Quelles différences entre Data Science et Machine Learning ?

Si l'utilisation de la data a longtemps été réservée aux grandes entreprises, elle trouve aujourd'hui sa place au sein des petites et moyennes structures. Conscientes des avantages, ces dernières n’hésitent plus à en exploiter le potentiel : la donnée constitue en effet un véritable levier de croissance et offre des opportunités uniques aux organisations.

Au-delà des compétences humaines et des changements organisationnels nécessaires, la valorisation de la donnée ne peut être envisagée sans outils spécifiques. De la collecte à l’analyse en passant par le stockage, les entreprises s’arment de solutions toujours plus sophistiquées. Data Science, Machine Learning, Intelligence Artificielle… Autant de technologies qui font de plus en plus parler d'elles. Et si les spécialistes du secteur en ont déjà mesuré toute l’importance, en revanche, nombreux sont les dirigeants d’entreprise qui ne saisissent pas encore toutes les subtilités liées à ces notions. Alors, quel lien existe-t-il entre tous ces termes ? Quelles différences entre Data Science et Machine Learning ? Toutes les réponses dans notre article.

Data Science et Machine Learning : de quoi parle-t-on ?

Définition de la Data Science

Amélioration de l'expérience client, meilleure connaissance de son marché, optimisation des processus métier… Pour une entreprise, la collecte des données reste aujourd'hui un enjeu majeur. Bien plus que de simples informations, les data représentent de réelles ressources stratégiques dans le contexte Big Data que nous connaissons. Mais encore faut-il savoir les exploiter : c’est là tout l'intérêt de la Data Science.

Résolument tournée vers le business, la science des données se met au service des organisations. Il s’agit d’une approche multidisciplinaire qui vise à donner du sens aux données et à mettre celles-ci en perspective. Son objectif ? Aider les entreprises à prendre les meilleures décisions possibles, en s’aidant d’informations fiables. Pour ce faire, la Data Science s’appuie sur une large palette d'outils (mathématiques, statistiques, intelligence artificielle, analyse prédictive, visualisation de données…). Elle explore les data lakes (espaces de stockage dédiés au Big Data) des entreprises afin d’établir des modèles et de dégager des tendances pour le futur.

La Data Science pourrait à première vue s'apparenter à un concept vague et réservé aux connaisseurs. Elle trouve pourtant sa place dans de nombreux secteurs et s'applique dans des situations bien concrètes, que ce soit pour les particuliers comme pour les entreprises. YouTube et Netflix s’appuient par exemple sur cette technologie pour recommander des vidéos à leurs utilisateurs en fonction de ce qu’ils aiment regarder. Au quotidien, c’est grâce à la science des données que nos boîtes mails réussissent à distinguer les mails importants des courriers indésirables.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Concentrons-nous à présent sur la définition du concept de Machine Learning. Traduit par l’expression “apprentissage automatique” en français, le Machine Learning se définit comme un programme informatique conçu pour donner la capacité aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes, sans avoir été programmés en amont. Cela passe par la mise en place d'algorithmes et par l’utilisation de probabilités statistiques. La machine s'entraîne alors à apprendre, à réagir lorsqu’elle se trouve face à un problème et à agir selon différents scénarios, plutôt que de suivre une suite d’instructions de façon stricte.

L’objectif ultime ? Que les machines parviennent à imiter des fonctions cognitives associées à l’intelligence humaine. La voiture autonome constitue un parfait exemple de cette technologie. L’ordinateur tend à copier la conduite d’un individu : se repérer sur un parcours donné, analyser son environnement, freiner s'il y a un danger… La machine ingère pour cela des quantités de données en explorant des datasets. Et plus les données sont nombreuses, plus les prédictions seront précises. D’où l'intérêt d’associer Machine Learning et Big Data.

Le Machine Learning repose sur deux éléments indispensables : les data et l'algorithme d’apprentissage. Si les données fournies à l'algorithme s’avèrent erronées, les prévisions calculées seront forcément fausses elles aussi : c'est le concept du “garbage in garbage out”. La qualité des données joue donc un rôle essentiel. Quant à l'algorithme d'apprentissage, il permet de modéliser des tendances à partir d’exemples : dans le cas où celui-ci s’appuie sur des données inexactes, le résultat n'apparaîtra pas, là non plus, comme pertinent.

Data Science et Machine Learning : différences et lien

Pour bien comprendre la relation et les différences qui existent entre Machine Learning et science des données, il est nécessaire de s'intéresser au processus employé en Data Science.

Mener à bien un projet de Data Science implique de suivre les différentes étapes qui composent son cycle de vie :

1. Définition d’un objectif principal : qu’il s’agisse d’augmenter les ventes, de simplifier une procédure ou de détecter une anomalie, le projet doit répondre à une problématique présente au sein de l'entreprise ;
2. Collecte des données : identifier les différentes sources de données pertinentes selon le but à atteindre ;
3. Nettoyage : les données brutes sont transformées pour parvenir à un format exploitable par les data scientists (scientifiques de la données) ;
4. Exploration des données : comprendre les liens entre data (patterns) ;
5. Modélisation des données : c’est ici qu’intervient le Machine Learning. Les datasets d'entraînements sont manipulés pour tester les modèles ;
6. Déploiement et ajustement du modèle : le projet est appliqué dans le monde réel et adapté au fil du temps.

Autrement dit, la Data Science facilite la prise de décisions stratégiques des organisations à partir de données et, pour y arriver, elle s'appuie sur un ensemble de techniques dont l’Intelligence Artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning. Le Machine Learning est donc considéré comme une technique au service de la Data Science, car il est l’un maillon essentiel de l’étape de modélisation des données.

S'ils font partie de la même équipe au sein d’une entreprise, les data scientists possèdent une vue globale sur le projet, tandis que les ingénieurs en Machine Learning se concentrent, eux, sur une étape spécifique : sélectionner, entraîner et développer des modèles d'apprentissage. L’apprentissage automatique permet à la science des données de passer au niveau d’automatisation supérieur.

Un de leurs points communs ? Ils nécessitent tous deux des données fiables pour fonctionner correctement. Vous souhaitez vous aussi intégrer ces solutions innovantes au sein de votre entreprise ? Talend vous aide à assurer la qualité de vos données en toute sérénité avec sa solution Data Quality.