu'alors, ce qui lui permet de chercher une solution. | Le machine learning se concentre toujours sur un problème connu. Tous les outils et techniques associés sont utilisés pour créer un modèle de solution intelligent. |
Data Science vs machine learning : comment choisir ?
Comment une entreprise peut-elle choisir entre la Data Science et le machine learning ? Il faut savoir qu'il est impossible d'avoir l'un sans l'autre. Ces deux processus font partie l'un de l'autre. Les machines ne peuvent pas acquérir d'expérience sans données, et les données sont toujours mieux analysées lorsqu'elles sont traitées selon les normes de la Data Science. À l'avenir, pour améliorer la qualité de leur travail, les spécialistes tels que les Data Scientists et les ingénieurs en machine learning devront au minimum avoir une connaissance pratique de leurs domaines respectifs.
Alors que l'IA devient de plus en plus essentielle pour permettre aux entreprises de réussir dans le monde réel, la Data Science et le machine learning sont tous deux mis en avant. Le secteur se tourne vers le deep learning, une partie de l'IA et un sous-ensemble du machine learning. Inspiré du fonctionnement des neurones du cerveau humain, le deep learning utilise les réseaux neuraux numériques pour fonctionner. Il offre plusieurs couches de solutions pour résoudre les problématiques complexes de l'entreprise. Les voitures autonomes sont un excellent exemple de deep learning. Les sources de données sont en constante expansion et la nécessité de les collecter et de les analyser ne cessera de croître.
Comment capitaliser sur la Data Science et le machine learning
Votre entreprise a besoin de la Data Science et du machine learning pour rester compétitive, pertinente et productive. Les insights obtenus grâce à l'application des principes de Data Science vous aident à aller de l'avant. Des prévisions précises permettent de prendre des décisions éclairées basées sur des données, ce qui garantit des résultats. Si votre entreprise a amassé des données dont elle ne sait que faire ou si vous avez du retard par rapport à la concurrence, Alteryx vous donnera le coup de pouce en Data Science dont vous avez besoin.
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