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Machine Learning et Deep Learning

De la donnée à la décision : révolutionnez la transformation numérique de votre entreprise

Introduction au Machine Learning
et au Deep Learning

Concepts et Applications

Le Machine Learning (ML)

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est une branche essentielle de l’Intelligence Artificielle.

Il regroupe un ensemble de techniques permettant à un programme d’apprendre à réaliser des tâches à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque cas spécifique.

Cette approche s’avère particulièrement efficace pour résoudre des problèmes complexes où la modélisation traditionnelle atteint ses limites.

À partir de données d’exemple, le Machine Learning permet de construire des modèles capables d’extraire des motifs, de généraliser des tendances et d’automatiser la prise de décision. Parmi les principales applications, on retrouve :

  • La prédiction : estimer un résultat en identifiant des relations subtiles dans les données, permettant d’automatiser une expertise et d’optimiser des processus.
  • La prévision : anticiper des évolutions futures dans des phénomènes temporels, facilitant ainsi la planification et la gestion des risques.
  • Le scoring : attribuer une probabilité ou un score à un profil pour évaluer des risques ou des opportunités, notamment en finance, marketing ou assurance.
  • L’explicabilité : rendre les décisions des modèles compréhensibles et interprétables, un enjeu clé pour la confiance et l’adoption des systèmes d’IA.
  • Les réseaux bayésiens : combiner expertise humaine et apprentissage automatique grâce à une approche probabiliste, idéale pour modéliser l’incertitude et actualiser les connaissances en fonction de nouvelles données.

Le Deep Learning (DL)

Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est un champ du Machine Learning reposant sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels profonds. Grâce à leur architecture en plusieurs couches, ces modèles sont capables d’extraire des représentations complexes et hiérarchiques à partir des données.

Ml dl

Quels intérêts
pour votre entreprise ?

Gérer les risques

  • Analyser les anomalies dans les systèmes industriels (maintenance prédictive, etc.
  • Evaluer les risques financiers et opérationnels (scoring)
  • Détecter la fraude

Réduire les coûts opérationnels

  • Automatiser les processus décisionnels et l'expertise métier (optimisation des workflows, réduction des erreurs humaines)
  • Optimiser l'allocation des ressources (personnel, inventaire, équipements) en anticipant les besoins futurs

Améliorer le développement marketing et commercial

  • Analyser les comportements des clients (segmentation, churn/attrition, etc.)
  • Améliorer le ciblage commercial (recommandation, appétence, etc.)
  • Détecter des nouveaux prospects

Accélérer l’innovation

  • Prédire les résultats d'un processus industriel pour améliorer la formulation, la productivité et la qualité
  • Simuler des processus complexes pour tester diverses configurations avant la mise en œuvre (par exemple dans la recherche pharmaceutique ou la production)
  • Utiliser l’explicabilité des modèles d'IA pour identifier les facteurs clés dans un processus ou une prise de décision

Une réponse aux
besoins de votre métier

  • Image Production, qualité & Supply chain

    Production, qualité & Supply chain

  • Image Marketing, Commerce et relation clients

    Marketing, Commerce et relation clients

  • Image Ressources Humaines

    Ressources Humaines

  • Image Finance d'entreprise & Achat

    Finance d'entreprise & Achat

  • Image Conformité, risque et juridique

    Conformité, risque et juridique

Une réponse aux principaux enjeux de votre secteur d’activité

Face aux exigences internes et externes, les entreprises doivent innover pour rester compétitives. Probayes utilise le Machine Learning et le Deep Learning pour résoudre des problèmes complexes où la modélisation traditionnelle atteint ses limites

Nos solutions permettent d'améliorer votre performance globale, tout en répondant aux attentes croissantes de vos clients et en restant compétitif sur votre marché.

Quels sont
les facteurs de réussite ?

d’un projet de Machine Learning & Deep Learning
  • Définition claire des objectifs

  • Accès à des données de qualité pour entraîner des modèles précis

  • Expérience en science des données essentielle pour choisir les bonnes techniques d'apprentissage, pré-traiter les données, sélectionner les modèles appropriés et évaluer les performances

  • Gestion efficace du projet essentielle pour planifier, organiser et coordonner les différentes phases du projet, y compris la collecte de données, l'entraînement des modèles, l'évaluation des performances et le déploiement des solutions

  • Collaboration entre les équipes métiers et une équipe multidisciplinaire comprenant des experts en science des données, des développeurs et architectes

  • Évaluation régulière et itérative afin d'identifier et de corriger rapidement les erreurs et les lacunes, et améliorer progressivement les performances du système

  • Éthique et responsabilité, notamment en ce qui concerne la confidentialité des données, la transparence des algorithmes et l'équité des résultats
Ml dl

Probayes vous accompagne sur une meilleure connaissance et maîtrise du ML & DL

Formations d’acculturation ou techniques
Acculturation & Accompagnement

Acculturation à l’Intelligence Artificielle

Nous vous présentons un tour d’horizon des notions clés liées à l’Intelligence Artificielle, de ses différentes approches et des avancées récentes dans le domaine. Nous abordons les aspects pratiques de l’utilisation de solutions d’IA, depuis la...

Présentiel / distanciel : 1 jour 7 heures
10 pers. maximum
Voir la formation
Initiation IA & Data Science

Python pour la data science : Le langage Python

Cette formation est la première d’une série de formations autour de la Data Science et du langage Python. Elle a pour objectif de présenter les bases du langage Python.

Présentiel / distanciel : 3 jours 21 heures
De 6 à 12 pers.
Voir la formation
Initiation IA & Data Science

Python pour la data science : Exploration de données

Cette formation est la deuxième d’une série de formations autour de la Data Science et du langage Python. Alors que la précédente formation présentait les bases du langage Python, cette formation présente les principaux outils utilisés pour la...

Présentiel / distanciel : 3 jours 21 heures
De 6 à 12 pers.
Voir la formation
Initiation IA & Data Science

Python pour la data science : Initiation au Big Data avec PySpark

Spark est un des principaux frameworks d’analyse de données Big Data. Il est massivement déployé sur les infrastructures de type Data Lake, soit directement, soit au travers d’autres outils tels que Dataiku DSS. PySpark est une bibliothèque...

Présentiel / distanciel : 1 jour 7 heures
De 5 à 15 pers.
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Renforcement IA & Data Science

Machine Learning Tronc - Commun 1

Cette formation est la troisième d’une série de formations autour de la Data Science et du langage Python. Alors que la précédente formation présentait la manipulation de données en Python, cette formation présente les principaux outils et concepts...

Présentiel / distanciel : 3 jours 21 heures
De 6 à 12 pers.
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Renforcement IA & Data Science

Machine Learning Tronc - Commun 2

Cette formation est la quatrième d’une série de formations autour de la Data Science et du langage Python. La précédente formation présentait l’analyse exploratoire et la préparation des données, ainsi que la modélisation et le déploiement. Cette...

Présentiel / distanciel : 3 jours 21 heures
De 6 à 12 pers.
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En savoir plus

sur le Machine Learning & le Deep Learning

La qualité des données d’exemple est un élément clé du succès d’un projet basé sur l’apprentissage automatique.

L’apprentissage en Deep Learning peut être supervisé (on a des exemples du résultat attendu), non supervisé (on cherche à découvrir des structures dans les données), ou semi-supervisé (un mélange des deux précédents), selon la disponibilité et la nature des annotations dans les données d’exemple.
La profondeur des modèles permet de modéliser des problèmes complexes et requiert une grande volumétrie de donner pour être entrainé à partir de zéro.

Toutefois, il n’est pas nécessaire de disposer d’énormes quantités de données pour mettre en œuvre ces techniques dans vos projets. Grâce à l’apprentissage par transfert, un modèle pré-entraîné sur une base de données massive, peut être réutilisé et adapté à une nouvelle tâche avec un volume de données plus restreint. Cette technique permet de bénéficier de la puissance du Deep Learning tout en réduisant les besoins en annotation et en temps de calcul, rendant ces approches accessibles à un plus grand nombre d’applications.

Certaines applications du Deep Learning, comme la vision par ordinateur ou le traitement automatique des langues (TAL/NLP), exploitent ces capacités pour analyser des images, des vidéos ou du texte avec une précision inégalée. La fusion de capteurs, quant à elle, tire parti de ces modèles pour agréger et interpréter des données issues de sources hétérogènes, améliorant ainsi la robustesse des analyses et des décisions automatisées.

 

L’apprentissage automatique
repose sur des données d’exemple,
qui servent à entraîner les modèles.

Ces données peuvent provenir de différentes sources.

Des experts qualifient manuellement les données (par exemple, un médecin annotant des images médicales pour indiquer la présence d’une anomalie).

En maintenance industrielle, les relevés de capteurs permettant de détecter les pannes d’une machine peuvent être utilisés pour apprendre à anticiper les défaillances. De même, dans un processus de production, les mesures de qualité en sortie peuvent être corrélées aux conditions opératoires ou aux paramètres intermédiaires afin de prédire et d’optimiser le résultat final.

Dans la finance, les transactions passées et leurs issues (remboursement d’un crédit, fraude, etc.) servent à entraîner des modèles de scoring.

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