ENGINEERINGNET.BE - L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage machine ou Machine Learning (ML) et l’apprentissage profond ou Deep Learning (DL) sont trois applications pratiques de modèles d’analyse de données et d’algorithmes pour les applications courantes. Ces outils ont le potentiel de générer des perspectives à partir de données.
Ces perspectives génèrent à leur tour de la valeur pour les entreprises. Avec l’IA, le ML et le DL, il devient possible de découvrir des modèles inédits et de prédire des résultats potentiels de certaines actions. Extraire des informations pertinentes de données reste cependant un défi car cela nécessite des connaissances dans le domaine des applications de données et de l’exploitation d’entreprise.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
En termes simples, l’IA fait référence à des systèmes ou des machines qui imitent notre propre intelligence pour effectuer des tâches, lesquels peuvent s’améliorer au cours du processus selon les informations collectées. L’IA concerne plus le processus et la capacité de réflexion et d’analyse hautement ciblés de données qu’un format particulier ou une fonction. L’IA est un terme vaste qui englobe l’apprentissage machine et l’apprentissage profond.
Qu’est-ce que le machine learning?
Le machine learning, ML, ou apprentissage machine, est un sous-ensemble de la technologie IA qui a connu un essor dans les années 80. L’application principale réside dans une qualité et une précision toujours croissantes de l’analyse de big data. Les algorithmes ML trouvent des modèles dans les données historiques et les modèles ML formés les suivent pour prédire des perspectives précieuses à partir de nouvelles données.
Il y a deux grandes méthodes : le supervised learning (avec l’intervention d’un analyste de données ou d’un expert du domaine) et l’unsupervised learning (un algorithme génère toutes les perspectives de manière autonome). Le supervised learning est plus chronophage pour l’expert mais celui-ci apprend beaucoup au cours de l’expérimentation.
L’unsupervised learning est moins chronophage mais il peut conduire à des perspectives pas très utiles (s’il existe par exemple un lien entre la production d’électricité et le volume produit par une entreprise).
Qu’est-ce que le deep learning?
Les algorithmes DL utilisent plusieurs couches de points nœuds et différents facteurs de pondération, soit les fameux Deep Neural Networks ou DNN's. Il y a les noeuds d’entrée et de sortie, et au moins dix couches entre eux. En ajustant le poids logique de chaque nœud DNN, les scientifiques de données peuvent influencer le résultat et former un modèle pour atteindre les résultats souhaités à l’échelle.
Par le développement d’un traitement de données parallèle massif et l’utilisation de puissants GPU's (Graphic Processing Units), ils peuvent aujourd’hui exploiter les DNN’s de milliers de couches. Il est par exemple possible de former un algorithme pour distinguer les chats et les chiens sur base d’images.
Toujours plus d’outils configurables
Il y a une vingtaine d’années, ces techniques exigeaient énormément de travail de codage et les outils étaient principalement utilisés par des experts en données, en concertation avec les spécialistes disposent d’une expertise utile dans un domaine spécifique. Ces systèmes de codage sont encore assez répandus mais de plus en plus d’outils configurables sont disponibles sur le marché. L’IA devient donc courante et il est possible de se lancer dans la pratique pour mettre en place une expérimentation de données.
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