Intelligence Artificielle

Machine learning, l’état de l’art

Objectifs de la formation

  • Positionner le Machine Learning dans la chaîne de traitement de la donnée
  • Distinguer les compétences nécessaires ou les profils à recruter
  • Identifier les clés de réussite d’un projet autour du Machine Learning
  • Comprendre les concepts d’apprentissage automatique et l’évolution du Big Data vers le Machine Learning
  • Appréhender les enjeux de l’utilisation du Machine Learning, incluant les bénéfices attendus et des exemples d’usage


Programme de la formation

Histoire du Machine Learning et contexte du Big Data

  • Replacer à leur échelle les concepts d’Intelligence Artificielle, apprentissage automatique (machine learning)…
  • Le lien avec les mathématiques, les statistiques (inférentielles), le data mining et la data science.
  • Passer de l’analyse descriptive à l’analyse prédictive puis prescriptive.
  • Les applications du Machine Learning (moteurs de recherche, détection des spams, lecture des chèques).
  • La typologie des algorithmes de Dominique CARDON.
  • La communauté Data Science et les challenges Kaggle (ex. de Netflix).

Etude de cas

Etudes d’applications concrètes du Machine Learning (moteurs de recherche, détection des spams, lecture des chèques).

Les données à disposition : collecte et préparation

  • Données structurées, semi-structurées et non structurées.
  • Nature statistique des données (qualitatives ou quantitatives).
  • Objets connectés (IoT) et streaming.
  • Opportunités et limites de l’Open Data.
  • Identification des corrélations, problème de la multicolinéarité.
  • Réduction des dimensions par Analyse des Composantes Principales.
  • Détection et correction des valeurs aberrantes.
  • Les ETL (Extract Transform Load).
  • Le Web scraping.

Démonstration

Démonstration d’un ETL (Extract Transform Load). Recueil de données Web.

Les outils du marché pour le traitement de la donnée et le Machine Learning

  • Les logiciels traditionnels (SAS, SPSS, Stata…) et leur ouverture à l’Open Source.
  • Choisir entre les deux leaders Open Source : Python et R.
  • Plateformes Cloud (Azure, AWS, Google Cloud Platform) et solutions SaaS (IBM Watson, Dataïku).
  • Nouveaux postes en entreprises : data engineer, data scientist, data analyst, etc.
  • Associer les bonnes compétences à ces différents outils.
  • Les API en ligne (IBM Watson, Microsoft Cortana Intelligence…).
  • Les chatbots (agents conversationnels).

Démonstration

Démonstration d’un chatbot (agent conversationnel) et d’Azure Machine Learning.

Les différents types d’apprentissage en Machine Learning

  • Apprentissage supervisé : répéter un exemple.
  • Apprentissage non supervisé : découvrir les données.
  • Online (Machine) Learning par opposition aux techniques batch.
  • Reinforcement learning : optimisation d’une récompense.
  • Autres types d’apprentissage (par transfert, séquentiel, actif…).
  • Illustrations (moteurs de recommandation…).

Démonstration

Démonstrations sur les différents types d’apprentissage Machine Learning possibles.

Les algorithmes du Machine Learning

  • Régression linéaire simple et multiple. Limites des approches linéaires.
  • Régression polynomiale (LASSO). Séries temporelles.
  • Régression logistique et applications en scoring.
  • Classification hiérarchique et non hiérarchique (KMeans).
  • Classification par arbres de décision ou approche Naïve Bayes.
  • Ramdom Forest (développement des arbres de décision).
  • Gradiant Boosting. Réseaux de neurones. Machine à support de vecteurs.
  • Deep Learning : exemples et raisons du succès actuel.
  • Text Mining : analyse des corpus de données textuelles.

Démonstration

Démonstration des différents algorithmes de base sous R ou Python.

Procédure d’entraînement et d’évaluation des algorithmes

  • Séparation du jeu de données : entraînement, test et validation.
  • Techniques de bootstrap (bagging).
  • Exemple de la validation croisée.
  • Définition d’une métrique de performance.
  • Descente de gradient stochastique (minimisation de la métrique).
  • Courbes ROC et de lift pour évaluer et comparer les algorithmes.
  • Matrice de confusion : faux positifs et faux négatifs.

Démonstration

Démonstration du choix du meilleur algorithme.

Mise en production d’un algorithme de Machine Learning

  • Description d’une plateforme Big Data.
  • Principe de fonctionnement des API.
  • Du développement à la mise en production.
  • Stratégie de maintenance corrective et évolutive.
  • Evaluation du coût de fonctionnement en production.

Démonstration

Démonstration d’API de géolocalisation et d’analyse de sentiments.

Aspects éthiques et juridiques liés à l’Intelligence Artificielle

  • Missions de la CNIL et évolutions à venir.
  • Question du droit d’accès aux données personnelles.
  • Question de la propriété intellectuelle des algorithmes.
  • Nouveaux rôles dans l’entreprise : Chief Data Officer et Data Protection Officer.
  • Question de l’impartialité des algorithmes.
  • Attention au biais de confirmation.
  • Les secteurs et les métiers touchés par l’automatisation.

Réflexion collective

Réflexion en commun pour identifier les clés de réussite.

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(Next Lesson) Intelligence artificielle, traitement d’image avec Python
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Public

Dirigeants d'entreprise (CEO, COO, CFO, SG, DRH...), DSI, les CDO, responsables informatiques, consultants, responsables de projets Big Data.

Pré-requis

Posséder une culture informatique générale, des notions de probabilités et statistiques sont recommandés.