Machine Learning : kézako ?
Le Machine Learning peut être défini comme étant une technologie d’intelligence artificielle permettant aux machines d’apprendre sans avoir été au préalablement programmées spécifiquement à cet effet. Le Machine Learning est explicitement lié au Big Data, étant donné que pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont besoin de flux de données à analyser, sur lesquelles s’entraîner.
De ce fait, le Machine Learning, issu par essence du Big Data, a précisément besoin de ce dernier pour fonctionner. Le Machine Learning et le Big Data sont donc interdépendants.
1. Qu'est-ce que c'est le Machine Learning?
Encore confus pour de nombreuses personnes, le Machine Learning est une science moderne permettant de découvrir des répétitions (des patterns) dans un ou plusieurs flux de données et d’en tirer des prédictions en se basant sur des statistiques. En clair, le Machine Learning se base sur le forage de données, permettant la reconnaissance de patterns pour fournir des analyses prédictives.
Les premiers algorithmes de Machine Learning ne datent pas d’hier, puisque certains ont été conçus dès 1950, le plus connu d’entre eux étant le Perceptron.
Le Machine Learning révèle tout son potentiel dans les situations où des insights (tendances) doivent être repérés à partir de vastes ensembles de données diverses et variées, appelés le Big Data.
Pour analyser de tels volumes de données, le Machine Learning se révèle bien plus efficace en termes de vitesse et de précisions que les autres méthodologies traditionnelles. À titre d’exemple, le Machine Learning est capable de déceler une fraude en une milliseconde, rien qu’en se basant sur des données issues d’une transaction (montant, localisation…), ainsi que sur d’autres informations historiques et sociales qui lui sont rattachées. En ce qui concerne l’analyse de données transactionnelles, de données issues de plateformes CRM ou bien des réseaux sociaux, là encore le Machine Learning se révèle désormais indispensable.
Le Machine Learning est réellement la science idéale pour tirer profit du Big Data et de ses opportunités. Cette technologie est en effet capable d’extraire les données de valeur parmi d’immenses sources d’informations complexes, et ce sans avoir à faire appel aux humains. Entièrement dirigé par les données, le Machine Learning convient donc parfaitement à la complexité du Big Data, dont il est réellement indissociable. Là où les outils analytiques traditionnels se heurtent bien souvent à un volume maximal de données pouvant être analysées, le Machine Learning révèle au contraire tout son potentiel lorsque les sources de données sont croissantes, lui permettant d’apprendre et d’affiner des insights avec une précision toujours améliorée. En clair, plus les données sont nombreuses, plus les ordinateurs dotés de Machine Learning sont puissants et peuvent découvrir des patterns enfouis dans ces données avec nettement plus d’efficacité que ne le ferait l’intelligence humaine.
2. Machine Learning et Big Data, deux notions indissociables
Sans le Big Data, qui pour rappel est un concept permettant de stocker un nombre indicible de données sur une base numérique, l’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning ne seraient rien. En effet, les données sont l’instrument indispensable permettant à l’intelligence artificielle de comprendre et d’apprendre la manière dont l’intelligence humaine analyse les situations. C’est donc le Big Data qui permet l’automatisation des traitements de données en permettant l’accélération de la courbe d’apprentissage des ordinateurs s’appuyant sur le Machine Learning.
Désormais, l’intelligence artificielle est totalement capable d’apprendre sans l’aide d’un humain, c’est-à-dire de manière autonome. Pour exemple, l’algorithme DeepMind de Google, qui a appris tout seul à jouer à une quarantaine de jeux vidéo Atari. Une prouesse qui aurait été impossible avant l’arrivée du Big Data, les ensembles de données disponibles étant insuffisants.
De nos jours, de vastes ensembles de données sont accessibles à tout moment et en temps réel. Ce contexte permet notamment à l’intelligence artificielle et au Machine Learning d’adopter une approche holistique du traitement de données, la technologie étant désormais assez poussée pour accéder à des quantités colossales d’informations et en assurer l’analyse. De ce fait, nombreuses sont les entreprises à se joindre à Google et Amazon afin d’implémenter des solutions IA dans leurs sociétés.
Un exemple d’IA se servant du Machine Learning : les objets connectés. Ces derniers sont capables d’apprendre les habitudes des occupants d’un foyer afin d’effectuer une ou plusieurs tâches au moment souhaitable pour ces derniers. C’est ainsi que, par exemple, les thermostats peuvent analyser la température d’un foyer afin de détecter la présence ou l’absence de ses occupants et couper ou bien rallumer le chauffage en conséquence.
3. Machine Learning et analyses prédectives
Réaliser des analyses prédictives consiste à exploiter les données issues du Big Data et traitées par des algorithmes statistiques et des techniques de Machine Learning, afin de prédire des probabilités en se basant sur le passé. Les analyses prédictives sont réalisées à partir de plusieurs disciplines et technologies telles que le data mining, les analyses statistiques, le modelling prédictif et bien sûr le Machine Learning, afin de permettre aux entreprises de prévoir les tendances et résultats financiers de demain.
Ces analyses prédictives sont le but ultime du Machine Learning. Elles permettent d’extraire des insights exploitables à partir de larges ensembles de données, afin d’offrir aux entreprises la possibilité de prendre de meilleures décisions stratégiques, en accord avec leurs objectifs.
L’intelligence artificielle et le Machine Learning constituent sans aucun doute le niveau supérieur de l’analyse de données, les systèmes informatiques étant désormais capables d’apprendre en permanence des données captées par les entreprises afin de prédire intelligemment les besoins des consommateurs, les tendances futures de tel ou tel marché et bien plus encore. Un tel niveau d’expertise ne pouvant être atteint que par des systèmes informatiques cognitifs, capables de comprendre des données non structurées, de raisonner afin d’en extraire des analyses prédictives affinées au fur et à mesure de chaque interaction.
Article repéré de ia-data-analytics.fr
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