Après les trois premières révolutions industrielles, nous voici en plein cœur de la quatrième révolution industrielle qui a pour socle l’intelligence artificielle. Le monde d’aujourd’hui ne peut plus se passer de la Data Science, même si les spécialistes ne sont pas encore en nombre suffisant. Pour remédier à ce manque, des outils de démocratisation se développent de plus en plus, rendant disponibles des plateformes de Machine Learning automatisé. Que faut-il en savoir avant de s’y lancer ? Cet article vous renseigne davantage sur le sujet.
Le Machine Learning automatisé : qu’est-ce que c’est ?
La demande en applications de Machine Learning est de plus en plus croissante. Cette hausse se comprend aisément. En effet, pour évoluer et être compétitives, les entreprises ont besoin d’analyser en permanence les données de leur structure et ainsi de faire du prédictif. À défaut de pouvoir s’offrir les services d’un spécialiste en data science, des plateformes de Machine Learning automatisé leur sont proposées.
Le Machine Learning automatisé ou Auto Machine Learning ou encore Auto ML est en réalité une automatisation de la chaine de traitement du Machine Learning classique. Désormais, vous n’avez plus besoin forcément d’un data scientist ou de l’être vous-même pour pouvoir développer des applications d’intelligence artificielle afin d’analyser vos données et prendre les décisions pertinentes pour l’avenir de votre entreprise . Avoir des compétences dans ce métier suffit pour vous en sortir.
Notez qu’il existe plusieurs plateformes d’Auto ML. L’une des plus connues est la solution DataRobot que beaucoup d’entreprises utilisent pour le développement de leurs applications d’intelligence artificielle.
Quelques solutions de Machine Learning automatisé
Avec la démocratisation de l’intelligence artificielle, pour rendre son utilisation disponible à tout le monde, il existe sur le marché plusieurs solutions de machines learning automatisé. Elles sont regroupées en trois catégories : les solutions commerciales, les outils open source et les plateformes des GAFAM. Ces dernières sont les plus présentes sur le marché, GAFAM désignant : Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft.
Contrairement aux solutions commerciales, les outils open source sont en accès libre, alors que les plateformes GAFAM sont souvent associées à leur technologie. Au-delà de ces aspects, la plupart des plateformes d’Auto ML sont dédiées. Ainsi, vous avez des Auto ML pour machine learning supervisé, des outils pour des applications de chatbots, des Auto ML de véhicules autonomes, etc. Vous pouvez alors choisir votre solution selon vos objectifs.
Différence avec le Machine Learning classique
La notion de compétence est au centre de la différence fondamentale entre Machine Learning classique et Auto ML. Si pour faire du Machine Learning classique, il est nécessaire d’avoir des compétences avérées en data science, l’Auto ML par contre exige moins de compétences. Ce qui est nécessaire au niveau du machine learning automatisé, c’est la bonne connaissance des données et du métier.
L’autre différence entre les deux concepts est le délai pour avoir les résultats. L’Auto ML donnera plus rapidement des réponses à vos problèmes, à condition de mettre à sa disposition la puissance de calcul nécessaire. En fait, la plateforme va jouer les rôles du data scientist, et elle ne pourra le faire rapidement que si vous lui fournissez une bonne capacité mémoire de calcul. Cela vous fera gagner de temps, ce qui n’est pas évident si un data scientist devait réfléchir et vous proposer une solution.
Quelle relation entre data science et Machine Learning automatisé ?
Loin d’être une relation conflictuelle, c’est une relation complémentaire qu’il y a entre les plateformes d’Auto ML et les data scientists. D’ailleurs, il n’y a pas d’outils de Machine Learning automatisé sans data scientists. Ce sont eux qui les conçoivent et les mettent à la disposition du grand public. De plus, les solutions d’Auto Machine Learning viennent combler le manque de spécialistes en data science par rapport aux défis actuels.
Il était nécessaire de démocratiser les data sciences pour permettre aux débutants et aux entreprises d’y avoir accès pour leurs besoins. Ainsi, l’intelligence artificielle sort de plus en plus du mythe qu’elle constituait, et ne se voit plus comme une affaire réservée à une catégorie d’individus.
Aujourd’hui, plus que jamais les entreprises et les particuliers ont besoin de l’expertise des data scientists sur de grands projets. Les plateformes viennent juste régler le problème des tâches répétitives.
Intérêts du Machine Learning automatisé pour les entreprises
L’automatisation du Machine Learning est au cœur de la quatrième révolution industrielle. Les entreprises qui se veulent performantes aujourd’hui ne peuvent plus se passer de la data science et des outils d’Auto ML. En effet, les plateformes de Machine Learning automatisé leur garantissent l’automatisation de leur process et sa gestion efficace, la gestion de la production et de la clientèle, la rapidité dans l’analyse des données et la prise de décisions.
Comme vous pouvez le constater, l’intelligence artificielle automatisée offre beaucoup de bénéfices aux sociétés en leur permettant de fonctionner en temps réel. Toutefois, il convient de rappeler qu’elle ne remplace en aucun cas le spécialiste en data science. Elle vient plutôt l’assister dans certaines tâches répétitives.
Somme toute, les outils de Machine Learning automatisé sont nécessaires de nos jours pour la démocratisation de l’intelligence artificielle afin de faciliter le développement des entreprises et d’assister les data scientists dans leurs projets.
