Comprendre le machine learning

Comprendre le machine learning

Définition du machine learning

Le Machine Learning peut être défini comme une branche de l’intelligence artificielle englobant de nombreuses méthodes permettant de créer automatiquement des modèles à partir des données. Ces méthodes sont en fait des algorithmes. Un programme informatique traditionnel effectue une tâche en suivant des instructions précises, et donc systématiquement de la même façon. Au contraire, un système Machine Learning ne suit pas d’instructions, mais apprend à partir de l’expérience. Par conséquent, ses performances s’améliorent au fil de son "entraînement" à mesure que l’algorithme est exposé à davantage de données.

L’objectif principal de ce concept est de permettre à une machine, ou ordinateur, d’apporter des solutions automatiques en fonction de données préalablement reçues. Cet apprentissage automatique, également appelé apprentissage statistique, implique la possibilité pour une machine de traiter un nombre de données colossal dans de brefs délais et de pouvoir apprendre des choix réalisés au préalable ou non.

Ce type d’approche est une révolution dans le domaine de l’intelligence artificielle et ouvre les portes à un nombre de possibilités incommensurable. Néanmoins, même si le machine learning commence à évoluer considérablement et prendre de l’ampleur sur le marché de l’intelligence artificielle, il existe encore des limites technologiques à l’usage massif de ce concept.

 

 

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le machine learning (ML), ou apprentissage machine, fait partie des principales technologies d’intelligence artificielle. Il permet de réaliser des prédictions en se basant sur un modèle entraîné à partir d'un historique de données qui pourra évoluer dans le temps. Là où un programme traditionnel exécute des instructions, un algorithme de machine learning améliore ses performances au fur et à mesure de son apprentissage. Plus on le "nourrit" de données, plus il devient précis.

Pour décrire son modèle d'apprentissage, le machine learning emploie des algorithmes statistiques ou encore des réseaux de neurones. Dans les années 2010, le machine learning a atteint un momentum avec l'avènement du big data et la progression des capacités de calcul (et notamment la montée en puissance des GPU). Le big data est en effet indispensable pour entraîner des modèles sur les vastes volumes de données nécessaires au traitement automatique du langage ou à la reconnaissance d'images.Le développement d’un modèle de Machine Learning repose sur quatre étapes principales. En règle générale, c’est un Data Scientist qui gère et supervise ce procédé.

La première étape consiste à sélectionner et à préparer un ensemble de données d’entraînement. Ces données seront utilisées pour nourrir le modèle de Machine Learning pour apprendre à résoudre le problème pour lequel il est conçu. Les données peuvent être étiquetées, afin d’indiquer au modèle les caractéristiques qu’il devra identifier. Elles peuvent aussi être non étiquetées, et le modèle devra repérer et extraire les caractéristiques récurrentes de lui-même. Dans les deux cas, les données doivent être soigneusement préparées, organisées et nettoyées. Dans le cas contraire, l’entraînement du modèle de Machine Learning risque d’être biaisé. Les résultats de ses futures prédictions seront directement impactés.

La deuxième étape consiste à sélectionner un algorithme à exécuter sur l’ensemble de données d’entraînement. Le type d’algorithme à utiliser dépend du type et du volume de données d’entraînement et du type de problème à résoudre.

La troisième étape est l’entraînement de l’algorithme. Il s’agit d’un processus itératif. Des variables sont exécutées à travers l’algorithme, et les résultats sont comparés avec ceux qu’il aurait du produire. Les ” poids ” et le biais peuvent ensuite être ajustés pour accroître la précision du résultat. On exécute ensuite de nouveau les variables jusqu’à ce que l’algorithme produise le résultat correct la plupart du temps. L’algorithme, ainsi entraîné, est le modèle de Machine Learning.

La quatrième et dernière étape est l’utilisation et l’amélioration du modèle. On utilise le modèle sur de nouvelles données, dont la provenance dépend du problème à résoudre.Par exemple, un modèle de Machine Learning conçu pour détecter les spams sera utilisé sur des emails.

De son côté, le modèle de Machine Learning d’un aspirateur robot ingère des données résultant de l’interaction avec le monde réel comme le déplacement de meubles ou l’ajout de nouveaux objets dans la pièce. L’efficacité et la précision peuvent également s’accroître au fil du temps.

 

Quelle est la relation entre l'IA et le machine learning ?

L'intelligence artificielle a pour objectif de donner à une machine la faculté de raisonner et de se comporter comme un humain. Le machine learning n'est qu'un moyen contribuant à tendre vers cette vision. Aux côtés du machine learning, il existe d'autres techniques d'IA parmi lesquelles les systèmes expert ou encore la simulation et les jumeaux numériques.

Le machine learning et l’IA sont souvent abordés ensemble, et les termes sont parfois utilisés de manière interchangeable, mais ils ne veulent pas dire la même chose. Une distinction importante est que, même si l’intégralité du machine learning repose sur l’intelligence artificielle, cette dernière ne se limite pas au machine learning. Aujourd’hui, nous utilisons le machine learning dans tous les domaines. Lorsque nous interagissons avec les banques, achetons en ligne ou utilisons les médias sociaux, des algorithmes de machine learning entrent en jeu pour optimiser, fluidifier et sécuriser notre expérience. Le machine learning et la technologie qui l’entoure se développent rapidement, et nous commençons seulement à entrevoir ses capacités.

L’intelligence artificielle et le machine learning font tous les deux parties de la science informatique, néanmoins, même si ces deux technologies sont très associées l’une à l’autre, elles n’en restent pas moins bien distinctes.

 

Quels sont les différents types de Machine Learning ?

On distingue trois techniques de Machine Learning : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non-supervisé, et l’apprentissage par renforcement. Dans le cas de l’apprentissage supervisé, le plus courant, les données sont étiquetées afin d’indiquer à la machine quelles patterns elle doit rechercher. Le système s’entraîne sur un ensemble de données étiquetées, avec les informations qu’il est censé déterminer. Les données peuvent même être déjà classifiées de la manière dont le système est supposé le faire. Cette méthode nécessite moins de données d’entraînement que les autres, et facilite le processus d’entraînement puisque les résultats du modèle peuvent être comparés avec les données déjà étiquetées. Cependant, l’étiquetage des données peut se révéler onéreux. Un modèle peut aussi être biaisé à cause des données d’entraînement, ce qui impactera ses performances par la suite lors du traitement de nouvelles données.

 Au contraire, dans le cas de l’apprentissage non supervisé, les données n’ont pas d’étiquettes. La machine se contente d’explorer les données à la recherche d’éventuelles patterns. Elle ingère de vastes quantités de données, et utilise des algorithmes pour en extraire des caractéristiques pertinentes requises pour étiqueter, trier et classifier les données en temps réel sans intervention humaine. Plutôt que d’automatiser les décisions et les prédictions, cette approche permet d’identifier les patterns et les relations que les humains risquent de ne pas identifier dans les données. Cette technique n’est pas très populaire, car moins simple à appliquer. Elle est toutefois de plus en plus populaire dans le domaine de la cybersécurité.

 L’apprentissage "semi-supervisé" se situe entre les deux et offre un compromis entre apprentissage supervisé et non-supervisé. Pendant l’entraînement, un ensemble de données étiqueté de moindre envergure est utilisé pour guider la classification et l’extraction de caractéristiques à partir d’un ensemble plus large de données non étiquetées. Cette approche s’avère utile dans les situations où le nombre de données étiquetées est insuffisant pour l’entraînement d’un algorithme supervisé. Elle permet de contourner le problème.

 Enfin, l’apprentissage par renforcement consiste à laisser un algorithme apprendre de ses erreurs pour atteindre un objectif. L’algorithme essayera de nombreuses approches différentes pour tenter d’atteindre son but. En fonction de ses performances, il sera récompensé ou pénalisé pour l’inciter à poursuivre dans une voie ou à changer d’approche. Cette technique est notamment utilisée pour permettre à une IA de surpasser les humains dans les jeux. Par exemple, AlphaGo de Google a battu le champion de Go grâce à l’apprentissage par renforcement. De même, OpenAI a entraîné une IA capable de vaincre les meilleurs joueurs du jeu vidéo Dota 2.

 

Cas d'usage et applications

L’un des meilleurs atouts du machine learning est sa capacité à automatiser et accélérer la prise de décision, ainsi qu’à accroître le délai de rentabilité. En réalité, la vaste majorité des progrès effectués sont directement liés au Machine Learning. Il se cache derrière un grand nombre de services modernes très populaires. Par exemple, les systèmes de recommandation de Netflix, YouTube et Spotify exploitent cette technologie.

Le Machine Learning est également ce qui permet aux aspirateurs robots de faire le ménage seuls, à votre boite mail de détecter les spams, et aux systèmes d’analyse d’image médicale d’aider les médecins à repérer les tumeurs plus efficacement. Les voitures autonomes, elles aussi reposent sur l’apprentissage automatique. Il en va de même pour les moteurs de recherche web comme Google ou Baidu. Les fil d’actualité des réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter reposent sur le Machine Learning, au même titre que les assistants vocaux tels que Siri et Alexa.

Toutes ces plateformes collectent des données sur les utilisateurs, afin de mieux les comprendre et d’améliorer leurs performances. Les algorithmes ont besoin de savoir ce que regarde le spectateur, sur quoi clique l’internaute, et à quelles publications il réagit sur les réseaux. De cette manière, ils sont ensuite en mesure de proposer de meilleures recommandations, réponses ou résultats de recherche.

Un autre exemple est celui des voitures autonomes. Le fonctionnement de ces véhicules révolutionnaires repose sur le Machine Learning. Pour l’heure, toutefois, les performances de l’IA restent limitées dans ce domaine. Si elle parvient à se garer ou à suivre une voie sur l’autoroute, le contrôle complet d’un véhicule en agglomération est une tâche plus complexe ayant provoqué plusieurs accidents tragiques.

On utilise aussi le Machine Learning pour la traduction linguistique automatique, et pour la conversion du discours oral à l’écran (speech-to-text). Un autre cas d’usage est l’analyse de sentiment sur les réseaux sociaux, reposant également sur le traitement naturel du langage (NLP).

Le Machine Learning est aussi utilisé pour l’analyse et la classification automatique des images de radiographies médicales. L’IA se révèle très performante dans ce domaine, parfois même plus que les experts humains pour détecter des anomalies ou des maladies. Toutefois, elle ne peut pas encore remplacer totalement les spécialistes compte tenu des enjeux. Ainsi, le Machine Learning peut être considéré comme une innovation phare de ce début de XXIème siècle.

 Le Machine Learning est une technologie faisant partie du domaine de l’intelligence artificielle et permettant à une machine d’apprendre, par rapport à un certain nombre de données. Il n’est pas toujours facile d’utiliser ses données, c’est pourquoi SkyVue vous accompagne dans l’exploitation de celles-ci à travers ses solutions de documentation digitale.

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Présentation de SkyVue Capture
Présentation de SkyVue Capture

SKYVUE CAPTURE C’EST QUOI ? SkyVue Capture est un outil complémentaire à l’application SkyVue Access. Elle permet de Capturer facilement des données n'importe où sur un site de construction du sol  jusqu’au plafond de manière rapide et simple. Elle permet aux ouvriers présents sur un chantier de prendre les données nécessaires au suivi du projet afin que le propriétaire du chantier puisse les consulter à tout moment et évaluer l’état d’avancement de son bâtiment. SkyVue Capture a été conçu grâce à une technologie de pointe pour garantir simplicité, maniabilité et fiabilité.                                                                                                  SKYVUE CAPTURE COMMENT ÇA MARCHE? L’application Capture est conçue pour être utilisée principalement par les professionnels présents sur un chantier. Elle leur permet de prendre des photos de qualité, des images 360, des vidéos et des mesures. Comment ? Tout d’abord l’ouvrier ou chef de chantier doit télécharger l’application et se connecter. Une fois dans l’application il y retrouvera des projets créés avec leur plan et tags ajoutés en amont par le porteur de projet ou notre équipe sur la plate-forme SkyVue Access. Il n’aura alors qu’à entrer dans un tag et renseigner les données. (Photos, 360, vidéos, mesures : il s’agit ici des mesures du sol, des murs et des différentes ouvertures ) SkyVue Capture est dédié à la collecte des données par des ouvriers sur le terrain et uniquement sur le terrain parce que les données ne peuvent être prise que si la personne chargée de faire les capture se trouve hors de la zone du chantier.                                                                                          LES DOMAINES D’INTERVENTIONS DE SKYVUE ACCESS SkyVue Capture intervient essentiellement dans le domaine du BTP comme présenté  ci-dessus mais peut être utilisé pour les banques et les assurances pour la prise d’images 360 et de mesures.

Présentation de SkyVue Access
Présentation de SkyVue Access

SKYVUE ACCESS QU’EST CE QUE C’EST ? L’application SkyVue Access est une plateforme web créée pour répondre au problème de suivi de projets que rencontre souvent les propriétaires de chantier en Afrique. Elle aide à pallier au manque d’informations et de transparence lié aux projets de construction en ceci qu’elle donne une visibilité sur toutes les étapes du projet en tout temps et en tout lieu./dans un soucis de faciliter le suivi des projets pour les propriétaires de chantiers leur permettant ainsi de voir et savoir comment évolue leurs projets ceci grâce aux données présentent sur la plateforme n’importe où et n’importe quand. SkyVue Access a été conçu grâce aux toutes dernières avancées technologiques pour vous apporter fiabilité et efficacité. COMMENT FONCTIONNE SKYVUE ACCESS ? La plateforme prend principalement en compte 2 types de projets : les projets télécoms et les projets génie civil et 2 types d’utilisateurs : les entreprises et les particuliers. Projets génie civil Ici, particuliers et entreprises ont la possibilité de créer des projets qu’ils pourront suivre en temps et lieu voulu. Dans le cas d’une entreprise elle créée un compte compagnie ou elle enregistrera tous ses projets en tant que tel. Les projets sont classés en section et sous sections qui correspondent à des bâtiments ou des niveaux. On peut insérer des plans par niveau et sur ces plans faire des annotations telles que l’ajout des tags de pièces, des tags de mesure ou des commentaires. Un tag est un point qui donne des informations sur une pièce a l’aide d’images, de vidéos et d’images 360. L’objectif étant de collecter les plus de données sur ladite pièce en faisant une capture a ce tag plusieurs fois dans la même position en vue de monter l’évolution de la pièce ce qui permettra pour un tag d’avoir différentes images à différentes dates donnant à l’utilisateur la possibilité de faire une comparaison avant après de son chantier et avoir des 360 et 3D lui permettant de se balader dans son projet d’une pièce a une autre, d’un étage a un autre et voir le rendu même à distance. Les tags de mesure aident à prendre les mesures des murs, des sols, du plafond, des portes et fenêtres etc… et aussi de faire l’estimation de matériaux car, un des volets de l’application est de pouvoir faire une sorte d’audit sur les matières premières utilisées afin de s’assurer que la quantité de matériaux demandées correspond à la quantité utilisée sur le projet pour se faire on compare le devis des matériaux avec ceux sur le terrain. La plateforme est utile pour le porteur de projet qui n’est pas forcement sur place pour suivre l’avancement des travaux et doit s’en remettre au chef du chantier et ses ouvriers. Ce sont ces derniers qui rentrent les données dans SkyVue Access en passant par l’application SkyVue Capture. Les projets créés sur SkyVue Access sont géolocalisés de telle sorte que, la personne sur le terrain ne pourra prendre des données avec SkyVue Capture que si elle est dans le périmètre du projet ceci pour s’assurer de la véracité et la fiabilité des données.  Projets Telecom En ce qui concerne les télécoms, seules les entreprises peuvent y créer des projets leurs permettant alors d’avoir une vue d’ensemble sur leurs tours. Généralement, il y’a des antennes de différents opérateurs sur les tours ; donc on permet à une entreprise de voir le nombre d’opérateurs présents, la superficie qu’ils occupent, consulter et inspecter ses tours et savoir le poids des antennes par tours, avoir la localisation de ses tours sur une carte (c’est à dire ou est ce qu’elles sont situées dans un pays une province ou une ville donnée). Aussi, la plateforme permet de voir et évaluer l’étendue et le type de dégâts que peut avoir subi une tour et ses antennes au fil du temps. Par exemple la peinture qui se dégrade, des fils coupes de la rouille, des nids d’oiseaux. Lorsqu’on fait une inspection sur une tour télécom on signale tous les problèmes qu’on y retrouve et on les note comme archives. Cependant il ya des problèmes qui pourront perdurer dans le temps. Ainsi, lors des prochaines inspections de la tour on vérifiera que le problème signalé précédemment a été résolu ou alors s’il s’est aggravé. C’est donc ce type d’informations qui sera mis à jour à chaque inspection jusqu’à ce que cela soit clôturé. Si un problème perdure dans le temps, un niveau de sévérité lui est attribué en fonction de la gravité. L’objectif ici étant de permettre à la personne en charge du suivi de savoir où sont situées les tours, quels sont les problèmes qu’il faut gérer et quel est son niveau d’urgence, grâce aux données collectées (image tours 3D) et avoir à la fin un rapport global. LES DOMAINES D’INTERVENTIONS DE SKYVUE ACCESS SkyVue Access intervient comme énoncé plus haut dans les domaines du BTP et des télécommunications mais aussi dans le domaine des inspections à proprement parler pour les bâtiments dont on veut évaluer le niveau et le type de dégradation et déterminer les rénovations à faire à des endroits difficilement accessibles par l’homme sur des bâtiments très hauts. Elle intervient aussi dans le domaine de la banque étant donné que ces derniers octroient des prêts à des personnes ou entreprises pour des projets de construction, et ont besoin de faire un suivi pour s’assurer que l’argent versé est bien utilisé pour le dit projet et non injecté ailleurs. Donc le suivi que leur offre Access leur permet de savoir quand débloquer les fonds pour le déroulement d’un chantier. Notre équipe va sur le terrain collecter les informations que les banquiers les étudient sans avoir à se déplacer et s’assurer que le projet évolue comme prévu. Access intervient aussi dans le domaine des assurances dans le cas d’incendie, dégât des eaux ou autres sinistres. On fait une prise de vue 3D pré et post sinistre de l’endroit assuré ou à assurer ; ce qui sera utilisé pour les enquêtes par des experts en sinistre dans le cadre de leur audit.Retrouvez SkyVue Access sur PlayStore et AppStore.

La Conference SkyVue
La Conference SkyVue

Quelle est le but de la conférence ? Nous organisons cette conférence dans le but de faire le lancement de nos nouvelles solutions, les applications Skyvue Access et Skyvue Capture. Cela va en étroite ligne avec notre vision de s’établir comme les leaders de la sous-région dans la documentation numérique et la gestion des actifs. L’objectif est de montrer comment est-ce que ces applications développent et contribuent à révolutionner la documentation, le suivi et la gestion des projets en Afrique de façon simple et accessible de n’importe où. Ces produits seront principalement utilisés dans les projets de construction (suivi à distance, estimation des matériaux, contrôle de l’évolution…), de télécommunication (inspections des tours de télécom à distance, reporting des différents dommages), de banque (c’est à dire les projets financés par les établissements bancaires) et assurance (c’est à dire des actifs qui nécessitent d’être assurés et des actifs assurés qui nécessitent de bénéficier d’une évaluation des dégâts après sinistre.) Pour les constructions, nos applications permettent de documenter chaque étape du projet pour donner accès à des informations d’avancements des travaux précises et fiables et être en mesure de déterminer avec précision la quantité de matières premières utilisée sur n’importe quel chantier. Pour les télécommunications, nous donnons la possibilité grâce à nos produits de faire des inspections sures et rapides depuis une plateforme de gestion des actifs ce qui aide à gérer une grande quantité de données et à prendre de meilleures décisions commerciales. Pour les banques il s’agit ici de faciliter le suivi à distance de l’avancement des projets financés par les établissements bancaires avec des données fiables et de sécuriser leurs investissements. Pour les assurances il s’agit de faire l’évaluation du risque avant la définition de la prime et en cas d’incident que le jumeau numérique serve de source unique de confiance pour pouvoir faire l’évaluation des dégâts et pour pouvoir assurer sereinement la gestion du sinistre.   Quel est le résultat attendu ? Le résultat escompté pour cette conférence est de faire en sorte que quiconque de ces différents secteurs d’activités puisse comprendre la plus-value que lui apporteront ces applications et qu’il puisse être convaincu et porté à accepter ces solutions, à les utiliser et les faire connaitre après satisfaction.   Comment va se dérouler la conférence ? Elle va se dérouler comme suit : En présentielle, n’accueillera qu’une quarantaine de personnes reconnues dans les secteurs des BTP, des télécommunications, des banques et des assurances et en direct dans une retransmission zoom pour ceux qui seront intéressés via ce lien d’inscription zoom : https://zoom.us/webinar/register/WN_UsuT3J6zRp-s6M5pD0qZaw   Besoin de plus d’informations ? Si vous souhaiter en savoir plus ou avez des questions, vous pouvez nous contacter à notre adresse mail info@skyvuesolutions.com ou sur WhatsApp au +237 654 014 952. Retrouvez-nous aussi sur nos réseaux sociaux Facebook, Twitter, LinkedIn et Instagram.