Qu’est-ce que le machine learning ?
Sous-catégorie de l’intelligence artificielle, le machine learning (ML) est le processus par lequel des ordinateurs identifient des modèles et améliorent leurs capacités à identifier ces modèles à l’aide de réseaux neuraux. En utilisant les réglages et les données appropriés, un algorithme de machine learning peut prédire de nouveaux modèles et de nouvelles informations.
Les phases du processus de machine learning
Réseaux neuraux
Les réseaux neuraux constituent un type de modèle informatique qui s’inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils comportent des neurones artificiels interconnectés (également appelés nœuds ou unités) qui sont organisés en couches. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs et produit une sortie, qui est ensuite transmise à d’autres neurones dans les couches suivantes. Les réseaux neuraux sont conçus pour apprendre et s’adapter grâce aux données, ce qui les rendent indispensables au machine learning et au deep learning.
Dans le cadre du machine learning, les réseaux neuraux servent à analyser et à reconnaître des modèles dans les données. Ils peuvent être formés sur des jeux de données balisés pour effectuer des tâches telles que la classification, la régression et le clustering. En ajustant la pondération et les biais des connexions entre les neurones, les réseaux neuraux apprennent à généraliser à partir des données d’entraînement, et à faire des prédictions ou à prendre des décisions sur des données inédites.
Le deep learning est une branche spécifique du machine learning qui utilise des réseaux neuraux profonds avec plusieurs couches cachées. Les réseaux neuraux profonds sont capables d’apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques de données en extrayant progressivement des caractéristiques plus abstraites à chaque couche. Cette capacité permet aux modèles de deep learning de gérer des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement automatique du langage naturel et la pratique de jeux.
Deep learning
Le deep learning est une branche particulière du machine learning qui en utilise les fonctionnalités pour dépasser ses propres capacités.
Dans le cadre du machine learning, l’implication humaine est déterminante dans la mesure où les ingénieurs peuvent examiner les résultats d’un algorithme et y apporter des ajustements en fonction de leur exactitude. Le deep learning ne s’appuie pas sur une telle participation. Au lieu de cela, un algorithme de deep learning utilise son propre réseau neural pour vérifier l’exactitude de ses résultats et en tirer des enseignements.
Le réseau neural d’un algorithme de deep learning est une structure d’algorithmes qui sont superposés pour reproduire la structure du cerveau humain. Par conséquent, le réseau neural apprend à s’améliorer dans l’exécution d’une tâche au fil du temps sans retour d’information de la part des ingénieurs.
Les deux principales étapes du développement d’un réseau neural sont l’entraînement (ou apprentissage) et l’inférence. L’entraînement est l’étape initiale au cours de laquelle l’algorithme de deep learning reçoit un jeu de données et est chargé d’interpréter ce qu’il représente. Les ingénieurs fournissent ensuite au réseau neural un retour d’information sur la justesse de son interprétation, et il s’adapte en conséquence. Il peut y avoir de nombreuses itérations de ce processus. Quant à l’inférence, elle correspond au moment où le réseau neural est déployé et est capable d’utiliser un jeu de données qu’il n’a jamais vu auparavant, et d’établir des prévisions précises sur ce qu’il représente.
Comment fonctionne le machine learning ?
Le processus de machine learning sur de grands jeux de données comporte plusieurs étapes. Voici cinq étapes clés, telles qu’illustrées par un cas d’utilisation en entreprise :
1. Collecte et préparation des données : la première étape consiste à recueillir des données pertinentes pour le problème considéré. Leurs sources peuvent être les dossiers clients, les données de vente, les journaux de sites web, les événements observés sur les sites web, les commentaires de clients ou toutes autres données disponibles au sein de l’entreprise. Les données collectées sont ensuite prétraitées, ce qui nécessite des tâches telles que le nettoyage des données manquantes ou erronées, la gestion des valeurs aberrantes et la transformation des données dans un format approprié pour l’analyse.
2. Ingénierie des caractéristiques : une fois les données préparées, il convient d’extraire les caractéristiques significatives du jeu de données. Cela implique souvent de transformer des données brutes en caractéristiques plus représentatives, mettant en évidence les modèles et les relations. Dans un cas d’utilisation en entreprise, cela peut impliquer la création de fonctionnalités telles que les données démographiques des clients, les historiques d’achats, des données saisonnières, des hotspots sur les produits, les bogues rencontrés par des clients, ou tout autre attribut pertinent pouvant affecter le problème à résoudre.
3. Sélection du modèle et entraînement : après l’ingénierie des caractéristiques, un modèle de machine learning approprié est choisi en fonction du problème à traiter et des données disponibles. Il existe différents types de modèles, comme les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support ou les réseaux neuraux. Le modèle sélectionné est ensuite entraîné sur des données prétraitées en utilisant des techniques telles que l’apprentissage supervisé ou non supervisé, selon la nature du problème considéré.
4. Évaluation et validation du modèle : à cette étape, le modèle formé est évalué à l’aide de techniques de validation telles que la validation croisée ou non croisée. Les mesures de performance du modèle, telles que l’exactitude, la précision, le rappel ou le score F1, sont analysées pour évaluer son efficacité pour le problème donné. Il est essentiel de valider les performances du modèle afin de garantir sa fiabilité et son aptitude à la généralisation eu égard aux données de l’entreprise.
5. Déploiement et surveillance : une fois un modèle satisfaisant obtenu, il est déployé dans l’environnement de production. Ceci implique l’intégration du modèle dans les processus, les systèmes ou les applications existants de l’entreprise. Après le déploiement, il est important de surveiller en permanence les performances du modèle, de détecter les dérives éventuelles, de le mettre à jour périodiquement au fur et à mesure de la disponibilité des nouvelles données, et de s’assurer qu’il continue à fournir des informations précises et exploitables.
Ces étapes fournissent un aperçu global du processus de machine learning sur des jeux de données étendus pour un cas d’utilisation en entreprise. Il est toutefois essentiel de noter que chaque étape nécessite une prise en compte, une itération et un réglage minutieux afin d’obtenir les meilleurs résultats.
Quels sont les différents types de modèles de machine learning ?
Selon la situation, les algorithmes de machine learning requièrent une intervention humaine ou un renforcement plus ou moins importants. Les quatre principaux modèles de machine learning sont l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement.
Avec l’apprentissage supervisé, l’ordinateur reçoit un jeu de données étiquetées qui lui permettent d’apprendre à effectuer une tâche humaine. Il s’agit du modèle le moins complexe, car il tente de reproduire l’apprentissage humain.
Avec l’apprentissage non supervisé, l’ordinateur reçoit des données non étiquetées et en extrait des schémas ou des informations inconnus auparavant. Il existe de nombreuses façons d’y parvenir pour les algorithmes de machine learning, notamment :
- la mise en cluster : l’ordinateur trouve des points de données similaires dans un jeu de données et les regroupe en conséquence (créant ainsi des « clusters ») ;
- l’estimation de la densité : l’ordinateur découvre des informations en examinant la manière dont un jeu de données est distribué ;
- la détection d’anomalies : l’ordinateur identifie au sein d’un jeu de données les points de données qui sont significativement différents du reste des données ;
- l’analyse en composantes principales (ACP) : l’ordinateur analyse un jeu de données et le résume afin de pouvoir l’utiliser pour faire des prévisions précises.
Avec l’apprentissage semi-supervisé, l’ordinateur reçoit un jeu de données partiellement étiquetées et effectue sa tâche en utilisant les données étiquetées pour comprendre les paramètres d’interprétation des données non étiquetées.
Avec l’apprentissage par renforcement, l’ordinateur observe son environnement et utilise ces données pour identifier le comportement idéal qui minimisera le risque et/ou maximisera la récompense. Il s’agit d’une approche itérative qui nécessite une sorte de signal de renforcement pour aider l’ordinateur à mieux identifier la meilleure action.
Quel est le lien entre deep learning et machine learning ?
Le machine learning désigne la vaste catégorie des algorithmes capables de prendre un jeu de données et de l’utiliser pour identifier des schémas, découvrir des informations ou établir des prévisions. Le deep learning est une branche particulière du machine learning, qui utilise les fonctionnalités de celui-ci pour aller au-delà de ses capacités.
Dans le cadre du machine learning en général, il existe une certaine implication humaine dans la mesure où les ingénieurs sont capables d’examiner les résultats d’un algorithme et d’y apporter des ajustements en fonction de leur justesse. Le deep learning ne s’appuie pas sur une telle participation. Au lieu de cela, un algorithme de deep learning utilise son propre réseau neural pour vérifier l’exactitude de ses résultats et en tirer des enseignements.
Le réseau neural d’un algorithme de deep learning est une structure d’algorithmes qui sont superposés pour reproduire la structure du cerveau humain. Par conséquent, le réseau neural apprend au fil du temps à s’améliorer dans l’exécution d’une tâche sans retour d’information de la part des ingénieurs.
Les deux principales étapes du développement d’un réseau neural sont l’entraînement et l’inférence. L’entraînement est l’étape initiale au cours de laquelle l’algorithme de deep learning reçoit un jeu de données et est chargé d’interpréter ce qu’il représente. Les ingénieurs fournissent ensuite au réseau neural un retour d’information sur la justesse de son interprétation, et il s’adapte en conséquence. Il peut y avoir de nombreuses itérations de ce processus. Quant à l’inférence, elle correspond au moment où le réseau neural est déployé et est capable d’utiliser un jeu de données inconnu pour établir des prévisions exactes sur ce qu’il représente.
Quels sont les avantages du machine learning ?
Le machine learning est le catalyseur d’une entreprise forte, flexible et résiliente. Les entreprises intelligentes utilisent le ML pour générer une croissance de haut en bas, en optimisant la productivité des employés et la satisfaction des clients.
Beaucoup d’entreprises ont réussi à implémenter quelques cas d’utilisation du ML, mais ce n’est que le début du voyage. Le ML peut commencer par une phase d’expérimentation, mais les modèles ML doivent ensuite être intégrés dans des applications et des processus en vue de déployer le machine learning à l’échelle de l’entreprise.
Cas d’utilisation du machine learning
Dans tous les secteurs verticaux, le déploiement des technologies et techniques de ML est facteur de succès du fait des résultats tangibles et concrets qu’il apporte aux entreprises.
Services financiers
Par exemple, dans le secteur des services financiers, les banques utilisent des modèles ML prédictifs qui examinent un large éventail de mesures interdépendantes pour mieux comprendre les besoins des clients afin de mieux y répondre. Les modèles ML prédictifs sont également capables de découvrir et de limiter l’exposition au risque. Les banques peuvent identifier les cybermenaces, suivre et documenter les comportements frauduleux de certains clients et mieux prévoir les risques liés aux nouveaux produits. Les principaux cas d’utilisation du ML dans le secteur bancaire sont la détection et l’atténuation des fraudes, les services de conseil financier personnel, l’évaluation des crédits et l’analyse des prêts.
Industrie
Dans le secteur industriel, les entreprises ont adopté l’automatisation et instrumentent à présent les équipements et les processus. Elles utilisent la modélisation ML pour réorganiser et optimiser la production d’une manière qui réponde à la demande actuelle tout en tenant compte des changements futurs. Il en résulte un processus industriel à la fois agile et résilient. Les trois principaux cas d’utilisation du ML dans le contexte industriel sont l’amélioration du rendement, l’analyse des causes profondes et la gestion de la chaîne logistique et des stocks.
Pourquoi les entreprises utilisent-elles le ML Ops ?
Nombre d’entreprises ne disposent pas des compétences, des processus et des outils nécessaires pour opérer cette intégration à grande échelle. Afin de réussir le déploiement à grande échelle du ML, les entreprises doivent envisager d’investir dans le ML Ops, qui rassemble les processus, les outils et les technologies permettant de rationaliser et standardiser chaque étape du cycle de vie du ML, depuis le développement du modèle jusqu’à son opérationnalisation. Le domaine émergent du ML Ops vise ainsi à agiliser et accélérer le cycle de vie du ML, tout comme le DevOps l’a fait pour le cycle de vie du développement logiciel.
Pour passer de l’expérimentation à l’opérationnalisation du ML, les entreprises ont donc besoin de solides processus de ML Ops. Le ML Ops offre aux entreprises non seulement un avantage concurrentiel, mais aussi la possibilité de mettre en œuvre d’autres cas d’utilisation du machine learning. Il en résulte d’autres avantages, notamment la création de talents rendus plus performants par des compétences accrues et un environnement plus collaboratif, ainsi qu’un gain de rentabilité, de meilleures expériences client et une croissance accélérée des revenus.
HPE et le machine learning
HPE propose le machine learning pour réduire la complexité et créer des solutions de bout en bout, du datacenter central de l’entreprise à l’Intelligent Edge.
Les systèmes HPE Apollo Gen10 offrent aux entreprises une plateforme de machine learning et de deep learning dotée d’accélérateurs de pointe, qui fournit des performances exceptionnelles pour accélérer l’intelligence.
La plateforme logicielle HPE Ezmeral est conçue pour accélérer la transformation digitale des entreprises. Elle leur permet de gagner en agilité et en efficacité, d’extraire des connaissances et de développer l’innovation. Le portefeuille complet de solutions couvre l’intelligence artificielle, le machine learning et l’analyse de données, ainsi que l’orchestration et la gestion des conteneurs, le contrôle des coûts, l’automatisation informatique, les opérations guidées par l’IA et la sécurité.
La solution logicielle HPE Ezmeral ML Ops étend les fonctionnalités de HPE Ezmeral Container Platform pour prendre en charge le cycle de vie complet du machine learning et mettre en œuvre des processus de type DevOps destinés à standardiser les workflows de machine learning.
Pour aider les entreprises à passer rapidement de la démonstration de faisabilité du machine learning à sa mise en production, l’offre HPE Pointnext Advisory and Professional Services apporte l’expertise et les services indispensables pour mener à bien des projets de machine learning. Forts de leur expérience dans la conduite de centaines d’ateliers et de projets à travers le monde, les experts HPE Pointnext mettent leurs compétences et leur expertise à votre service pour accélérer le déploiement de vos projets d’IA, avec des délais écourtés de plusieurs mois ou années à quelques semaines seulement.