Experts en Machine Learning et en développement de modèles prédictifs
Nos experts en Machine Learning exploitent vos données pour développer un modèle prédictif performant et optimisé dans votre contexte.
Depuis 2018, notre agence Machine Learning traque et utilise la moindre corrélation dans vos données pour vous permettre d’anticiper les évènements, de prendre des décisions mieux informées, d’optimiser vos processus et de toujours avoir un coup d’avance. Vous n’exploitez pas encore vos données ? Vous êtes sans doute assis sur une mine d’or, faites appel à notre entreprise de Machine Learning pour la transformer dès aujourd’hui en source de valeur !
Développement de modèles de Machine Learning prédictifs : qu’est-ce que c’est ?
Le développement de modèles de Machine Learning prédictifs consiste à utiliser vos données existantes pour prédire celles que vous n’avez pas, ou pas encore ! Essayons de comprendre d’où viennent ces prédictions.
Le développement web Machine Learning, ou apprentissage automatique, est le domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre de nouvelles choses à partir de données et d’observations, sans avoir été explicitement programmés pour par le spécialiste en Machine Learning.
C’est l’apprentissage par l’exemple !
Concrètement, imaginons que vous souhaitez faire de la maintenance prédictive sur vos équipements, c’est-à-dire anticiper les pannes avant même qu’elles n’arrivent. Pour y parvenir, vous allez pouvoir utiliser – et valoriser ! – l’ensemble de vos données historiques. Plus précisément, un Machine Learning expert va utiliser un algorithme de Machine Learning pour trouver automatiquement des corrélations entre l’état d’un équipement à moment donné (par exemple, l’ensemble des actions de maintenance dont il a déjà bénéficié, l’âge et le modèle de ses composants, les relevés de ses capteurs embarqués s’il y en a…) et la survenance – ou non – d’une panne la semaine suivante.
Une fois ces corrélations trouvées (on dit que le modèle de prédiction de Machine Learning a été entrainé), elles vont pouvoir être appliquées sur le parc actuel de vos équipements en fonction de l’état dans lesquels ils se trouvent : ce qui va permettre de déterminer s’ils ont des chances de tomber ou non en panne la semaine prochaine !
Bien sûr il s’agit d’une probabilité, et les prédictions ne sont jamais justes à 100% ; mais on peut mesurer avec précision le pourcentage de cas pour lesquels la prédiction sera juste et, en le mettant en rapport avec le coût d’une panne et le coût d’une action de maintenance, déterminer précisément le gain attendu du projet.
Feature Engineering
Optimisation d’hyperparamètres
Modèles prédictifs
Apprentissage supervisé et non supervisé
Les différentes étapes d’un service de Machine Learning : du feature engineering à l’optimisation des hyper-paramètres
Un service de Machine Learning comprend plusieurs étapes, depuis le feature engineering jusqu’à l’optimisation des hyper-paramètres. Il s’agit avant tout un projet de recherche et d’optimisation, même si la finalité recherchée est bien concrète et appliquée. Son organisation diffère donc d’un projet d’ingénierie classique, par essence plus déterministe.
Chez PredexIA, pour pouvoir réaliser une analyse prédictive de Machine Learning pour votre entreprise, nous commençons nos projets en créant un pipeline complet qui permet de transformer les données brutes en prédiction et d’évaluer la qualité du modèle prédictif. Pour le créer le plus rapidement possible, nous faisons un maximum d’hypothèses simplificatrices ; l’objectif de cette première étape n’ayant pas d’avoir de bons résultats tout de suite, mais plutôt de savoir les mesurer.
Cette mesure va ensuite servir de guide à l’expert Machine Learning pour tout au long du projet, qui va consister à itérer sur ce pipeline en l’améliorant, pour optimiser la qualité des prédictions. Nous optimisons notamment :
- La transformation des données brutes en données destinées aux algorithmes d’entrainement : c’est la phase de feature engineering du Machine Learning
- L’algorithme et le type de modèle choisi, parmi la très grande quantité existante
- Les paramètres d’entrainement du modèle
De nombreuses optimisations sont testées, jusqu’à l’optimisation des hyperparamètres de Marchine Learning qui permet d’obtenir la modélisation la plus exacte possible et les prédictions les plus fiables possible !
Les différents algorithmes utilisés par nos développeurs Machine Learning
De très nombreux algorithmes et modèles existent, chacun ayant ses forces et ses faiblesses ; nos développeurs Machine Learning savent tous les utiliser, et à bon escient. Aucun n’est meilleur qu’un autre dans l’absolu, leurs performances dépendent des données manipulées !
Pour sélectionner le meilleur algorithme de prédiction de Machine Learning dans votre contexte, nos data scientists vont tester les caractéristiques de vos données et les performances obtenues avec des modèles caractéristiques de leurs familles :
- Random Forest pour la famille des modèles à base d’arbres de décision, parmi lesquels on retrouve notamment tous les modèles de boosting tel que XGBoost, CatBoost…
- Régression polynomiale ou logistique pour la famille des modèles linéaires
- KNN (K Nearest Neighbors, k plus proches voisins) pour les modèles basés sur la notion de proximité
- Réseau de neurones pour modéliser des relations plus complexes et non-linéaires
Tous ces tests vont permettre d’affiner le choix du modèle, puis les choix des paramètres d’entrainement des modèles : c’est la phase finale, d’optimisation des hyperparamètres, qui aboutira à un modèle extrêmement performant… dans votre contexte et sur vos données !
Les différents types d’utilisation maîtrisés par nos consultants Machine Learning
Nos consultants Machine Learning ne se contentent pas de faire des modèles prédictifs ! Plusieurs utilisations des algorithmes sont en effet possibles :
- Modèles supervisés de classification : l’objectif est de prédire l’appartenance d’une à une catégorie. Par exemple « Risque de tomber en panne », ou « Localisé à Paris ». Le terme supervisé (ou IA apprentissage supervisé) signifie que l’entrainement se fait sur la base d’un historique pour lequel on dispose de l’information « est ou non tombé en panne »
- Modèles supervisés de régression : l’objectif est de prédire une valeur numérique continue. Par exemple, « Dans combien de jours mon équipement va-t-il tomber en panne » ou « quelle est la valeur de mon bien immobilier »
- Modèles non-supervisés de clustering : l’objectif est de créer des groupes homogènes de données. Par exemple, des groupes de clients qui ont les mêmes habitudes d’achat. Le terme non-supervisé signifie ici qu’on ne dispose pas a priori de groupes de clients cible ; il s’agit de les déduire des données brutes.
- Modèles non-supervisés de détection d’anomalie : l’objectif étant de pointer les données les moins similaires aux autres données, en prenant en compte de très nombreuses caractéristiques simultanément. Par exemple, une transaction bancaire différente des autres transactions.
Dans une prestation de Machine Learning consulting, nous vous accompagnons pour formuler votre problématique de manière à ce qu’elle puisse être adressée par l’une de ces typologies.
Faites-nous confiance et profitez des conseils en Machine Learning PredexIA !
