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Machine Learning et Big Data – Les données sont l’essence de l’apprentissage automatique

Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et le Machine Learning est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi Machine Learning et Big Data sont interdépendants.

Machine Learning définition : qu’est-ce que le Machine Learning ?

Si le Machine Learning ne date pas d’hier, sa définition précise demeure encore confuse pour de nombreuses personnes. Concrètement, il s’agit d’une science moderne permettant de découvrir des patterns et d’effectuer des prédictions à partir de données en se basant sur des statistiques, sur du forage de données, sur la reconnaissances de patterns et sur les analyses prédictives.

Le Machine Learning est très efficace dans les situations où les insights doivent être découvertes à partir de larges ensembles de données diverses et changeantes, autrement dit : le Big Data. Pour l’analyse de telles données, le Machine Learning se révèle nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles en termes de précision et de vitesse. Par exemple, pour en se basant sur les informations associées à une transaction comme le montant et la localisation, et sur les données historiques et sociales, le Machine Learning permet de détecter une fraude potentielle en une milliseconde. Ainsi, cette méthode est nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles pour l’analyse de données transactionnelles, de données issues des réseaux sociaux ou de plateformes CRM.

Machine Learning et Big Data : pourquoi utiliser le Machine Learning avec le Big Data ?

machine learning fonctionnement

Les outils analytiques traditionnels ne sont pas suffisamment performants pour exploiter pleinement la valeur du Big Data. Le volume de données est trop large pour des analyses compréhensives, et les corrélations et relations entre ces données sont trop importantes pour que les analystes puissent tester toutes les hypothèses afin de dégager une valeur de ces données.

Les méthodes analytiques basiques sont utilisées par les outils de business intelligence et de reporting pour le rapport des sommes, pour faire les comptes et pour effectuer des requêtes SQL. Les traitements analytiques en ligne sont une extension systématisée de ces outils analytiques basiques qui nécessitent l’intervention d’un humain pour spécifier ce qui doit être calculé.

Le Machine Learning est idéal pour exploiter les opportunités cachées du Big Data. Cette technologie permet d’extraire de la valeur en provenance de sources de données massives et variées sans avoir besoin de compter sur un humain. Elle est dirigée par les données, et convient à la complexité des immenses sources de données du Big Data. Contrairement aux outils analytiques traditionnels, il peut également être appliqué aux ensembles de données croissants. Plus les données injectées à un système Machine Learning sont nombreuses, plus ce système peut apprendre et appliquer les résultats à des insights de qualité supérieure. Le Machine Learning permet ainsi de découvrir les patterns enfouies dans les données avec plus d’efficacité que l’intelligence humaine.

Des cours de Machine Learning sont disponibles sur le Web. Ils permettre notamment de débuter l’apprentissage automatique à partir du langage informatique Python. Ce dernier, assez simple à apprendre autorise donc les néophytes à tester des applications utilisant le Machine Learning avec Python.

Machine Learning et Big Data : pourquoi le Machine Learning n’est rien sans Big Data

machine learning intelligence artificielle

Sans le Big Data, le Machine Learning et l’intelligence artificielle ne seraient rien. Les données sont l’instrument qui permet à l’IA de comprendre et d’apprendre à la manière dont les humains pensent. C’est le Big Data qui permet d’accélérer la courbe d’apprentissage et permet l’automatisation des analyses de données. Plus un système Machine Learning reçoit de données, plus il apprend et plus il devient précis.

L’intelligence artificielle est désormais capable d’apprendre sans l’aide d’un humain. Par exemple, l’algorithme Google DeepMind a récemment appris seul à jouer à 49 jeux vidéo Atari. Par le passé, le développement était limité par le manque d’ensembles de données disponibles, et par son incapacité à analyser des quantités massives de données en quelques secondes.

Aujourd’hui, des données sont accessibles en temps réel à tout moment. Ceci permet à l’IA et au Machine Learning de passer à une approche dirigée par les données. La technologie est désormais suffisamment agile pour accéder aux ensembles de données colossaux et pour les analyser. De fait, des entreprises de toutes les industries se joignent désormais à Google et Amazon pour implémenter des solutions IA pour leurs entreprises.

Par exemple, MetLife, l’un des principaux assureurs d’entreprise à l’échelle mondiale, utilise cette technique et le Big Data pour optimiser son activité. La reconnaissance de discours lui a permis d’améliorer le tracking d’accidents et de mieux mesurer leurs conséquences. Le traitement de réclamations est désormais mieux pris en charge car les modèles de réclamations ont été enrichis à l’aide de données non structurées qui peuvent être analysées par le Machine Learning.

Le Deep Learning, un sous-domaine du Machine Learning

L’apprentissage automatique est un sous domaine de l’intelligence artificielle. Le Deep Learning est lui même une sous-catégorie de l’apprentissage automatique. L’exemple d’application le plus commun est la reconnaissance visuelle. Par exemple, un algorithme va être programmer pour détecter certains visages depuis les images en provenance d’une caméra. Suivant la base de données attribuée, il pourra repérer un individu recherché dans une foule, détecter le taux de satisfaction à la sortie d’un magasin en détectant les sourires, etc. Un ensemble d’algorithme pourra également reconnaître la voix, le ton, l’expression d’un questionnement, d’une affirmation et les mots.

Pour ce faire, le Deep Learning repose principalement sur la reproduction d‘un réseau neuronal inspiré des systèmes cérébraux présents dans la nature. Les développeurs décident suivant l’application souhaité quel type d’apprentissage ils vont mettre en place. Dans ce cadre, on parle d’apprentissage supervisé, non supervisé dans lequel la machine va se nourrir de données non sélectionnées au préalable, semi-supervisé, par renforcement (lié à une observation), ou par transfert dans laquelle les algorithmes vont appliquer une solution apprise dans une situation jamais vue.

En revanche, cette technique a besoin de beaucoup de données pour s’entraîner et obtenir des taux de réussite suffisant pour être utiliser. Un Lac de données ou Data Lake est essentiel pour parfaire l’apprentissage des algorithmes de Deep Learning. L’apprentissage profond nécessite également une puissance de calcul supérieure pour réaliser son office. Il faut s’équiper

Machine Learning et Big Data : les analyses prédictives donnent du sens au Big Data

avec machine learning

Les analyses prédictives consistent à utiliser les données, les algorithmes statistiques et les techniques de Machine Learning pour prédire les probabilités de tendances et de résultats financiers des entreprises, en se basant sur le passé. Elles rassemblent plusieurs technologies et disciplines comme les analyses statistiques, le data mining, le modelling prédictif et le Machine Learning pour prédire le futur des entreprises. Par exemple, il est possible d’anticiper les conséquences d’une décision ou les réactions des consommateurs.

Les analyses prédictives permettent de produire des insights exploitables à partir de larges ensembles de données, pour permettre aux entreprises de décider quelle direction emprunter par la suite et offrir une meilleure expérience aux clients. Grâce à l’augmentation du nombre de données, de la puissance informatique, et du développement de logiciels IA et d’outils analytiques plus simples à utiliser, comme Salesforce Einstein, un grand nombre d’entreprises peuvent désormais utiliser les analyses prédictives.

Selon une étude menée par Bluewolf auprès de 1700 clients de Salesforce, 75% des entreprises qui augmentent leurs investissements dans les technologies analytiques en tirent profit. 81% de ces utilisateurs des produits Salesforce estiment que l’utilisation des analyses prédictives est l’initiative la plus importante de leur stratégie de ventes. Les analyses prédictives permettent d’automatiser les prises de décision, et donc d’augmenter la rentabilité et la productivité d’une entreprise.

L’intelligence artificielle et le Machine Learning représentent le niveau supérieur des analyses de données. Les systèmes informatiques cognitifs apprennent constamment sur l’entreprise et prédisent intelligemment les tendances de l’industrie, les besoins des consommateurs et bien plus encore. Peu d’entreprises ont déjà atteint le niveau des applications cognitives, défini par quatre caractéristiques principales : la compréhension des données non structurées, la possibilité de raisonner et d’extraire des idées, la capacité à affiner l’expertise à chaque interaction, et la capacité à voir, parler et entendre pour interagir avec les humains de façon naturelle.

Machine Learning et Big Data : l’apprentissage automatique au service du Data Management

sans machine learning

Face à l’augmentation massive du volume de données stockées par les entreprises, ces dernières doivent faire face à de nouveaux défis. Parmi les principaux challenges liés au Big Data, on dénombre la compréhension du Dark Data, la rétention de données, l’intégration de données pour de meilleurs résultats analytiques, et l’accessibilité aux données. Le Machine Learning peut s’avérer très utile pour relever ces différents défis.

Toutes les entreprises accumulent au fil du temps de grandes quantités de données qui demeurent inutilisées. Il s’agit des dark data. Grâce au Machine Learning et aux différents algorithmes, il est possible de faire le tri parmi ces différents types de données stockées sur les serveurs.  Par la suite, un humain qualifié peut passer en revue le schéma de classification suggéré par l’intelligence artificielle, y apporter les changements nécessaires, et le mettre en place.

Pour la rétention de données, cette pratique peut également s’avérer efficace. L’intelligence artificielle peut identifier les données qui ne sont pas utilisées et suggérer lesquelles peuvent être supprimées. Même si les algorithmes n’ont pas la même capacité de discernement que les être humains, le Machine Learning permet de faire un premier tri dans les données. Ainsi, les employés économisent un temps précieux avant de procéder à la suppression définitive des données obsolètes.

Le Machine Learning est aussi utile pour l’intégration de données. Pour tenter de déterminer le type de données qu’ils doivent agréger pour leurs requêtes, les analystes créent généralement un répertoire dans lequel ils placent différents types de données en provenance de sources variées pour créer un bassin de données analytique. Pour ce faire, il est nécessaire de développer des méthodes d’intégration pour accéder aux différentes sources de données en provenance desquelles ils extraient les données. Cette technique peut faciliter le processus en créant des mappings entre les sources de données et le répertoire. Ceci permet de réduire le temps d’intégration et d’agrégation.

Enfin, l’apprentissage des données permet d’organiser le stockage de données pour un meilleur accès. Au cours des cinq dernières années, les vendeurs de solutions de stockage de données ont mis leurs efforts dans l’automatisation de la gestion de stockage. Grâce à la réduction de prix du SSD, ces avancées technologiques permettent aux départements informatiques d’utiliser des moteurs de stockage intelligents reposant sur le machine Learning pour voir quels types de données sont utilisés le plus souvent et lesquels ne sont pratiquement jamais utilisé. L’automatisation peut être utilisée pour stocker les données en fonction des algorithmes. Ainsi, l’optimisation n’a pas besoin d’être effectuée manuellement.

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