Apprentissage automatique

Faites en sorte que les mégadonnées soient maîtrisables!

L’apprentissage automatique (Machine Learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. En recensant des modèles dans les bases de données disponibles, les systèmes informatiques sont en mesure de trouver des solutions autonomes aux problèmes.

Prototypes et démonstrateurs présents
Utilisation transsectorielle
Les PME sont-elles adaptées?

Point sur l’état d’avancement

À l’heure actuelle, de nombreux projets de mise en œuvre et de développement de l’apprentissage automatique peuvent être trouvés. C’est précisément la sous-catégorie de l’apprentissage profond qui est à l’origine de nombreuses nouvelles évolutions, par exemple dans les domaines de la reconnaissance faciale ou vocale.

Si vous souhaitez lancer votre propre projet de développement, il est conseillé d’utiliser le langage de programmation Python. La disponibilité openSource de nombreuses bibliothèques de programmation telles que TensorFlow de Google, scikit-learn ou Theano permet d’intégrer et d’exploiter rapidement les techniques d’apprentissage Machine.

La détection de modèles en grandes quantités de données nécessite à la fois une capacité de stockage élevée et des connaissances avancées dans le domaine de l’apprentissage des machines. Par conséquent, les fournisseurs de services en nuage (Amazon, IBM, Google, Microsoft, etc.) proposent désormais des reconnaissances de modèles en tant que «machines apprentissage en tant que service» au sein de leurs plateformes.

Technologie et déploiement

Description technologique

À mesure que la quatrième révolution industrielle progresse, les données relatives aux entreprises et aux processus sont de plus en plus collectées. Il devient donc de plus en plus difficile pour l’homme d’en tirer et de l’évaluer. Sur la base des bases de données existantes, l’apprentissage automatique permet d’identifier les estimations et les schémas au sein des structures, ce qui permet d’élaborer des solutions et des conclusions.

La sous-catégorie de «deep Leanings» décrit également une méthode de production de réseaux neuronales artificiels. Leur fonction et leur structure reproduisent un cerveau humain. La lecture de grands ensembles de données permet d’extraire et de classer automatiquement des caractéristiques importantes. Il est donc possible de procéder à une évaluation intelligente et de procéder à des prévisions.

Photo: Sur la base de la science des données sur les «Touwards Data Science»

Scénarios d’intervention possibles

À l’heure actuelle, il existe un grand nombre d’applications dans le domaine de l’apprentissage automatique. L’apprentissage par machine peut être utilisé partout où il est prévu d’analyser de grandes quantités de données et d’effectuer des recherches d’échantillons.

Dans l’environnement quotidien, les applications les plus connues sont les services de recommandation d’Amazon et de Netflix, le tri des spam-mails, les reconnaissances vocales (Siri, cortana) ou les reconnaissances faciales (Facebook).

Dans l’environnement de production, l’apprentissage automatique peut continuer à bénéficier dans les domaines de l’assurance de la qualité, de la satisfaction des clients, des systèmes autonomes ou encore de la maintenance prédictive.

Il existe également des premiers champs d’application dans l’environnement bureautique. Par exemple, les dialogueurs vous permettent de communiquer. Ils peuvent poser des demandes et recevoir des informations, des recommandations d’action ou des solutions proposées.

Mise en œuvre progressive

Étape 1: Définition du scénario d’application

Fournissez une description concrète des objectifs. Que pensez-vous de l’utilisation de l’apprentissage automatique? Définissez les critères essentiels pour résoudre le problème.

Étape 2: Appariement en ml

Décrivez votre problème de manière à ce qu’il puisse être traité par des méthodes et des algorithmes d’apprentissage automatique. Réduisez la complexité globale à des cas isolés et faciles à gérer.

Étape 3: Modifier les données

Collecte de données:

Une étape cruciale est de garantir la structure des données appropriée. Enregistrez-vous à jour les bonnes données/caractéristiques?

Exploration de données:

Sur la base de votre expérience, effectuez une évaluation des données afin de déterminer si les données ont été traitées de manière à pouvoir les analyser. Cette étape est particulièrement importante pour comprendre les catégorisations des données qu’ils devraient effectuer et les variables d’entrée nécessaires pour les algorithmes. Le cas échéant, vous pouvez effectuer des recherches préliminaires sur les changements résultant de la variation des données individuelles.

Étape 4: Modélisation

En fonction de la définition du problème, différents algorithmes d’analyse de données sont envisageables (Decision Trees, Random Forest, etc.). Si vous possédez déjà des compétences au sein de votre entreprise, vous pouvez désormais mettre en œuvre des «Machine Learning Tasks» (Machine Learning Tasks). Si tel n’est pas le cas, il est recommandé de faire appel à des experts, mais aussi, le cas échéant, d’utiliser des fonctionnalités d’apprentissage à la demande sur les plateformes en nuage.

Étape 5: Evaluation

Le modèle ML doit maintenant faire l’objet d’une surveillance continue dans son utilisation. Il convient de vérifier que les ensembles de données ont été correctement évalués au regard de l’objectif. Vis d’enclenchement qui permettent d’améliorer les résultats:

— Augmentation du volume de données

— Catégorisation claire

— Réduire la complexité

— Amélioration de la qualité des données

Possibilités pour les PME

Détection des liens complexes

Efficacité accrue

Mettre en évidence le potentiel d’optimisation

Réunions de prévision

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