Quatre étapes pour accélérer l’adoption du Machine Learning

En 2018, d’après le rapport Deloitte Insights State of AI in Enterprise, 63 % des entreprises ont investi dans l'apprentissage automatique pour rattraper leurs concurrents. IDC estime par ailleurs que d'ici 2021, les dépenses mondiales en matière d'intelligence artificielle et technologies cognitives dépasseront les 50 milliards de dollars. La question n'est donc plus de savoir si les organisations doivent avoir une stratégie d'apprentissage automatique, mais plutôt de savoir comment la déployer le plus rapidement possible.

Qu’une entreprise débute, ou qu’elle soit déjà en train de déployer des technologies de Machine Learning, voici quatre étapes à suivre pour accélérer ce déploiement :

Organiser ses données
Les données sont souvent présentées comme le défi principal lorsque l’on adopte le Machine Learning. Par exemple, au moment de construire son modèle de Machine Learning une entreprise doit prévoir que plus de la moitié du temps sera consacré à l’analyse, à la préparation et au nettoyage des données. Cette étape de préparation est primordiale, car elle permet aux équipes de se concentrer par la suite sur la création de nouveaux algorithmes.

Les organisations doivent se poser trois questions essentielles avant d’adopter le Machine Learning : Quelles données sont disponibles aujourd'hui ? Quelles données peuvent être mises à disposition ? Dans un an, quelles données aimerions-nous avoir commencé à collecter dès aujourd'hui ?

Premièrement, il faut dépasser les difficultés liées au data hugging, c’est-à-dire la tendance à siloter les données entre équipes au sein d’une même organisation. Il est crucial d’y remédier pour avoir une vision plus large de l’ensemble de données gérées et de garantir le succès du modèle sur le long terme. Ensuite, il faudra déterminer quelles données doivent être choisies afin de les stocker et investir dans des outils permettant de les traiter, et de les anonymiser si nécessaire.

Identifier les vrais problèmes commerciaux
Pour identifier les difficultés potentielles, il faut penser à la disponibilité des données, l'impact commercial et la possibilité d’appliquer de l'apprentissage automatique selon les compétences de l’équipe. De plus, il est essentiel de trouver un équilibre entre vitesse et valeur commerciale. Plutôt que d'essayer de se lancer dans un projet d'apprentissage automatique sur trois ans, il est souvent plus bénéfique de se concentrer sur quelques cas d’utilisation pouvant être résolus en 6 à 10 mois.

La Formule 1 est un excellent exemple, puisque l’organisation avait pour objectif de proposer aux équipes et aux spectateurs une expérience plus complète en se servant des données récoltées pendant les courses. Pour cela, les analystes de Formule 1 ont passé en revue plus de 65 ans de données, pour la plupart jusque-là inexploitées, afin de proposer une expérience plus enrichissante aux spectateurs et aux coureurs. Grâce à Amazon SageMaker, un service d’AWS entièrement géré, ils ont ensuite pu former des modèles d'apprentissage approfondi à partir de ces données, et en extraire des statistiques de performances, des prédictions de courses et ainsi transmettre des informations pertinentes en une fraction de seconde.

Promouvoir la culture de l'apprentissage automatique
Pour augmenter l’utilisation des technologies de Machine Learning à grande échelle, il est important de créer une culture au sein de l’organisation et de les promouvoir. Les dirigeants et les développeurs doivent penser ensemble à la manière d’appliquer l'apprentissage automatique à divers problèmes commerciaux.

Une erreur commise par beaucoup d’entreprises est d’isoler les experts techniques. En travaillant seuls, ils construiront des modèles d'apprentissage automatique qui ne s’adapteront pas aux problématiques commerciales. Constituer des équipes incluant des profils techniques permet d’impliquer chaque couche de l’organisation dans le projet, rendant l’apprentissage automatique commun et ses bénéfices accessibles à tous.

De même, les dirigeants doivent faciliter l'application de l'apprentissage automatique en permanence. Par exemple, la mise en place d’une 'infrastructure nécessaire à l'apprentissage automatique à grande échelle est un processus qui ralentit l'innovation. En utilisant des outils qui couvrent l'ensemble du processus pour construire, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique, les entreprises peuvent passer à la production plus rapidement, avec beaucoup moins d'efforts et à moindre coût.

Les outils d'apprentissage automatique font déjà une énorme différence pour les organisations permettant notamment de se transformer de manière significative. Même si les entreprises rencontrent des difficultés, cette technologie permet de s’améliorer avec le temps. Il est donc nécessaire d’accepter les échecs pour réussir. En suivant ces étapes, la culture d'apprentissage automatique créée jouera un rôle essentiel pour un succès à long terme.

Faire grandir ses équipes par la formation
Si recruter des talents très expérimentés dans un domaine déjà limité est très compétitif et coûteux, il est possible de développer les compétences équipes en interne grâce à des programmes de formation. Ces derniers sont proposés pour venir aider les futurs ingénieurs à se familiariser avec l’apprentissage automatique, quel que soit leur niveau de compétence ou leur secteur d’activité.

C’est dans ce but qu’Amazon a créé plusieurs programmes de formation pour aider les futurs ingénieurs à se familiariser avec l'apprentissage automatique, quel que soit leur niveau de compétence ou leur secteur d'activité.

L’implémentation du Machine Learning est incontournable pour les entreprises de nombreux secteurs, et les enjeux liés à cette technologie peuvent la rendre difficile d’accès en apparence. Pourtant, en mettant en place des actions stratégiques simples et en encourageant l’utilisation de l'apprentissage automatique au sein de toute l’organisation, ces dernières prendront un avantage concurrentiel considérable.