Le Machine Learning (Apprentissage Automatique) est une branche de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Un modèle de Machine Learning identifie des schémas (patterns) dans vos données historiques pour faire des prédictions sur des données nouvelles.
Types d'Apprentissage et Cas d'Usage
Apprentissage Supervisé
On entraîne le modèle sur des données "étiquetées" (où le résultat est connu). C'est le plus courant en entreprise.
- Classification : Prédire une catégorie. Exemples : détection de fraude (fraude / non-fraude), prédiction de churn (client partant / client restant).
- Régression : Prédire une valeur numérique. Exemples : prévision des ventes, estimation du prix d'un bien immobilier.
Apprentissage Non Supervisé
Le modèle travaille sur des données non étiquetées pour y trouver une structure cachée.
- Clustering : Regrouper les données en ensembles cohérents. Exemple : segmentation de la clientèle pour des campagnes marketing ciblées.
Notre Approche d'un Projet Machine Learning
- Compréhension du besoin métier : Définir clairement le problème à résoudre et les indicateurs de succès.
- Préparation des données : C'est 80% du travail ! Collecter, nettoyer et formater les données.
- Modélisation : Entraîner et évaluer plusieurs algorithmes pour trouver le plus performant.
- Déploiement et Monitoring : Mettre le modèle en production et surveiller ses performances dans le temps.
Quelles décisions stratégiques pourriez-vous prendre si vous pouviez prédire l'avenir avec vos données ?
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