De plus en plus d'entreprises exploitent le machine learning pour le succès de leurs activités. Mais derrière les avantages et les bénéfices, le travail peut s'avérer difficile.
Ces dernières années, les avancées en machine learning ont transformé plusieurs secteurs. Mais ces solutions révolutionnaires peuvent coûter cher et leur déploiement n'est pas toujours une tâche facile. De leur côté, les clients sont exigeants par rapport à la qualité et la disponibilité des données. Autrement dit, le succès de l'exploitation du machine learning dépend de plusieurs facteurs.
Le machine learning est une technique d'intelligence artificielle qui consiste à informatiser le cognitivisme. Il vise à permettre à une machine d'apprendre par elle-même pour pouvoir résoudre un problème de la même manière qu'un humain.
Cette technologie, également appelée apprentissage automatique, est actuellement en pleine expansion et touche presque tous les secteurs. Elle est, par exemple, utilisée dans le domaine de la santé pour prévenir les maladies comme le cancer ou la dépression. L'apprentissage automatique aide également les clubs sportifs à améliorer les performances des athlètes. En d'autres termes, ses domaines d'applications sont presque illimités.
Mais pour réellement avoir du succès dans le déploiement du machine learning, il existe quelques éléments à prendre en compte.
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Les facteurs de succès du machine learning
Le succès d'un modèle repose avant tout sur un processus d'apprentissage itératif sur les données de productions réelles. Une approche basée sur le succès permettra aux logiciels de faire des prédictions plus fiables et de s'améliorer.
D'autre part, vous devez disposer de cibles de déploiement qui peuvent s'exécuter et enregistrer les résultats en interne. Cela vous permettra d'ajuster les modèles et de comparer les différentes versions pour fournir les meilleurs résultats.
Par ailleurs, gardez à l'esprit qu'il s'agit d'une technologie évolutive. Les fournisseurs, les supports, les analyses de sécurité et les contrôles doivent donc s'adapter aux environnements d'exploitation. Autrement dit, en plus d'une équipe expérimentée, le succès de machine learning dépend aussi de l'innovation matérielle et technique.
En outre, il est important de développer les modèles en tant que tels, et non comme une version logicielle. Pour être plus précis, les spécialistes ne doivent pas uniquement s'assurer que le modèle s'exécute. Ils doivent comprendre le fonctionnement des données et aussi dans quelles mesures les réponses sont précises et explicables.
Il existe certains outils de déploiement automatisé tels que Kubernetes ou Docker Swarm. Ceux-ci offrent la possibilité d'exécuter les charges de travail de ML de manière dynamique et de détecter automatiquement les problèmes. Enfin, en consolidant les rapports d'analyse dans un tableau de bord centralisé, vous pourrez vous assurer du bon fonctionnement de vos modèles.
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