Les différentes étapes du Machine Learning

Marketing prédictif, maintenance industrielle, reconnaissance faciale et vocale… Les applications de Machine Learning (ou apprentissage automatique) sont aujourd'hui de plus en plus nombreuses au sein des organisations. À la croisée des statistiques, de l’intelligence artificielle et de l’informatique, cette technologie consiste à programmer des algorithmes pour permettre aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes. Le but d’un projet de Machine Learning ? Développer des modèles d'apprentissage efficaces à partir d'ensembles volumineux de données (les datasets). Pour y parvenir, il est recommandé de respecter un processus précis : découvrez dans cet article les étapes successives du Machine Learning en entreprise.

1)  Identifier les besoins et les objectifs de son entreprise

Avant de se lancer dans la construction d’un modèle d'apprentissage viable, il reste indispensable de savoir pourquoi la solution de Machine Learning doit être implémentée. Les projets de Machine Learning constituent des processus coûteux et laborieux. Le fait de fixer des objectifs quantifiables permet, d’une part, d’établir un cadre et, d’autre part, de juger si le projet est une réussite ou pas. À ce stade, il s’agit de connaître précisément la problématique métier à résoudre : une fois la finalité du projet déterminée, vous êtes à même d’indiquer quels types de données recueillir, quels résultats (données de sortie) attendre, et même le type de modèle à utiliser (apprentissage supervisé, sans supervision, par renforcement…).

2)  Collecter les données nécessaires

La qualité et la quantité des données ont un impact direct sur l'efficacité du modèle résultant. Pour développer leur capacité à accumuler des connaissances et à prendre des décisions de façon autonome, les machines ont en effet besoin de consommer une grande quantité d’informations : plus celles-ci sont nombreuses et fiables, plus le résultat obtenu sera précis et adapté aux besoins de l’entreprise. Il est donc essentiel de réunir des data en fonction des objectifs définis à l’étape précédente. Vous effectuez la collecte auprès de plusieurs sources de données ? Intégrez-les en fusionnant différentes bases de données.

3)  Préparer les données 

Un modèle d’apprentissage réussi passe avant tout par des données de qualité : il est donc nécessaire de prétraiter les données recueillies afin d’en extraire tout le potentiel. Données mal annotées, data non disponibles, doublons, informations incohérentes ou superflues… L’intégration des données peut engendrer un certain nombre de complications au sein de votre entrepôt de données. Cette troisième étape vise donc à nettoyer et à normaliser (rendre comparables) les données brutes, voire à les améliorer grâce à d’autres sources. Le but ? Rendre ce type de données cohérentes et exploitables par les algorithmes. Si vous manipulez des données confidentielles, c’est à ce moment du processus qu’il faut penser à les anonymiser ou les pseudonymiser, afin d’assurer la conformité au RGPD.

4)  Déterminer le bon modèle

Les données sont maintenant prêtes à être utilisées. La phase suivante : choisir le bon algorithme pour traiter le problème initial. K-Means, forêt aléatoire, arbre décisionnel... Il existe différents modèles mis au point par les Data Scientists pour répondre à des problèmes et des niveaux de complexité différents. Au-delà d’opter pour le modèle adéquat, il convient de programmer correctement les algorithmes pour obtenir des résultats précis et des prévisions pertinentes : il faut alors jouer sur les hyperparamètres, des variables d’ajustements permettant de contrôler le processus d'entraînement du modèle.

5) Entraîner et évaluer le modèle

Parmi toutes les étapes du Machine Learning, le test de training reste la phase la plus caractéristique de l’apprentissage automatique. Alimenté en données, le modèle est entraîné sur la durée afin d’améliorer de façon progressive sa capacité à réagir face à une situation donnée, à résoudre un problème complexe ou à effectuer une tâche. Pour cette phase d'apprentissage, il est recommandé de recourir à des données d'entraînement (aussi appelé “training set”). L’ensemble des informations collectées s'avère bien souvent trop lourd et trop gourmand en ressources : il suffit alors de sélectionner une partie du dataset (échantillonnage) afin d'entraîner plus efficacement le modèle et de perfectionner ses prédictions. Veillez simplement à choisir un échantillon qui soit représentatif de vos données, sans quoi vous risquez de créer un biais.

6)   Tester et déployer le modèle

Place à la pratique : cette dernière étape du Machine Learning tend à confronter le modèle à la réalité du terrain. Dans cette phase de test, on se sert de l’autre partie des données, soit le dataset de test. Ce sous-ensemble d'informations affine le modèle grâce aux scénarios ou données que l’ordinateur n’a pas encore expérimentés en phase d'entraînement. Vous pouvez ainsi évaluer la performance du modèle dans le contexte de votre entreprise.