Plongée au cœur du Machine Learning : Ce que vous devez savoir
Le Machine Learning est partout : des recommandations personnalisées sur nos plateformes préférées aux assistants vocaux qui nous accompagnent au quotidien. Mais savez-vous vraiment comment naît un projet d’IA ?
Dans cet épisode des
Tech’Zen, le podcast de Kaizen Solutions,
Guillaume Chalons, ingénieur data, nous plonge dans les
8 étapes clés du cycle de vie d’un projet de Machine Learning. De l’idée initiale au déploiement final, découvrez les
défis, étapes clés et enjeux qui façonnent ces technologies révolutionnaires.
Au programme :
- Comprendre et formaliser les besoins : définir la problématique métier et les objectifs.
- Collecter les données : Le Machine Learning, c’est avant tout une histoire de données ! Elles proviennent de multiples sources de données : bases SQL, de serveurs Big Data, d’APIs… Leur récupération doit être automatisée pour garantir une mise à jour continue du modèle.
- Explorer et visualiser les données : Avant d’entraîner un modèle, il faut comprendre la nature et la qualité des données. Quelles tendances peut-on observer ? Y a-t-il des biais ? Un travail d’analyse est essentiel pour éviter les mauvaises surprises.
- Préparer et nettoyer les données : un modèle performant ne peut exister sans traitement des données adéquat ! Suppression des valeurs aberrantes, anonymisation, transformation… Cette étape est souvent la plus chronophage, mais elle conditionne la réussite du projet.
- Choisir et implémenter les modèles : Selon l’objectif, on privilégiera un modèle simple ou une architecture complexe (ex. réseaux neuronaux).
- Entraîner le modèle : L’algorithme apprend en minimisant une fonction d’erreur. On divise les données en ensembles d’entraînement et de test pour s’assurer de la capacité de généralisation du modèle
- Évaluer et valider le modèle : Un bon modèle ne se contente pas d’être performant sur ses données d’entraînement. Il doit être capable de généraliser et fournir des prédictions fiables sur des données qu’il n’a jamais vues auparavant.
- Déployer en production : industrialisation et surveillance des performances avec des pipelines de données.
Le Machine Learning n’est pas figé. Avec le temps, les modèles peuvent perdre en précision et nécessiter un réentraînement régulier. L’automatisation de ces processus est clé pour assurer un projet pérenne.
Si vous êtes passionné de data science ou curieux d’explorer l’univers du Machine Learning, cet épisode est fait pour vous.
🎧 Plongez dans les coulisses d’un projet de Machine Learning sur Tech’Zen !
📖 Pour aller plus loin, découvrez l’article détaillé de Guillaume Chalons : Cycle de vie d’un projet de Machine Learning en 8 étapes
TECH'ZEN // EP 05: Cycle de vie d'un projet de Machine Learning
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