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Machine Learning : tout savoir sur cette application de l’intelligence artificielle

Le Machine Learning, aussi appelé apprentissage automatique, représente une partie d’un ensemble donné de l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’une science qui permet de rendre les ordinateurs fonctionnels sans avoir à les programmer.

Durant ces 10 dernières années, l’évolution technologique nous a conduits vers de nouvelles découvertes rendant les éléments utilisés beaucoup plus pratiques et automatiques. Véhicule autonome, commande vocale (Syrie d’Apple, Alexia d’Amazon, Ok Google sont des exemples concrets), reconnaissance faciale… L’intelligence artificielle fait de plus en plus partie de notre quotidien que sa présence devient aujourd’hui indispensable. À l’heure actuelle, certaines machines s’avèrent capables d’imiter l’intelligence humaine. Et c’est justement le sujet de cet article. Nous allons y aborder toutes les facettes de cette technologie d’IA qui se rattache principalement au Big Data.

Le Machine Learning, de quoi s’agit-il exactement ?

De nos jours, le Machine Learning s’emploie dans presque tous les secteurs. Lorsque nous retirons de l’argent sur les guichets automatiques bancaires, faisons nos courses en ligne ou discutons avec nos proches sur les réseaux sociaux, le Machine Learning a recours à ses algorithmes pour rendre nos activités possibles. Aussi, la technologie sécurise et fluidifie en même temps nos sessions de façon à ce que nous obtenions ce que nous désirons de la plus simple des manières.

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En tout, le Machine Learning désigne une technologie de l’IA qui dévoile l’utilité des patterns. Cette technologie permet de réaliser des prédictions en consultant des données (ou datas) en se basant sur des statistiques. Les premiers algorithmes ont été élaborés en 1950 : le plus célèbre d’entre eux est le Perceptron.

Entre autres, le Machine Learning a besoin du Big Data pour fonctionner : ces 2 termes s’avèrent interdépendants. Mais pourquoi ? Tout simplement parce que le Machine Learning permet un traitement de données beaucoup plus rapide et efficace. Mais le plus intéressant, c’est qu’il arrive à gérer un nombre incalculable de datas. Prenons un exemple : on compte plus d’un million de transactions/min à travers le monde. En se référant aux montants des soldes, à la localisation des utilisateurs, aux données historiques et sociales, le Machine Learning permet d’intercepter des fraudes en une milliseconde. Mais le domaine d’intervention du Machine Learning ne s’en tient pas qu’aux transactions monétaires…

Les éléments souvent cités dans le Machine Learning

En Machine Learning, il faut savoir parler probabilité, statistique et algèbre linéaire. Il s’agit d’une science qui converge des pratiques dans le but de modéliser un ensemble de données et d’en soutirer des datas de valeur. Le Machine Learning permet également de découvrir une structure interne qui mène vers 2 tâches principales : la régression et la classification.

Toute démarche requérant l’usage du Machine Learning doit passer par 4 étapes :

  • Le pré-traitement des données
  • La modélisation
  • Le déploiement
  • La maintenance

Une fois les données filtrées, ordonnées et sauvegardées, elles peuvent être exposées aux algorithmes du Machine Learning.

robot qui apprend

Les algorithmes

Ici, on parle des principaux moteurs qui font tourner le Machine Learning. En règle générale, on compte 2 catégories d’algorithmes :

  • L’apprentissage supervisé
  • L’apprentissage non supervisé

Leur différence réside dans leurs modes de traitement de données pour présenter des prédictions.

Les algorithmes supervisés

L’apprentissage supervisé est le plus couramment utilisé. Ce type d’algorithme permet de guider le data Scientist dans le traitement des données pour en soutirer des conclusions. Tout comme un enfant qui apprend à discerner les couleurs en essayant de les différencier et de les mémoriser, l’algorithme supervisé agit de la sorte en se référant à un jeu de données étiqueté. Et grâce à ce procédé, les résultats sont déjà prédéfinis.

Dans le Machine Learning supervisé, on peut entre autres citer les algorithmes tels que :

  • La régression linéaire et logistique
  • La classification en plusieurs catégories
  • Les machines à vecteur de support

Les algorithmes non supervisés

Le Machine Learning non supervisé a recours à une démarche beaucoup plus indépendante dans laquelle l’ordinateur assimile divers processus et schémas complexes. Et ce, sans assistance humaine constante et rigoureuse. Ce type d’apprentissage contribue à traiter des données non étiquetées ni définies.

Pour vous donner un exemple plus clair, le process s’apparente à un enfant qui apprend à identifier un objet en observant ses formes et ses couleurs, plutôt qu’en mémorisant le nom de l’objet dicté par l’enseignant. L’algorithme non supervisé fonctionne donc en cherchant des similitudes entre les données qu’il perçoit et sépare ces dernières en groupe tout en accordant à chaque groupe une étiquette.

Au niveau du Machine Learning non supervisé, on peut compter différents algorithmes comme :

  • La mise en cluster de k-moyenne
  • L’analyse de données de valeur et indépendantes
  • Les règles d’association

Quel algorithme choisir ?

C’est simple, il suffit d’opter pour l’apprentissage qui répond parfaitement à vos besoins. Votre choix dépendra surtout de la structure et du volume de données que vous traitez habituellement. À l’heure où l’on parle, le Machine Learning intervient dans plusieurs domaines et apporte des réponses à une variété d’objectifs métier et de cas d’usages.

Machine Learning : la valeur du cycle de vie des clients

Le Machine Learning s’avère essentielle à la modélisation du cycle de vie des clients. Les sociétés d’e-commerce n’hésitent pas à l’utiliser pour déterminer les besoins des clients dans le but de les fidéliser. Le fonctionnement du Machine Learning, ici, consiste à faire travailler des modèles de valeur qui, eux, participent à l’évaluation des données. Ainsi, vous pourrez identifier les clients les plus précieux qui participent activement à la consommation de vos services.

Les structures de valeur de cycle de vie des clients s’avèrent, en outre, fiables pour prédire les résultats du prochain chiffre d’affaires qu’un client particulier produira dans une société au cours d’une période donnée. Ces datas offrent ainsi la possibilité à l’entreprise de prioriser les clients potentiels en les incitant à interagir plus souvent avec sa marque. Par ailleurs, le Machine Learning employé ici peut aider l’entreprise à identifier les clients susceptibles de s’intéresser à ses services au moyen des dépenses d’acquisition.

La détection d’une anomalie

Inciter de nouveaux clients peut prendre un certain temps d’autant plus que cela peut notamment engendrer des dépenses supplémentaires. Modéliser la perte de clients peut aider une entreprise à déterminer l’anomalie qui a causé ce souci et agir donc, en conséquence. Autrement dit, le Machine Learning aide à discerner les clients susceptibles d’arrêter de consommer et les raisons qui les poussent à prendre cette décision.

Le Data Engineer, le professionnel qui se charge de récolter les données, est celui qui opère dans la création du modèle de perte de clients. Cet expert emploie des algorithmes de Machine Learning pour repérer les datas de valeur afin d’éclairer la situation. Par la même occasion, il évalue les risques de pertes de la clientèle en traitant chaque cas, et classe les informations par ordre d’importance. Le fait de connaître la perte des clients permet aux entreprises de mieux anticiper les problèmes financiers et de prendre des initiatives (promotion, fidélisation et invitation des clients à revenir, e-campagne, etc.).

Machine Learning : la tarification dynamique

Les clients ont la possibilité de comparer les prix instantanément, car ils ont accès à un large panel de canaux. La tarification dynamique, ici, permet à la société de s’adapter à la dynamique du marché qui ne cesse d’évoluer de jour en jour. Ainsi, l’entreprise pourra avancer des services au tarif flexible selon le niveau d’intérêt et la demande du client au moment de l’achat.

Ce processus requiert un modèle de Machine Learning solide et une évaluation de données pointilleuse pour déterminer les clients susceptibles d’entamer un acte d’achat. Étant donné la complexité des structures de tarification dynamique, les entreprises comme les compagnies aériennes ou les prestataires de covoiturage ont mis en place des techniques d’optimisation dynamique des tarifs dans le but d’améliorer leurs chiffres d’affaires.

La classification des images

Mis à part l’e-commerce, le Machine Learning peut intervenir dans d’autres secteurs d’activité. On peut notamment citer la science, la santé, la construction et l’énergie. La classification d’image permet l’usage d’algorithmes de Machine Learning pour octroyer une étiquette à une image entrante via un ensemble déterminé de catégories. Ces processus permettent, en effet, de concevoir des modèles de plans de construction 3D à partir de schémas 2D. Mais ils offrent également la possibilité de simplifier le marquage de photos dans les réseaux sociaux ou de fournir des documentations sur les diagnostics médicaux, etc.

Pour la classification des images, le Data Scientist utilise des techniques de Deep Learning telles que les réseaux de neurones. Ces dernières permettent de déterminer avec fiabilité les spécificités pertinentes d’une image. Autrement dit, elles réalisent le repérage des points faibles de l’image dans le but de lui apporter des améliorations et de lui fournir une meilleure qualité. Et lorsqu’une image présente de belles textures, elle attire instinctivement le regard des clients.

En bref, le Machine Learning aide les entreprises à imposer leur notoriété dans le monde commercial. La technologie s’utilise justement pour recueillir des données en vue de créer des modèles de valeur et connaître les besoins de la clientèle. Mais pour que la procédure réussisse, il faudra mettre en place une plateforme de Machine Learning complète avançant des modèles de grande envergure. Pour cela, la société doit concentrer ses travaux de data science sur une plateforme collaborative et user d’outils ou d’infrastructures open source.

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