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Machine Learning

Définitions

Machine Learning vs Human Decision Making (Similarités et Différences):

Nous entendons tous parler du terme « Machine Learning », qui peut se décomposer en trois grandes catégories :

  • L’apprentissage supervisé
  • L’apprentissage non supervisé
  • L’apprentissage par renforcement

En apprentissage supervisé, un programme informatique reçoit un ensemble de données qui est étiqueté avec des valeurs de sorties correspondantes, ainsi on pourra alors « s’entrainer » sur ce modèle et une fonction sera déterminée. Cette fonction, ou algorithme pourra par la suite être utilisé sur de nouvelles données afin de prédire leurs valeurs de sorties correspondantes. C’est le cas par exemple de la Régression Linéaire, des Arbres de décisions, SVM (Support Vector Machine)…

En voici une illustration :

 

Pour l’Homme, il s’agit du même principe. De par son expérience, il va mémoriser une grande quantité d’informations et face à une situation, il va pouvoir se remémorer une situation similaire et émettre une conclusion.

Dans l’apprentissage non-supervisé, l’ensemble des données n’a pas de valeurs de sorties spécifiques. Puisqu’il n’y a pas de bonnes réponses à tirer, l’objectif de l’algorithme est donc de trouver lui-même tous les modèles intéressants à partir des données. Certains des exemples bien connus d’apprentissage non supervisé comprennent les algorithmes de Clustering comme KMeans, DB-Scan et de réduction de dimension comme l’ACP (Analyse en Composantes Principales) et les réseaux de neurones.

Chez l’Homme, le principe est le même, certains critères vous nous permettre de différencier ce que se présente sous yeux et donc de déterminer différentes classes.

Dans l’apprentissage par renforcement, les « bonnes réponses » contiennent des récompenses, que l’algorithme doit maximiser en choisissant les actions à prendre.

Essentiellement, l’apprentissage par renforcement consiste à trouver le bon équilibre entre l’exploration et l’exploitation, ou l’exploration ouvre la possibilité de trouver des récompenses plus élevées, ou risque de n’obtenir aucunes récompenses. Les jeux tels que les Dames sont basés sur ce principe.

Le psychologue BF Skinner (1938), a observé le même résultat au cours d’une expérience sur les rats ou un levier offrait une récompense tandis qu’un autre administrait un choc. Le constat est simple, la punition a entrainé une diminution de la pression du levier de choc.

En comparant le Machine Learning à l’apprentissage d’un Humain, on observe donc beaucoup de similitude mais évidemment, il existe encore des différences fondamentales entre les deux :

Bien que les algorithmes d’apprentissage supervisé fournissent un aperçu complet de l’environnement, ils nécessitent une grande quantité de données pour que le modèle soit construit, ce qui peut être un peu lourd en termes de calculs.

A l’inverse, l’Homme a besoin de beaucoup moins de données pour être capable de faire des prédictions notamment en extrapolant les concepts qu’il a en mémoire. Le Machine Learning lui ne pourra pas le faire car les programmes n’interprètent pas des concepts mais des données.

Un autre problème survient quand on parle de sur-apprentissage ou « Overfitting » en anglais, qui se produit lorsque les données d’apprentissage utilisées pour construire un modèle expliquent très voire « trop » bien les données mais ne parviennent pas à faire des prédictions utiles pour de nouvelles données. L’Homme aura donc plus de flexibilité dans son raisonnement alors que les algorithmes de Machine Learning seront eux plus rigides.

En conclusion, le Machine Learning a souvent été comparé au raisonnement Humain, même si les deux ne sont pas exactement les mêmes.

Chez l’Homme, l’apprentissage a été façonné par des processus évolutifs pour devenir ce qu’il est aujourd’hui. Bien que de nombreuses théories ont tenté de d’expliquer ses mécanismes, sa nature dynamique conduit à dire que différentes stratégies peuvent être utilisées simultanément ou séparément, selon la situation. Il est donc difficile de le comparer au Machine Learning. Après tout, le Machine Learning a été programme par les humains… ainsi, de nouveaux concepts verront le jour pour pouvoir sans cesse améliorer nos algorithmes d’apprentissage qui sont déjà très efficace pour la prise de décision sur de large bases de données. Une Machine dotée d’une conscience ne verra sans doute jamais le jour, mais d’ici peu, la capacité de prise de décision des automates supplantera celle des humains dans quasiment tous les domaines

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illustration abstraite du machine learning
Définitions

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Comment définir le Machine learning ?

Le Machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Il se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent changer lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données.
Le processus d’apprentissage automatique est similaire à celui de l’exploration de données. Les deux systèmes recherchent dans les données pour trouver des modèles. Cependant, au lieu d’extraire les données pour la compréhension humaine, le Machine learning utilise ces données pour détecter des modèles dans ces données et ajuster les actions du programme en conséquence. Par exemple, Facebook utilise l’apprentissage automatique pour ajuster chaque contenu en fonction du profil d’un utilisateur.

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Dossier

Deep learning : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça marche ? Quelles sont les applications ?

Nous sommes actuellement à un stade où l’on cherche à ce que les machines soient dotées d’une plus grande intelligence, atteignent une pensée autonome et une grande capacité d’apprentissage. Le deep learning ou apprentissage en profondeur est un concept relativement nouveau allant dans cette perspective. Il est étroitement lié à l’intelligence artificielle (IA) et fait partie des approches algorithmiques d’apprentissage automatique.

Qu’est-ce que le deep learning ?

Le deep learning ou apprentissage profond est défini comme un ensemble d’algorithmes qui se compose d’un réseau de neurones artificiels capables d’apprendre, s’inspirant du réseau de neurones du cerveau humain. En ce sens, il est considéré comme un sous-domaine de l’apprentissage automatique. L’apprentissage profond est lié aux modèles de communication d’un cerveau biologique, ce qui lui permet de structurer et de traiter les informations.

L’une des principales caractéristiques de l’apprentissage profond est qu’il permet d’apprendre à différents niveaux d’abstraction. Autrement dit, l’utilisateur peut hiérarchiser les informations en concepts. De même, une cascade de couches de neurones est utilisée pour l’extraction et la transformation des informations.

Le deep learning peut apprendre de deux manières : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Cela permet au processus d’être beaucoup plus rapide et plus précis. Dans certains cas, l’apprentissage profond est connu sous le nom d’apprentissage neuronal profond ou de réseaux neuronaux profonds. En effet, la définition la plus précise est que l’apprentissage profond imite le fonctionnement du cerveau humain.

Grâce à l’ère du Cloud Computing et du Big Data, le deep learning a connu une croissance significative. Avec lui, un haut niveau de précision a été atteint. Et cela a causé tellement d’étonnements, car il se rapproche chaque jour de la puissance perceptive d’un être humain.

Apprendre à maitriser le deep learning

Comment fonctionne le deep learning ?

Le deep learning fonctionne grâce à des réseaux de neurones profonds. Il utilise un grand nombre de processeurs fonctionnant en parallèle.

Les réseaux de neurones sont regroupés en trois couches différentes : couche d’entrée, couche cachée et couche de sortie. La première couche, comme son nom l’indique, reçoit les données d’entrée. Ces informations sont transmises aux couches cachées qui effectuent des calculs mathématiques permettant d’établir de nouvelles entrées. Enfin, la couche de sortie est chargée de fournir un résultat.

Mais, les réseaux de neurones ne fonctionnent pas si on ne tient pas compte de deux facteurs. Le premier est qu’il faut beaucoup de puissance de calcul. Le second fait référence au gigantesque volume de données auquel ils doivent accéder pour s’entraîner.

Pour sa part, les réseaux de neurones artificiels peuvent être entraînés à l’aide d’une technique appelée rétropropagation. Elle consiste à modifier les poids des neurones pour qu’ils donnent un résultat exact. En ce sens, ils sont modifiés en fonction de l’erreur obtenue et de la participation de chaque neurone.

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Pour son bon fonctionnement, l’utilisation d’un processeur graphique est également importante. Autrement dit, un GPU dédié est utilisé pour le traitement graphique ou les opérations en virgule flottante. Pour traiter un tel processus, l’ordinateur doit être super puissant afin de pouvoir fonctionner avec un minimum de marge d’erreur.

L’apprentissage en profondeur a permis de produire de meilleurs résultats dans les tâches de perception informatique, car il imite les caractéristiques architecturales du système nerveux. En fait, ces avancées peuvent lui permettre d’intégrer des fonctions telles que la mémoire sémantique, l’attention et le raisonnement. L’objectif est que le niveau d’intelligence artificielle soit équivalent au niveau d’intelligence humain, voire le dépasser grâce à l’innovation technologique.

Devenir expert en Deep Learning

Quelles sont les applications du deep learning dans l’analyse du Big Data ?

Le deep learning dans l’analyse du Big Data est devenu une priorité de la science des données. On peut en effet identifier trois applications.

Indexation sémantique

La recherche d’informations est une tâche clé de l’analyse du Big Data. Le stockage et la récupération efficaces des informations sont un problème croissant. Les données en grande quantité telles que des textes, des images, des vidéos et des fichiers audio sont collectées dans divers domaines. Par conséquent, les stratégies et solutions qui étaient auparavant utilisées pour le stockage et la récupération d’informations sont remises en question par ce volume massif de données.

L’indexation sémantique s’avère être une technique efficace, car elle facilite la découverte et la compréhension des connaissances. Ainsi, les moteurs de recherche ont la capacité de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

Effectuer des tâches discriminantes

Tout en effectuant des tâches discriminantes dans l’analyse du Big Data, les algorithmes d’apprentissage permettent aux utilisateurs d’extraire des fonctionnalités non linéaires compliquées à partir des données brutes. Il facilite également l’utilisation de modèles linéaires pour effectuer des tâches discriminantes en utilisant les caractéristiques extraites en entrée.

Cette approche présente deux avantages. Premièrement, l’extraction de fonctionnalités avec le deep learning ajoute de la non-linéarité à l’analyse des données, associant ainsi étroitement les tâches discriminantes à l’IA. Deuxièmement, l’application de modèles analytiques linéaires sur les fonctionnalités extraites est plus efficace en termes de calcul. Ces deux avantages sont importants pour le Big Data, car ils permettent d’accomplir des tâches complexes comme la reconnaissance faciale dans les images, la compréhension de millions d’images, etc.

Balisage d’images et de vidéos sémantiques

Les mécanismes d’apprentissage profond peuvent faciliter la segmentation et l’annotation des scènes d’images complexes. Le deep learning peut également être utilisé pour la reconnaissance de scènes d’action ainsi que pour le balisage de données vidéo. Il utilise une analyse de la variable indépendante pour apprendre les caractéristiques spatio-temporelles invariantes à partir de données vidéo. Cette approche aide à extraire des fonctionnalités utiles pour effectuer des tâches discriminantes sur des données d’image et vidéo.

Le deep learning a réussi à produire des résultats remarquables dans l’extraction de fonctionnalités utiles. Cependant, il reste encore un travail considérable à faire pour une exploration plus approfondie qui comprend la détermination d’objectifs appropriés dans l’apprentissage de bonnes représentations de données et l’exécution d’autres tâches complexes dans l’analyse du Big Data.

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Shema de neural networks
Définitions

Neural networks: qu’est-ce qu’un reseau de neuronnes

Dans le domaine en constante évolution de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones, ou neural networks en anglais, émergent comme des piliers fondamentaux de la technologie. Ces constructions inspirées du cerveau humain ont révolutionné la manière dont les machines apprennent et interprètent des données. Cet article plongera au cœur des neural networks, explorant leur fonctionnement, leurs applications et leur impact croissant sur des domaines aussi variés que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et la résolution de problèmes complexes.

Introduction aux Neural Networks

Les Neural Networks, également connus sous le nom de réseaux de neurones artificiels, constituent une pierre angulaire de l’intelligence artificielle et du domaine du machine learning. Les réseaux neuronaux représentent des modèles mathématiques sophistiqués conçus pour analyser des données et exécuter des missions complexes. À la base, un réseau de neurones est constitué de plusieurs couches interconnectées, chacune contenant des “neurones” artificiels qui traitent et transmettent les informations.

L’objectif fondamental des neural networks est d’apprendre à partir des données. Ils sont capables de détecter des motifs, des tendances et des relations au sein de la data, ce qui les rend particulièrement adaptés à des tâches telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la prédiction de séquences et bien plus encore. En ajustant les poids et les biais des connexions entre les neurones en fonction des données d’entraînement, les neural networks sont en mesure de généraliser leurs apprentissages et d’appliquer ces connaissances à de nouvelles données, ce qui en fait des outils puissants pour résoudre une variété de problèmes complexes.

Fonctionnement des Neurones Artificiels

Les éléments fondamentaux des réseaux de neurones, appelés neurones artificiels, s’inspirent du fonctionnement des neurones biologiques du cerveau humain. Chaque neurone artificiel reçoit des signaux d’entrée pondérés, qui sont sommés. Si cette somme dépasse un seuil, le neurone s’active, générant ainsi une sortie. Cette sortie devient l’entrée pour les neurones de la couche suivante. Les connexions entre les neurones sont liées à des poids, qui dictent l’importance de chaque connexion dans le calcul de la sortie. Les neurones artificiels apprennent en ajustant ces poids avec les données d’entraînement.

Les réseaux de neurones se déploient en couches : entrée, cachées et sortie. Les données d’entrée passent par la couche d’entrée, puis traversent les couches cachées où les calculs se déroulent. La couche de sortie fournit le résultat final. Des fonctions d’activation insérées dans les neurones introduisent des seuils non linéaires, capturant ainsi des relations complexes entre les données. Par des algorithmes d’apprentissage, les poids des connexions s’ajustent pour réduire la différence entre prédictions et sorties réelles, optimisant ainsi la généralisation du réseau pour obtenir des résultats précis sur de nouvelles données.

Les Différents Types de Neural Networks

Les réseaux de neurones, base fondamentale de l’apprentissage profond, se diversifient en types variés, adaptés à des tâches spécifiques. Parmi eux se trouvent les réseaux de neurones feedforward, aussi appelés perceptrons multicouches (MLP), qui comportent des couches successives de neurones. Ils sont utilisés pour la classification, la régression et la reconnaissance de motifs.

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), quant à eux, se focalisent sur les données structurées comme les images. Ils emploient des couches de convolution pour extraire des caractéristiques, suivies de sous-échantillonnage pour réduire les données. Les CNN excellent dans la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la segmentation. D’autre part, les réseaux de neurones récurrents (RNN) se concentrent sur les séquences, comme le langage naturel. Leur architecture gère les dépendances temporelles et les entrées variables, utiles pour la traduction, la génération de texte et l’analyse de sentiment. Chaque type de réseau de neurones présente des avantages selon les données et les objectifs d’apprentissage.

Deep Learning et Couches Profondes dans les Neural Networks

Le Deep Learning, une sous-branche de l’apprentissage automatique, s’est révélé être une avancée majeure dans la réalisation de tâches complexes en utilisant des réseaux de neurones profonds. L’idée fondamentale derrière le Deep Learning est de construire des réseaux de neurones comportant plusieurs couches de traitement, également appelées couches profondes. Ces couches multiples permettent aux réseaux de capturer des représentations hiérarchiques et abstraites des données, améliorant ainsi leur capacité à résoudre des problèmes de plus en plus complexes.

Les couches profondes d’un réseau de neurones sont composées de neurones connectés en série, chacun effectuant une transformation mathématique des données qu’il reçoit en entrée. Les premières couches du réseau sont généralement responsables de l’extraction de caractéristiques simples, telles que les bords ou les formes basiques, tandis que les couches ultérieures combinent ces caractéristiques pour former des représentations plus complexes et sémantiques. L’ensemble du processus d’apprentissage vise à ajuster les poids et les biais des neurones afin de minimiser l’erreur entre les sorties prédites du réseau et les véritables étiquettes.

L’avantage clé des réseaux de neurones profonds réside dans leur capacité à apprendre des modèles de données à différents niveaux d’abstraction, ce qui les rend adaptés à une variété de tâches, de la reconnaissance d’images à la traduction automatique. Cependant, la profondeur accrue des réseaux ajoute également à la complexité de l’entraînement et à la nécessité de techniques avancées pour éviter le surapprentissage. Malgré ces défis, le Deep Learning a propulsé les performances de l’apprentissage automatique à de nouveaux sommets, ouvrant la voie à des applications innovantes et à des avancées significatives dans divers domaines.

Generative Adversarial Networks (GAN)

Les Réseaux Générateurs Adversaires (GAN) représentent une avancée révolutionnaire dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier dans la génération de contenu réaliste comme des images, des vidéos et même du texte. Les GAN ont été introduits en 2014 par Ian Goodfellow et ses collègues, et depuis lors, ils ont suscité un grand engouement pour leur capacité à créer des données nouvelles et authentiques à partir de zéro.

L’architecture des GAN est basée sur deux réseaux neuronaux profonds antagonistes : le générateur et le discriminateur. Le générateur crée des données synthétiques, tandis que le discriminateur essaie de faire la distinction entre les données réelles et générées. Au fil de l’entraînement, le générateur s’améliore en essayant de tromper le discriminateur, et celui-ci s’améliore en distinguant de mieux en mieux entre les deux types de données.

Le processus de compétition entre le générateur et le discriminateur permet aux GAN de produire des données de haute qualité qui sont difficilement distinguables des données réelles. Cette technologie a eu un impact majeur sur la création d’art numérique, la synthèse de vidéos, la génération de scénarios pour les simulations et même la création de visages humains synthétiques réalistes. Cependant, les GAN ne sont pas sans leurs défis, notamment en ce qui concerne la stabilité de l’entraînement et le contrôle de la qualité des données générées. Malgré cela, les GAN continuent de susciter un intérêt croissant et ouvrent de nouvelles perspectives passionnantes pour la création et la manipulation de contenu numérique.

Tendances Futures dans le Domaine des Neural Networks

Le domaine des réseaux neuronaux connaît actuellement une croissance exponentielle, avec des avancées et des tendances futures qui ouvrent de nouvelles perspectives passionnantes. L’une de ces tendances est l’expansion continue du Deep Learning vers des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et même la science des données. Les architectures de réseaux neuronaux de pointe, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents, sont constamment affinées pour obtenir des performances encore meilleures dans des tâches complexes comme la traduction automatique, la compréhension du langage naturel et la reconnaissance d’objets.

Une autre tendance prometteuse est l’intégration de l’intelligence artificielle dans les objets quotidiens via l’Internet des Objets (IoT). Les réseaux neuronaux embarqués sur des dispositifs connectés permettront des interactions plus intelligentes et personnalisées avec nos environnements. De plus, la montée en puissance du traitement automatisé des langues naturelles et la génération de contenu multimédia par les réseaux neuronaux soulèvent des questions passionnantes sur la créativité, l’éthique et les limites de l’IA.

Alors que l’industrie continue de s’appuyer sur les réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes de plus en plus complexes, la collaboration interdisciplinaire, les innovations algorithmiques et les percées matérielles joueront un rôle crucial dans la définition des prochaines tendances. Les réseaux neuronaux ne cessent d’évoluer et de remodeler le paysage technologique, ouvrant la voie à un avenir où l’intelligence artificielle sera de plus en plus intégrée dans notre quotidien.

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Formation Intelligence artificielle : pourquoi et comment devenir expert en IA ?

Quelle est l’évolution de l’IA au fil du temps ?

Depuis les premiers travaux de recherche dans les années 1950, l’Intelligence artificielle a pour but de créer des systèmes informatiques et des machines capables de réaliser des tâches exigeant normalement une intelligence humaine.

Elle vise à développer des algorithmes et des modèles permettant aux machines d’apprendre, de raisonner, de reconnaître des motifs, de prendre des décisions et de résoudre des problèmes de manière autonome.

Après une longue période de stagnation surnommée « hiver de l’IA », l’intérêt pour cette technologie a connu une résurgence majeure au cours des dernières années grâce aux avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique. En particulier, l’utilisation des réseaux neurones profonds et du deep learning ont permis l’émergence de nouveaux cas d’usage.

Le machine learning permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de s’améliorer avec l’expérience. C’est ce qui permet à Amazon de recommander des produits, à Gmail de suggérer des réponses aux messages, ou à Spotify de vous conseiller de nouvelles musiques.

De même, le traitement du langage naturel (NLP) est une technique d’IA permettant aux machines de comprendre et d’interagir avec le langage humain. Les chatbots de service client et les assistants vocaux comme Apple Siri reposent sur cette technologie.

Avec l’apparition récente des Larges Modèles de Langage comme OpenAI GPT ou Google PaLM, de nouveaux outils ont vu le jour en 2022 : les IA génératives, telles que ChatGPT ou Bard.

Désormais, l’Intelligence artificielle est capable de générer n’importe quel type de contenu écrit, visuel ou même audio à partir d’un simple prompt entré par l’utilisateur.

C’est une révolution, mais il ne s’agit que d’un début. Dans un futur proche, l’IA servira de cerveau à des robots de forme humanoïde capables d’effectuer toutes sortes de tâches manuelles comme le Tesla Optimus.

À plus long terme, les recherches pourraient mener à la naissance d’une « Intelligence artificielle générale » qui serait équivalente ou même supérieure à l’intelligence humaine…

Il ne fait aucun doute que l’IA va changer le monde et permettre d’automatiser de nombreuses tâches intellectuelles ou manuelles. En contrepartie, beaucoup de métiers risquent de disparaître et plusieurs experts redoutent une vague de chômage sans précédent.

Toutefois, cette technologie va aussi créer des millions de nouveaux emplois. À mesure qu’elle évoluera, de nouveaux cas d’usage apparaîtront et la demande en experts capables de créer, de gérer ou d’appliquer l’Intelligence artificielle va s’accroître.

Afin de profiter de ces nouvelles opportunités professionnelles, suivre une formation en IA est un choix très pertinent pour votre carrière. Voici pour quelles raisons.

 

Pourquoi suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Selon le Forum Économique Mondial, le nombre d’emplois remplacés par l’IA sera largement surpassé par le nombre d’emplois créés. D’ici 2025, plus de 97 millions de nouveaux postes pourraient voir le jour.

Mieux encore : il s’agirait de rôles « plus adaptés à la nouvelle division du travail entre les humains, les machines et les algorithmes ».

Par conséquent, apprendre à maîtriser l’Intelligence artificielle dès à présent peut être un précieux sésame pour les futurs métiers de l’IA ou pour incorporer la technologie à votre profession actuelle.

La technologie va continuer de s’améliorer au cours des prochaines années, et s’étendre à des secteurs et champs d’application toujours plus diversifiés.

Elle est déjà utilisée dans de nombreuses industries telles que la finance, la médecine, la sécurité ou l’automobile et sera bientôt utilisée dans tous les domaines.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés. 

Suivre une formation IA

Les métiers de l’IA et leurs salaires

L’ingénieur en Intelligence artificielle ou ingénieur IA est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un ingénieur IA permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

De son côté, l’ingénieur en Machine Learning ou ML Engineer recherche, conçoit et construit l’IA utilisée pour le machine learning. Il maintient et améliore les systèmes existants, et collabore avec les Data Scientists développant les modèles pour construire les systèmes IA.

Au quotidien, ce professionnel mène des expériences et des tests, effectue des analyses statistiques et développe des systèmes de machine learning. Son salaire dépasse 50 000 euros en France selon Glassdoor, et 125 000 dollars aux États-Unis.

Un autre métier lié à l’IA est celui de Data Engineer. Il se charge de collecter, gérer et convertir les données brutes en informations exploitables pour les data scientists et autres analystes métier. Le salaire moyen est de 115 592 dollars aux États-Unis et 45 000 euros en France d’après Glassdoor.

De même, le Data Scientist utilise les données pour répondre aux questions et résoudre les problèmes d’une entreprise. Il développe des modèles prédictifs utilisés pour prédire les résultats, et peut utiliser les techniques de machine learning. Son salaire médian est de 48 000 euros en France et 126 000 dollars aux États-Unis.

L’ingénieur logiciel ou Software Engineer a lui aussi un rôle à jouer dans l’Intelligence artificielle. Il utilise le code informatique pour créer ou améliorer tout type de programme. Son salaire moyen atteint 55 000 euros en France et 107 000 dollars aux États-Unis.

Selon un rapport de McKinsey, en 2022, 39% des entreprises ont recruté des ingénieurs logiciels et 35% ont employé des Data Engineers pour des postes liés à l’IA.

Enfin, l’Intelligence artificielle sera très bientôt incorporée aux robots et les ingénieurs en robotique feront donc aussi partie des métiers de l’IA.

Ils se chargent de concevoir de nouveaux produits ou d’assembler des prototypes pour les tester, et observent leurs performances. Ce métier combinant l’ingénierie mécanique et électrique avec l’informatique permet de percevoir un salaire dépassant 42 000 euros par an et 100 000 dollars aux États-Unis.

Il ne s’agit là que de quelques exemples de métiers de l’IA. À l’avenir, de nombreuses autres professions vont apparaître comme celle du Prompt Engineer chargé de concevoir les prompts pour obtenir les meilleurs résultats avec un outil comme ChatGPT.

Quel que soit le rôle que vous souhaitez exercer dans le domaine de l’IA, il est essentiel de suivre une formation pour acquérir l’expertise requise.

Comment suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Pour lancer votre carrière dans l’Intelligence artificielle, vous pouvez obtenir une certification professionnelle afin de démontrer votre expertise aux employeurs.

Parmi les certifications IA les plus reconnues à l’heure actuelle, on compte la certification « MIT: Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy », les certificats d’ingénieur, consultant et scientifique IA de l’USAII, ou encore le titre d’Artificial Intelligence Engineer ARTIBA.

Afin d’obtenir un diplôme et d’assimiler toutes les compétences indispensables pour travailler dans l’IA. Vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations Machine Learning Engineer, Data Engineer ou Data Scientist vous permettront d’obtenir l’expertise requise pour exercer le métier de vos rêves.

Vous découvrirez notamment les fondamentaux de l’Intelligence artificielle, le machine learning, le traitement naturel du langage (NLP), la vision par ordinateur (Computer Vision), ou encore les enjeux éthiques liés à l’IA.

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Data Strategist : Quels sont les outils et missions de cet expert ?

Dans cet article, vous découvrirez ce qu’est le métier de Data Strategist. Vous allez pouvoir vous familiariser avec les différentes missions, les compétences indispensables et les outils de ce métier tant recherché ainsi que les atouts que ce rôle représente pour une entreprise et dans votre carrière. Pour commencer, vous devez savoir qu’un Data Strategist est la personne qui va prendre en charge la gestion et l’analyse des données. Il va ensuite agir auprès des structures afin d’identifier les besoins de son activité principale et par la suite il élaborera un projet de développement, capable d’impacter des domaines aussi variés que le marketing, l’IT ou le business.

Quelles sont les missions d’un Data Strategist ?

  • Exécution de la stratégie avec le Chief Data Officer
  • Proposition de réponse innovantes et créatives dans le domaine de la data
  • Planification et chefferie de projets
  • Accompagnement des clients dans la compréhension de l’impact du Big Data
  • Conception, architecture et développement de solution d’intelligence artificielle
  • Développement des options dans le domaine de la Big Data
  • Analyse de leads 
  • Assistance aux équipes de développement commercial dans les activités d’avant-vente et les appels d’offres

Diagramme de Venn pour le Data Strategist

Les trois cercles présents dans ce diagramme représentent les trois domaines de connaissances les plus importants pour un Data Strategist : 
  • Business 
  • Communication 
  • Data & Technologie 
Le Data Strategist travaille principalement sur le côté business de la data. Il devra proposer des idées afin d’améliorer l’expansion de l’entreprise ou son organisation. À l’instar d’un chef de projet, il encadre les équipes fonctionnelles, recueille le besoin, gère les plannings, définit la stratégie technique et commerciale mais dans le domaine spécifique de la Big Data.

Quelles sont les compétences que doit avoir un Data Strategist ?

  • Diplôme d’une école de commerce ou d’ingénieur
  • Expériences significatives en Data Strategy, Data Gouvernance, Data Management
  • Maîtrise des technologies de gouvernance, Master Data Management, Analytics, Intelligence Artificielle, Business Intelligence
  • Aptitude en relation humaines et communication
  • Niveau d’anglais courant 
  • Bonne compréhension du Machine Learning 
  • Appétence pour l’analyse statistique
  • Esprit d’entreprise
  • Compétences en matière d’organisation

Quels sont les outils utilisés ?

Le Data Strategist utilise principalement Microsoft Power BI, qui est une solution d’analyse de données et un outil incontournable dans ce domaine, permettant d’effectuer les tâches suivantes : 
  • La transformation des données 
  • La modélisation et visualisation des données
  • La configuration de tableaux de bord, de rapports et applications 
Pour permettre la mise en place d’un projet Cloud dans son intégralité, vous aurez besoin de maîtriser AWS qui régit les fonctions suivantes : 
  • Conception des architectures résilientes et sécurisées
  • Infrastructure mondiale et fiabilité
  • Réseaux
  • Stockage base de données
  • Présentation du Well Architect Framework et des avantages du cloud

Les atouts de la profession

Les métiers de la data (Data Strategist, Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer) sont en pleine expansion. Peu de profils compétents sont disponibles sur le marché et les entreprises souffrent d’un cruel manque de ressources pour gérer et traiter leurs données.  C’est un domaine dans lequel vous trouverez pleine et entière satisfaction professionnelle, tant sur le plan de la stimulation intellectuelle que sur la montée en compétences constante, où les perspectives d’évolution sont prometteuses.  En complément des points spécifiés en amont, le salaire d’un Data Strategist représente un attrait supplémentaire. Il est évalué selon plusieurs critères : 
  • Le niveau d’étude 
  • Les compétences acquises 
  • Les différentes expériences dans le domaine 
  • Le type de structure qui recrute 
De manière générale, la rémunération est plus élevée dans le privé que dans le secteur public, dont l’indice n’est pas forcément réévalué annuellement. La fourchette salariale pour la profession se situe entre 34000€ et 58000€ brut. Vous savez maintenant tout sur le métier de Data Strategist.  Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Power BI et AWS.   
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Validation croisée ou « cross validation » : Qu’est ce que c’est ?

Il existe plusieurs outils statistiques destinés à évaluer les performances des différents modèles d’apprentissage automatique. Le cross validation, aussi appelé « validation croisée », en fait partie. Fondée sur une technique d’échantillonnage, la validation croisée est utilisée en Machine Learning pour évaluer des modèles d’apprentissage-machine. 

Qu’est-ce que la validation croisée ? Quelles sont les différentes techniques de validation ? Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ? Comment devenir un professionnel en validation croisée ? Les réponses à ces questions dans cet article.

Qu’est-ce que la validation croisée ?

La validation croisée : une technique d’échantillonnage

Très souvent utilisée en apprentissage automatique, la validation croisée est une technique d’évaluation permettant d’estimer la fiabilité d’un modèle d’apprentissage automatique. Plus explicitement, il s’agit d’une technique de rééchantillonnage. Elle repose sur un principe simple : utiliser un ensemble de données pour ensuite les diviser en deux catégories. Ce sont :

  • les données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle,
  • les données test utilisées pour la prédiction.

Pourquoi une validation croisée est-elle indispensable ?

Une Machine Learning fait appel à plusieurs modèles d’apprentissage automatique. C’est en partant de ces modèles que la validation croisée estime la fiabilité d’un modèle. Chaque modèle d’apprentissage est fondé sur des sous-ensembles de données d’entrée.
Via une technique d’échantillonnage, la validation croisée atteste si une hypothèse est valide ou non. Elle facilite donc le choix d’un algorithme adapté pour réaliser une tâche définie. On a également recours à la validation pour détecter un surajustement. En se basant sur un échantillon de prétendument issu de la même population d’échantillons d’apprentissage, la validation croisée :

  • ne modélise pas les données de la même manière,
  • démontre l’échec de la généralisation d’une tendance.

Une validation croisée permet d’estimer la fiabilité et la précision du modèle. À partir du moment où le modèle fonctionne sur les données de test, cela signifie qu’il n’a pas réajusté les données d’entraînement. Autrement dit, il peut tout à fait être utilisé pour la prédiction.

Se former au cross validation

Quelles sont les différentes techniques de validation croisée ?

On dénote plusieurs techniques de validation croisée. Les principales sont :

  • le train-test split,
  • la méthode k-folds.

Le train-test split

Le principe de base du train-test split est de décomposer l’ensemble des données de manière aléatoire. Une partie servira à entraîner le modèle de Machine Learning. L’autre partie, quant à elle, permet de réaliser le test de validation. En règle générale, 70 à 80 % des données seront destinés à l’entraînement. Le reste, c’est-à-dire les 20 à 30 %, seront exploités pour le cross validation.
Cette technique s’avère fiable et très efficace. Toutefois, les données disponibles sont limitées. Puisque certaines données n’ont pas été utilisées pour l’entraînement, les informations peuvent donc être manquantes. Ce qui risque de biaiser hautement les résultats. Par contre, la technique du train-test split convient parfaitement à partir du moment où il y a une distribution égale entre les deux échantillons.

La méthode k-folds

Très facile à appréhender et très populaire, la méthode k-folds est l’une des méthodes les plus utilisées par les professionnels. Elle consiste à diviser l’échantillon original en échantillons ou en blocs. De cette façon, l’ensemble des données apparaitra aussi bien dans l’ensemble des données d’entraînements que dans l’ensemble des données test.
Un paramétrage unique dénommé « K » est inséré dans la procédure. Idéalement, K devrait avoir une valeur ni trop basse ni trop haute : entre 5 et 10 selon l’envergure du dataset. Par la suite, il convient d’ajuster le modèle en utilisant des folds K-1 (moins 1). On répétera ce processus jusqu’à ce que tous les K-folds servent au sein de l’ensemble d’entraînement.
La moyenne des scores enregistrés représente la métrique de performance du modèle. À noter que la méthode k-folds peut s’effectuer manuellement ou à l’aide des fonctions cross_val_score et cross_val_predict. Ces dernières se trouvent dans la bibliothèque Python Scikit Learn.

Maîtriser les techniques de validation croisée

Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ?

En présence d’un jeu de données déséquilibrées, il devient plus difficile de réaliser une cross validation. D’une manière plus concise, une base de données est déséquilibrée quand le nombre d’observations par classe n’est pas le même d’une classe à une autre. Résultat : les algorithmes se trouvent biaisés.
Pour renflouer leur fonction de perte, les algorithmes optimisent les métriques. Ils auront tendance à générer un classifieur trivial regroupant chaque exemple dans la classe majoritaire. Par conséquent, le modèle obtenu ne sera que le reflet de la surreprésentation de la classe majoritaire. Pour y remédier, bon nombre de professionnels ont recours à la validation croisée stratifiée ou « stratified cross validation ».
Cette méthode a pour but principal de s’assurer que la répartition des classes soit la même au niveau de tous les ensembles de validation et d’apprentissage à utiliser. Face à un jeu de données déséquilibrées, générer des échantillons synthétiques constitue une excellente alternative.

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BeautifulSoup
Définitions

Beautiful Soup : tout savoir sur la bibliothèque Python de Data Scraping

Le web est une véritable mine de données informatiques. Ces données peuvent être exploitées, analysées pour une infinité de cas d’usage et d’applications. On peut les utiliser pour nourrir des systèmes de Machine Learning, d’intelligence artificielle, ou tout simplement pour mettre en lumière des tendances et des phénomènes.

S’il est possible de collecter ces données manuellement afin de constituer de vastes datasets, cette tâche représente un travail de titan. Afin de l’automatiser, on utilise le Web Scraping.

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le Web Scraping est un processus qui consiste à assembler des informations en provenance d’internet, à l’aide de divers outils et frameworks. Cette définition est très large, et même le fait de copier / coller les paroles d’une chanson peut être considéré comme une forme de Web Scraping.

Toutefois, le terme de Web Scraping désigne généralement un processus impliquant l’automatisation. Les volumes massifs de données sont collectés automatiquement, afin de constituer de vastes datasets.

Certains sites web s’opposent à la collecte de leurs données par des scrapers automatiques. En règle générale, le scraping à des fins éducatives est plus toléré que pour un usage commercial. Il est important de consulter les conditions d’utilisation d’un site avant d’initier un projet.

À quoi sert le Web Scraping ?

Le Web Scraping permet d’agréger des informations plus rapidement qu’avec une collecte manuelle. Il n’est plus nécessaire de passer de longues heures à cliquer, à dérouler l’écran ou à rechercher les données.

Cette méthode se révèle particulièrement utile pour amasser de très larges volumes de données en provenance de sites web régulièrement mis à jour avec du nouveau contenu. Le scraping manuel est une tâche chronophage et rébarbative.

À l’échelle individuelle, le Web Scraping peut se révéler utile pour automatiser certaines tâches. Par exemple, un demandeur d’emploi peut utiliser Python pour automatiser ses recherches d’offres. Quelques lignes de code permettent d’enregistrer automatiquement les nouvelles annonces publiées sur des plateformes comme Indeed ou Monster, afin de ne plus avoir à visiter ces sites web quotidiennement.

web-scraping-beautiful-soup

Le Web Scraping peut aussi être utilisé pour surveiller des changements de prix, comparer des prix, ou surveiller la concurrence en collectant des sites web en provenance de leurs sites web. Les possibilités sont nombreuses et diverses.

Toutefois, cette méthode se révèle surtout pertinente pour les projets Big Data nécessitant d’immenses volumes de données. Par exemple, l’entreprise ClearView AI a utilisé le Web Scraping sur les réseaux sociaux afin de constituer une immense base de données de photos de profils pour son logiciel de reconnaissance faciale.

Le Web Scraping est presque aussi vieux qu’internet. Alors que le World Wide Web fut lancé en 1989, le World Wide Web Wanderer a été créé quatre ans plus tard. Il s’agit du premier robot web créé par Matthew Gray du MIT. Son objectif était de mesurer la taille du WWW.

Les défis du Web Scraping

Depuis sa création, internet a beaucoup évolué. On y trouve une large variété de types et formats de données, et le web scraping comporte donc plusieurs difficultés.

Le premier défi à relever est celui de la variété. Chaque site web est différent et unique, et nécessite donc un traitement spécifique pour l’extraction d’informations pertinentes.

En outre, les sites web évoluent constamment. Un script de Web Scraping peut donc fonctionner parfaitement la première fois, mais se heurter ensuite à des dysfonctionnements en cas de mise à jour.

Dès que la structure d’un site change, le scraper peut ne plus être capable de naviguer la ” sitemap ” correctement ou de trouver des informations pertinentes. Heureusement, la plupart des changements apportés aux sites web sont minimes et incrémentaux, et un scraper peut donc être mis à jour avec de simples ajustements.

Néanmoins, face à la nature dynamique d’internet, les scrapers nécessitent généralement une maintenance constante. Il est possible d’utiliser l’intégration continue pour lancer périodiquement des tests de scraping et s’assurer que les scripts fonctionnent correctement.

Les APIs en guise d’alternative au Web Scraping

Certains sites web proposent des APIs (interface de programmation d’application) permettant d’accéder à leurs données de manière prédéfinie. Ces interfaces permettent d’accéder aux données directement en utilisant des formats comme JSON et XML, plutôt que de s’en remettre au parsing de HTML.

L’utilisation d’une API est en général un processus plus stable que l’agrégation de données via le Web Scraping. Pour cause, les développeurs créent des APIs conçues pour être consommées par des programmes plutôt que par des yeux humains.

API-beautiful-soup

La présentation front-end d’une site web peut souvent changer, mais un tel changement dans le design d’un site web n’affecte pas la structure de son API. Cette structure est généralement plutôt permanente, ce qui en fait une source plus fiable de données.

Néanmoins, les APIs aussi peuvent changer. Les défis liés à la variété et à la durabilité s’appliquent donc aussi bien aux APIs qu’aux sites web. Il est également plus difficile d’inspecter la structure d’une API par soi-même si la documentation fournie n’est pas suffisamment complète.

Qu’est-ce que Beautiful Soup ?

Beautiful Soup est une bibliothèque Python utilisée pour le Web Scraping. Elle permet d’extraire des données en provenance de fichiers XML ou HTML. Cette bibliothèque crée un arbre de parsing à partir du code source de la page, pouvant être utilisé pour extraire les données de manière hiérarchique et lisible.

À l’origine, Beautiful Soup fut introduite en mai 2006 par Leonard Richardson qui continue à contribuer au projet. En outre, le projet est soutenu par Tidelift et son outil de maintenance open-source proposé par abonnement payant.

En plus de ses hautes performances, Beautiful Soup apporte plusieurs avantages. Cet outil permet de parcourir les pages de la même manière qu’un navigateur, et enjolive le code source.

Comment apprendre à utiliser Beautiful Soup et Python ?

Afin d’apprendre à utiliser Beautiful Soup, vous pouvez choisir DataScientest. Leur formation Data Analyst commence avec un module dédié à la programmation en Python, et comporte un module dédié à l’extraction de données textes et au Web Scraping.

Les autres modules de ce cursus couvrent la Dataviz, le Machine Learning, les bases de données Big Data et la Business Intelligence. À l’issue du programme, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning combinant coaching individuel sur notre plateforme en ligne et Masterclass. Le programme peut être complété en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif.

À la fin du cursus, vous recevrez un certificat délivré par l’Université Paris la Sorbonne dans le cadre de notre partenariat. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.

Nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Analyst de DataScientest !

Vous savez tout sur Beautiful Soup. Découvrez notre dossier complet sur le langage Python, et notre dossier sur le métier de Data Analyst.

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Définitions

Pandas : une bibliothèque Python pour manipuler facilement des données

La bibliothèque Pandas est certainement la plus utile pour les data scientist sous le langage Python. Elle permet d’explorer, transformer, visualiser et comprendre vos données afin d’en retirer le maximum d’informations. Voyons ensemble dans quelles cas l’utiliser et ses fonctions les plus courantes.

Si vous évoluez dans la data science, vous avez sûrement entendu parler de la bibliothèque Pandas. Son nom n’a rien à voir avec ce petit animal d’Asie qui ressemble à un ours. Le nom «Pandas» est une contraction des mots «Panel Data» et «Python Data Analysis». Pandas est donc une bibliothèque open-source proposant différentes fonctions qui permettent la manipulation et l’analyse de données en Python de manière simple et intuitive. C’est donc une bibliothèque polyvalente qui vous permettra de réaliser facilement des analyses de données complexes. La bibliothèque Pandas permet également de créer facilement des graphes, très utiles dans la Data Analyse.

Première force de Pandas, elle se base sur la bibliothèque Numpy

Grand avantage de Pandas, elle se base sur la très populaire bibliothèque Numpy. Cette bibliothèque fournit une pléiade de structures de données et d’opérations qui permettent de traiter des données numériques et des données chronologiques. La bibliothèque Pandas est également importante car ses données sont souvent utilisées comme base pour les fonctions de plotting de Matplotlib, une autre bibliothèque renommée utilisant le langage Python. Les données issues de Pandas sont aussi très utiles dans l’analyse statistique en SciPy, les algorithmes de Machine Learning en Scikit-learn. La bibliothèque Pandas est également très utilisée dans le traitement et l’analyse des données tabulaires (vous pourrez stocker vos données sous le format .csv, .tsv et .xlsx) en entrant des requêtes de type SQL.

Les Séries, les Dataframes et le Panel : les principales structures de données de Python Panda

Si vous utilisez Pandas, vous travaillerez principalement avec deux structures de données, les Séries et les Dataframes.

Les Séries : Une Série est un tableau unidimensionnel étiqueté qui peut contenir des données de n’importe quel type (entier, chaîne, flottant, objets python, etc.). En d’autres mots, les séries sont équivalentes aux colonnes dans un tableau Excel. Les étiquettes des axes sont collectivement appelées index.

Pandas en général est utilisé pour les données de séries chronologiques financières ou des données économiques. Ce langage dispose de nombreux assistants intégrés pour gérer les données financières. Grâce à Numpy, vous pourrez facilement gérer de grands tableaux multidimensionnels pour le calcul scientifique.

tableau-multidimensionnel

La Dataframe : c’est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de façon tabulaire en lignes et en colonnes. On peut la comparer en quelque sorte à un classeur Excel. La Dataframe Pandas est particulièrement puissante car elle permet de :

  • charger des données provenant de différentes sources.
  • réaliser facilement des statistiques et calculer la moyenne, la médiane, le maximum et le minimum de chaque colonne et les corrélations entre chacune d’entre elles.
  • nettoyer facilement les données en supprimant les valeurs manquantes ou en filtrant les lignes ou les colonnes selon certains critères.
  • visualiser les données avec l’aide de Matplotlib. Tracez des barres, des lignes, des histogrammes, des bulles, etc.
  • elle permet de stocker les données nettoyées et transformées dans un CSV, TSV ou XLSX.

La Dataframe vous permet également de créer vos propres fonctions Python pour effectuer certaines tâches de calcul et les appliquer aux données de vos Dataframes.

En utilisant les Séries et les Dataframes on peut donc facilement manipuler des données et les représenter.

Enfin, le Panel est un conteneur important pour les données en 3 dimensions. Les noms des 3 axes sont destinés à décrire les opérations impliquant des données de panel et, en particulier, l’analyse économétrique de ces données. L’analyse économétrique est une analyse quantitative, permettant de vérifier l’existence de certaines relations entre des phénomènes économiques et de mesurer concrètement ces relations sur la base d’observations de faits réels. On peut par exemple observer les notes des élèves d’une classe et les comparer sur les devoirs rendus durant les trois trimestres d’une année scolaire.

Pandas, un langage essentiel en Data Science et en Machine Learning

Pandas est un outil particulièrement populaire en science des données il est particulièrement reconnu pour le traitement et l’analyse des données. En effet, Pandas est très utile dans le nettoyage, la transformation, la manipulation et l’analyse de données. En d’autres mots, Pandas aide les Data Scientists à mettre de l’ordre dans leurs données ce qui représente selon certains près de 80% de leur travail.

En ce qui concerne le Machine Learning, Pandas est tout aussi reconnu comme un outil de choix. Ces fonctions permettent notamment d’explorer, de transformer mais aussi de créer une visualisation de la donnée.

En effet, Pandas est souvent accompagné de la bibliothèque Scikit-learn, c’est le package de machine learning de Python. L’utilisation de Scikit-learn intervient dans un deuxième temps après le passage de Pandas dans la première phase d’exploration de la donnée dans un projet de Data Science.

Se former à Pandas avec DataScientest

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