Qu’est-ce que le machine learning ?
Nous générons toujours plus de données chaque jour avec la multiplicité des technologies que nous utilisons (smartphones, ordinateurs, tablettes, objets connectés…). Tous ces appareils génèrent une quantité de données massive. Une personne génère en moyenne 1,7 Mo de données par secondes en 2020. L’ensemble de ces données est stocké en bases numériques et représente une source d’informations considérable : c’est le Big Data. Mais sans traitement adéquat ni stratégie d’analyse efficace, cette masse de données ne resterait qu’un amas d’octets problématiques à entasser. C’est à ce moment que le Machine Learning intervient et permet de tirer profit de ces données.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Les premiers algorithmes de Machine Learning ont été élaborés en 1950. Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est à la fois une technologie et une science (Data Science) qui permet à un ordinateur d’effectuer un processus d’apprentissage sans avoir été programmé à cet effet au préalable. Cette technique, liée au domaine de l’intelligence artificielle (IA), a pour but de mettre en évidence des patterns (schémas de répétitions statistiques) et d’en tirer des prédictions statistiques. Le forage de données ou la fouille de données (data mining), qui consiste en l’extraction d’informations dans une grande quantité de données, sert de matière première au Machine Learning afin qu’il mette en évidence les patterns pour la prédiction statistique. C’est pour cela que le Big Data (ensemble des données produites et stockées) est indissociable du Machine Learning. Plus l’ensemble de données traitées qui permet de dégager de tendances est important, plus les prédictions sont exactes.
De façon plus précise, l’algorithme d’apprentissage appliqué permet à l’ordinateur de préciser son analyse et ses réponses en se basant sur des données empiriques provenant de la base de données associée. Le Machine Learning représente un modèle d’apprentissage d’opportunité pour les professionnels car il leur permet de tirer profit des informations générées par leur clientèle ou leur activité. L’intelligence artificielle représente ainsi un défi majeur si ils souhaitent tirer leur épingle du jeu.
Il existe plusieurs types d’apprentissage classifiés selon les données existantes pendant la phase d’apprentissage. Si l’on connaît déjà la réponse à la tâche définie, on dit que les données sont étiquetées. Dans ce cas précis, on parle d’un apprentissage supervisé. Selon la nature des données, si elles sont discrètes ou continues, on parle de classification (ou classement) ou de régression. Si l’apprentissage se déroule pas à pas, avec un système de récompense à la clé pour chaque tâche effectuée correctement, on opère alors un apprentissage par renforcement. Le cas le plus récurrent d’apprentissage est l’apprentissage non supervisé, qui consiste en une recherche sans étiquettes. Il vise à prédire un résultat sans avoir de réponses connues en amont.
Le Machine Learning pour quels usages ?
La puissance et l’intérêt du Machine Learning résident dans sa capacité à traiter un énorme volume de données impossible à traiter pour le cerveau humain. Les secteurs récupérant une grande quantité de data ont besoin d’une solution afin de les traiter et d’en tirer une information exploitable pour prendre des décisions. L’analyse prédictive de ces données permet d’anticiper des situations précises. C’est là tout l’intérêt du Machine Learning. Prenons par exemple le secteur de la finance. Le Machine Learning permet de détecter les fraudes, comportements litigieux et d’autres éléments clés dans le fonctionnement des institutions financières.
Les données transactionnelles que nous émettons toujours en plus grand nombre servent également aux entreprises pour cibler leur clientèle d’après leur comportement d’achat en identifiant des répétitions. Ce que nous consultons en ligne et les sites que nous visitons génèrent également des données utilisables par le Machine Learning pour définir nos préférences. Il est donc évident que cette technique de traitement de données, sans besoin de l’intervention de l’homme, est un atout majeur pour les entreprises souhaitant tirer parti de la masse d’informations à leur disposition. Un humain ne peut vraisemblablement pas tirer profit de ces informations à cause de la masse titanesque de données à traiter. Prenons par exemple les grosses sociétés comme Amazon ou Google : l’implantation de l’IA et du Machine Learning dans leurs process est devenue une nécessité, en raison du flux de données exploitable conséquent qu’elles génèrent.
Avec la production toujours plus importante de données, de plus en plus d’entreprises devront également intégrer cette technologie dans leur structure afin de mieux tirer profit des informations qui sont à leur disposition. Prenons par exemple les objets connectés, qui sont de plus en plus présents dans notre quotidien. En 2019, plus de 8 milliards d’objets connectés avaient intégré notre société, permettant de collecter d’avantages de données sur notre rythme de vie, notre consommation, nos habitudes, se fiant à notre reconnaissance vocale. D’après les prévisions, ce nombre sera multiplié par 5 en 2020. Tout ceci représente une masse d’informations critique pour les entreprises et le Machine Learning permet d’en dégager les éléments pertinents à exploiter. Vous l’aurez compris, l’enjeu est de taille. De nombreuses applications pour notre société moderne sont envisageables, comme la reconnaissance faciale, la voiture autonome, la robotique, les maisons intelligentes… Le tout est de savoir mettre en place cet atout de façon adaptée. Cette technologie ne s’adresse pas uniquement aux développeurs aguerris dans le domaine de l’IA. De nombreuses entreprises se lancent dans l’aventure du Machine Learning en choisissant des solutions clé en main adaptées à leurs objectifs.
Le fonctionnement du Machine Learning
La base du fonctionnement du Machine Learning repose sur « l’expérience ». L’ordinateur récupère une grande quantité de données qu’il va utiliser pour analyser des situations et les prévoir. Le but du processus est que la machine puisse se figurer par elle-même un « plan interne » lui permettant d’identifier les éléments clés que l’on souhaite cibler. Elle va devoir « expérimenter » différents exemples et tests pour pouvoir progresser. C’est pour cette raison que l’on parle d’apprentissage.
Pour cela, l’ordinateur a besoin de données d’apprentissage pour s’entraîner. L’exploration de données constitue la base du fonctionnement du Machine Learning. Ce sont les données d’entraînement (ou training data set). Il a également besoin d’un logiciel et d’algorithmes d’analyse. Finalement, il aura besoin d’un environnement de déploiement, généralement un serveur adapté aux besoins de calculs. Il existe différents types d’apprentissage qui peuvent varier en fonction de la connaissance de la réponse recherchée ou non, du type de données analysées, de l’environnement de données considéré et du type d’analyse effectuée (statistiques, comparaisons, reconnaissance d’images, etc). Les algorithmes d’apprentissage diffèrent en fonction de la tâche à réaliser et la puissance de calcul qu’ils vont nécessiter sera elle aussi impactée.
L’apprentissage de l’ordinateur comporte généralement deux parties. La première consiste en l’élaboration du modèle à partir de l’ensemble de données de test, aussi appelées « données d’observations ». Cette partie consiste à définir la tâche que l’on cherche à traiter (détecter la présence d’un élément dans une photo, dégager une récurrence statistique, la réponse au signal d’un capteur, etc). C’est la phase de test ou « d’entraînement ». Ensuite vient l’étape de la mise en production du modèle. Elle peut être optimisée avec l’apport de nouvelles données. Certains systèmes peuvent éventuellement continuer leur phase d’apprentissage pendant la phase de production, mais il faut garantir l’obtention de feedbacks sur les résultats produits pour pouvoir assurer l’optimisation du modèle et le comportement de la machine. D’autres peuvent continuer leur apprentissage seuls et devenir autonomes.
La qualité de ces apprentissages dépend de plusieurs facteurs :
- Le nombre d’exemples pertinents que l’ordinateur peut considérer. Plus il y en a, plus l’analyse des données est précise.
- Le nombre de caractéristiques décrivant les exemples. Plus ils sont simples et précis (taille, poids, quantité, vitesse, etc), plus l’analyse est rapide et précise.
- La qualité de la base de données utilisée. Si trop de données sont manquantes, cela impactera l’analyse. Les données fausses ou extravagantes peuvent également fausser les résultats.
L’algorithme de prédiction sera plus précis et l’analyse plus pertinente si ces éléments sont respectés au maximum. Une fois que le projet d’apprentissage de l’ordinateur est défini et que les bases de données sont prêtes, vous pouvez vous lancer dans le Machine Learning !
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