Les entreprises utilisent de plus en plus les données pour comprendre leurs clients, améliorer leurs opérations, identifier les risques et soutenir la prise de décision. L'apprentissage automatique peut étendre ces capacités en permettant aux systèmes logiciels d'identifier des schémas dans les données et de les utiliser pour effectuer des prédictions ou des classifications.
Les logiciels d'apprentissage automatique regroupent des plateformes, des outils et des applications qui aident les organisations à concevoir, entraîner, déployer, surveiller et utiliser des modèles d'apprentissage automatique. Ces solutions peuvent soutenir des activités allant de l'analyse client et de la détection des fraudes à la prévision, aux systèmes de recommandation et à l'aide à la décision automatisée.
La solution d'apprentissage automatique appropriée dépend des objectifs, des données, des capacités techniques, de l'infrastructure et des exigences de sécurité de l'organisation. Les entreprises doivent comprendre le fonctionnement des différents types de logiciels d'apprentissage automatique et évaluer des facteurs tels que l'évolutivité, l'intégration, la gestion des modèles, le coût et la gouvernance avant de choisir une solution.
Qu'est-ce qu'un logiciel d'apprentissage automatique ?
Un logiciel d'apprentissage automatique fournit des outils pour développer ou utiliser des systèmes qui apprennent des schémas à partir des données plutôt que de s'appuyer entièrement sur des règles programmées manuellement.
Un flux de travail type d'apprentissage automatique peut consister à collecter et préparer les données, à choisir ou développer un modèle, à l'entraîner avec des données pertinentes, à évaluer ses performances, à le déployer dans une application ou un processus métier et à suivre ses résultats dans le temps.
Des plateformes cloud telles que Google Cloud, Microsoft Azure et AWS proposent des services managés d'apprentissage automatique qui peuvent soutenir les différentes étapes de ce cycle de vie. (cloud.google.com)
Types de logiciels d'apprentissage automatique
Plateformes de développement d'apprentissage automatique
Les plateformes d'apprentissage automatique offrent aux data scientists et aux développeurs des environnements pour concevoir et entraîner des modèles. Elles peuvent inclure des notebooks, des outils de traitement des données, une infrastructure d'entraînement des modèles, le suivi des expérimentations et des capacités de déploiement.
Ces plateformes peuvent réduire la part d'infrastructure que les organisations doivent construire elles-mêmes.
Apprentissage automatique automatisé
L'apprentissage automatique automatisé (AutoML) s'appuie sur l'automatisation pour faciliter certaines étapes du développement des modèles. Selon la plateforme, l'AutoML peut aider à réaliser des tâches telles que la sélection du modèle, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement et l'évaluation.
L'AutoML peut rendre l'apprentissage automatique plus accessible aux équipes qui disposent d'une expertise en données mais d'une expérience limitée de la conception manuelle de modèles.
API d'apprentissage automatique
Certains fournisseurs proposent des capacités d'apprentissage automatique prêtes à l'emploi via des API. Au lieu de développer un modèle de toutes pièces, les entreprises peuvent intégrer des services existants à leurs applications.
Il peut s'agir par exemple de services de traitement du langage, d'analyse d'images, de reconnaissance vocale, de traduction et d'autres tâches liées à l'IA.
Plateformes d'opérations d'apprentissage automatique
Les outils d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) aident les organisations à gérer les modèles après leur développement. Leurs fonctionnalités peuvent inclure la gestion des versions des modèles, le déploiement, la supervision, le suivi des expérimentations et l'automatisation des flux de travail.
Le MLOps devient particulièrement important lorsque les organisations exploitent de nombreux modèles ou réentraînent régulièrement leurs modèles avec de nouvelles données.
Principales fonctionnalités des logiciels d'apprentissage automatique
Les fonctionnalités varient d'une plateforme à l'autre, mais les entreprises évaluent généralement les capacités suivantes.
Préparation des données
Les modèles d'apprentissage automatique dépendent de données appropriées. Les logiciels peuvent fournir des outils pour importer, nettoyer, transformer, étiqueter et préparer les jeux de données destinés à l'entraînement.
La préparation des données peut consister à traiter les valeurs manquantes, à supprimer les doublons, à transformer les variables et à constituer des jeux de données d'entraînement et de test adaptés.
Entraînement des modèles
Les fonctionnalités d'entraînement permettent aux utilisateurs d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique aux données et de créer des modèles. Les plateformes peuvent prendre en charge différents frameworks, langages de programmation, algorithmes et environnements de calcul.
Les plateformes cloud d'apprentissage automatique peuvent également donner accès à des ressources de calcul évolutives pour les charges de travail plus importantes. (aws.amazon.com)
Évaluation des modèles
Les logiciels d'apprentissage automatique peuvent fournir des indicateurs et des outils d'évaluation pour aider les équipes à comprendre comment un modèle se comporte sur des données qu'il n'a jamais vues.
Selon le cas d'usage, les organisations peuvent évaluer des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel, les taux d'erreur ou d'autres indicateurs propres à la tâche.
Déploiement
Un modèle entraîné doit être mis à la disposition des applications ou des processus métier. Les plateformes d'apprentissage automatique peuvent fournir des outils de déploiement pour héberger les modèles et les exposer via des API ou d'autres interfaces.
Supervision
Les performances d'un modèle peuvent évoluer après son déploiement, à mesure que les conditions de l'activité et les données d'entrée changent. Les outils de supervision peuvent aider les équipes à suivre le comportement des modèles, les performances de l'infrastructure et d'autres indicateurs opérationnels.
Intégration
Les capacités d'intégration permettent aux systèmes d'apprentissage automatique de se connecter aux bases de données, aux entrepôts de données, aux applications métier, aux API, aux services cloud et aux plateformes d'analytique.
Une intégration solide peut faciliter l'intégration de l'apprentissage automatique aux processus métier existants.
Usages courants de l'apprentissage automatique en entreprise
Analyse client
Les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour analyser le comportement des clients, segmenter les audiences, anticiper les besoins des clients et identifier des schémas dans les données d'achat ou d'engagement.
Détection des fraudes
Les services financiers et d'autres organisations peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour repérer des schémas de transactions inhabituels et signaler les activités potentiellement suspectes en vue d'un examen approfondi.
Prévision de la demande
L'apprentissage automatique peut soutenir les prévisions portant sur les ventes, les stocks, la demande et les besoins en ressources. Les organisations peuvent utiliser des informations historiques et d'autres variables pertinentes pour générer des prédictions.
Systèmes de recommandation
Les distributeurs, les plateformes médias et d'autres entreprises numériques peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour recommander des produits, des contenus ou des services en fonction du comportement des utilisateurs et d'autres informations disponibles.
Maintenance prédictive
Les organisations qui exploitent des équipements et des systèmes industriels peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour identifier des schémas susceptibles de signaler des problèmes d'équipement. La maintenance prédictive peut aider les entreprises à planifier les opérations de maintenance en fonction de l'état observé plutôt que de s'appuyer exclusivement sur des calendriers fixes.
Analyse des risques
L'apprentissage automatique peut soutenir l'évaluation des risques en analysant de grands jeux de données et en identifiant des schémas associés à des résultats spécifiques. Les applications peuvent concerner le risque financier, la cybersécurité, l'assurance et le risque opérationnel.
Avantages des logiciels d'apprentissage automatique
Les entreprises peuvent utiliser des logiciels d'apprentissage automatique pour :
- Analyser de grands jeux de données : les modèles automatisés peuvent traiter l'information à une échelle difficile à gérer manuellement.
- Identifier des schémas : l'apprentissage automatique peut révéler des relations et des schémas au sein des données historiques.
- Étayer les prédictions : les modèles peuvent générer des prévisions ou des classifications à partir des informations disponibles.
- Automatiser les analyses répétitives : une fois correctement développés et déployés, les modèles peuvent effectuer automatiquement certaines tâches analytiques.
- Améliorer l'aide à la décision : les résultats de l'apprentissage automatique peuvent fournir des informations supplémentaires pour les décisions de l'entreprise.
- Faire évoluer les processus analytiques : les plateformes cloud peuvent fournir des ressources de calcul capables de s'étendre à mesure que les charges de travail augmentent.
La valeur de l'apprentissage automatique dépend de la qualité des données, de l'adéquation du modèle, des pratiques de mise en œuvre et de la manière dont les résultats sont intégrés aux processus métier.
Critères essentiels pour choisir un logiciel d'apprentissage automatique
Besoins de l'entreprise
Les organisations doivent d'abord identifier le problème qu'elles veulent résoudre grâce à l'apprentissage automatique. Un projet de prévision peut nécessiter des capacités différentes de celles d'une application de reconnaissance d'images ou de détection des fraudes.
Exigences en matière de données
Évaluez la provenance des données nécessaires, leur qualité, leur volume, leur structure et leur accessibilité. Les entreprises doivent également déterminer si les données doivent être étiquetées ou transformées avant de pouvoir être utilisées.
Compétences techniques
Certaines plateformes sont conçues principalement pour les data scientists et les développeurs, tandis que d'autres proposent des flux de travail plus automatisés. Le choix approprié dépend en partie des compétences disponibles au sein de l'organisation.
Évolutivité
Réfléchissez à la manière dont les besoins en calcul peuvent évoluer à mesure que les jeux de données, les modèles, les utilisateurs et les charges de travail augmentent. Les services cloud peuvent offrir une infrastructure évolutive, mais les coûts peuvent aussi augmenter avec l'usage.
Sécurité et gouvernance
Les projets d'apprentissage automatique peuvent impliquer des informations sensibles concernant les clients, les finances, les employés ou les opérations. Les entreprises doivent évaluer les contrôles d'accès, le chiffrement, le traitement des données, les capacités d'audit et les fonctionnalités de gouvernance.
Gestion des modèles
Pour les organisations qui exploitent plusieurs modèles, des fonctionnalités telles que la gestion des versions, le suivi des expérimentations, la gestion des déploiements et la supervision peuvent devenir de plus en plus importantes.
Coût
Les coûts de l'apprentissage automatique peuvent inclure les abonnements logiciels, le cloud computing, le stockage des données, les charges d'entraînement, le déploiement, la supervision et le personnel. Les organisations doivent tenir compte du coût total plutôt que de n'évaluer que les licences.
Exemples de plateformes d'apprentissage automatique
Plusieurs grands fournisseurs de cloud proposent des plateformes d'apprentissage automatique. Amazon SageMaker offre des fonctionnalités pour concevoir, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique. (aws.amazon.com)
Google Vertex AI fournit des outils pour concevoir, déployer et gérer des applications d'apprentissage automatique et d'IA. (cloud.google.com)
Microsoft Azure Machine Learning offre des fonctionnalités pour développer, entraîner, déployer et gérer des modèles et des flux de travail d'apprentissage automatique. (learn.microsoft.com)
Conclusion
Les logiciels d'apprentissage automatique fournissent aux entreprises des outils pour développer et déployer des modèles capables d'analyser des données, d'identifier des schémas, de générer des prédictions et d'automatiser des processus analytiques. Les plateformes peuvent prendre en charge l'ensemble du cycle, de la préparation des données et de l'entraînement des modèles au déploiement, à la supervision et à la gestion continue.
Lors de l'évaluation d'une solution, les entreprises doivent partir de leur cas d'usage spécifique et de leurs besoins en données. Les capacités techniques, l'évolutivité, les intégrations, la sécurité, la gouvernance, les compétences disponibles, la gestion des modèles et le coût total sont également des facteurs importants à prendre en compte.