Machine Learning

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est le processus itératif qu'un ordinateur utilise pour identifier des tendances (patterns) dans un jeu de données en fonction de contraintes spécifiques. Cela consiste à « apprendre » à un ordinateur à explorer les environnements et à acquérir de nouvelles compétences sans le programmer explicitement dans ce but.

Le machine learning est l'un des fondements de l'intelligence artificielle, la science qui permet à un système ou à une machine de penser et d'agir comme l'intelligence humaine. Le machine learning rend possible l'intelligence artificielle.

Quant au Deep Learning, c'est un terme souvent associé au machine learning. Le Deep Learning est une évolution de l'apprentissage automatique. Il utilise un réseau neuronal artificiel pour exploiter des algorithmes de machine learning sans intervention humaine.

Pourquoi le Machine Learning est-il important ?

Le machine learning est important dans le milieu professionnel : il peut analyser des données plus volumineuses et plus complexes tout en fournissant des résultats plus rapides et plus précis, à plus grande échelle.Ainsi, les entreprises peuvent identifier rapidement les opportunités rentables et les risques.

Le cycle de vie du Machine Learning

Voici les étapes à suivre pour créer un modèle de machine learning :

• Sélectionnez et préparez les données
• Sélectionnez un algorithme de machine learning
• Entraînez l'algorithme sur les données pour créer un modèle personnalisé
• Validez les performances du modèle final sur des données de test (également appelées données d'exclusion)
• Utilisez le modèle sur de nouvelles données (autrement dit le « scoring »)

Les modèles de machine learning doivent également être surveillés et optimisés au fil du temps pour continuer à générer des résultats significatifs et précis pour l'entreprise.

Méthodes de Machine Learning

Il existe trois grandes catégories d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et par renforcement.

L'apprentissage supervisé correspond à une catégorie de problèmes qui implique l'utilisation d'un modèle pour apprendre à la machine les associations entre les exemples en entrée et la variable cible. Les algorithmes d'apprentissage supervisé sont entraînés avec un jeu de données annoté (c'est-à-dire avec des labels) et apprennent à parvenir à une conclusion spécifique d'après des données historiques.

L'apprentissage non supervisé correspond à une catégorie de problèmes qui implique l'utilisation d'un modèle pour décrire ou extraire des relations qui existent dans les données. Par rapport à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé ne fonctionne que sur les entrées de données n'ayant pas de sorties ou variables cibles attendues. Les algorithmes d'apprentissage non supervisé ingèrent des jeux de données sans annotations (labels), recherchent des similitudes ou des tendances dans les données et utilisent ces informations pour trier, regrouper et classifier les données, sans qu'on leur indique ce qu'ils doivent rechercher.

L'apprentissage par renforcement correspond à une catégorie de problèmes où un agent (l'apprenant) travaille dans un environnement (tout ce avec quoi l'agent interagit) et doit apprendre à fonctionner en utilisant le feedback. L'utilisation d'un environnement signifie qu'il n'existe pas de jeu de données d'entraînement fixe. Il s'agit plutôt d'un objectif ou d'un ensemble d'objectifs qu'un agent doit atteindre, des actions qu'il peut effectuer et du feedback sur les performances par rapport à l'objectif. L'algorithme utilise la méthode essai-erreur pour déterminer quelles actions fournissent les meilleurs résultats.

Cas d'usage

De nombreuses entreprises peuvent utiliser le machine learning, et il existe de nombreux cas d'usage possibles dans les différents secteurs d'activité. Voici quelques exemples :

Ressources humaines

• Tendances et prévisions concernant les effectifs
• Optimisation du recrutement
• Prévision des capacités

Biens de consommation emballés

• Gestion du cycle de vie des produits
• Optimisation des stocks
• Prévision de la demande

Chaîne d'approvisionnement

• Optimisation des fournisseurs
• Planification et réapprovisionnement des stocks
• Analyse et surveillance des risques

Santé

• Gestion clinique et de la santé publique
• Analyse d'imagerie médicale
• Identification des risques encourus par le patient

Finance

• Planification de la budgétisation, prévisions et analyse des flux de trésorerie
• Prévision des recettes
• Lutte contre la fraude, le gaspillage et les abus

IT/Centre d'excellence

• Analyse des causes premières
• Tri des tickets
• Détection des anomalies

Retail

• Personnalisation
• Recommandations
• Planification de l'approvisionnement en marchandises

Machine learning et automatisation analytique

Pour qu'un modèle de machine learning soit efficace, les données utilisées pour entraîner le modèle doivent être minutieusement et judicieusement préparées et analysées. Si ce processus fondamental peut être automatisé de quelque manière que ce soit, l'entreprise peut passer plus vite des données aux insights, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent.

L'automatisation de l'ensemble des processus analytiques est la clé du succès et assure l'agilité. Le machine learning peut aider les entreprises à produire plus vite des résultats qui changent la donne et c'est encore plus rapide avec l'automatisation analytique.

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