Qu'est-ce que le Machine Learning ou l’apprentissage automatique ?

1
30 janvier 2025
Partagez :
{{totalComments}} commentaires

Les entreprises ont de plus en plus recours aux nouvelles technologies pour gagner en performance. Cela concerne tout particulièrement l’Intelligence Artificielle (IA) et l’un de ses sous-domaines : le Machine Learning (ML). Cette technologie est capable d’interpréter de grands volumes de données, grâce à des algorithmes avancés, pour créer des prédictions, améliorer un processus et résoudre des problèmes. Cela ouvre de formidables opportunités pour optimiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement et toutes les activités qui la composent.

Machine Learning : définition

Aussi appelé « apprentissage automatique » en français, le Machine Learning (ML) vise à donner aux machines la capacité d’apprendre à partir de données, en s’appuyant sur des algorithmes. Ces données peuvent être des mots, des chiffres, des statistiques, des images… C’est un champ d’études de l’Intelligence Artificielle (IA) dans la mesure où ce système simule l’apprentissage, qui est une forme d’intelligence humaine.

Face à plusieurs situations, ce procédé tire les informations pertinentes parmi un ensemble de données d’entraînement. Celui-ci apprend, au fur et à mesure, quelle est la bonne décision et crée un modèle qui atteint les meilleures performances pour accomplir la tâche qui lui a été attribuée. Dès lors que la phase d’apprentissage est aboutie, le modèle peut ensuite être mis en production.

Le Machine Learning est particulièrement efficace pour trouver des tendances ou des corrélations, prendre des décisions ou encore émettre des prévisions à partir d’un large ensemble de données, à la fois diverses et changeantes. Vous l’avez compris, les applications s’améliorent avec la pratique. Et plus le volume de données accessibles est important, plus celles-ci gagnent en précision.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le développement d’un modèle de Machine Learning s’appuie sur quatre grandes étapes, allant de la sélection de l’ensemble des données d’entraînement jusqu’à l’utilisation et l’amélioration du modèle.

La sélection des données d’entraînement

La première étape consiste à sélectionner et préparer un ensemble de données d’entraînement. Celles-ci vont venir nourrir le modèle de Machine Learning et lui permettre d’apprendre le problème pour lequel il a été créé. Elles doivent donc être a minima nettoyées et organisées. Ces données peuvent également être étiquetées pour indiquer au modèle les caractéristiques qu’il doit prendre en compte. Elles peuvent tout aussi bien être non étiquetées, le modèle devant alors repérer et extraire ces caractéristiques par lui-même.

La sélection de l’algorithme

La deuxième étape implique de sélectionner l’algorithme qui sera exécuté sur les données d’entraînement. Le choix de l’algorithme dépend de plusieurs facteurs tels que le type et le volume des données, mais aussi la nature du problème à résoudre.

L’entraînement de l’algorithme

La troisième étape est dédiée à l’entraînement de l’algorithme. On exécute des variables via l’algorithme, on compare les résultats avec ce qu’on aurait dû obtenir, puis on réalise des ajustements pour gagner en précision en matière de résultat. Et ainsi de suite, jusqu’à ce que l’algorithme produise le bon résultat.

L’utilisation et l’amélioration du modèle

La quatrième étape ouvre la voie à l’utilisation et l’amélioration du modèle. L’idée est de déployer le modèle sur un nouveau jeu de données, associé au problème à résoudre. Au fil du temps, l’efficacité et la précision peuvent s’améliorer.

Les différents types de Machine Learning

Le Machine Learning est alimenté par des algorithmes. Aujourd’hui, plusieurs types d’algorithmes sont utilisés en entreprise : l’apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé ou encore par renforcement. Ces différents modèles se distinguent par la nature des données qui sont utilisées et le résultat souhaité.

Le Machine Learning supervisé

L’apprentissage supervisé est le modèle le plus répandu. Dans ce cas de figure, le modèle est guidé par un data scientist dans les conclusions qu’il doit tirer. Les algorithmes apprennent grâce un jeu de données étiquetées et dont le résultat est prédéfini.

Le Machine Learning non supervisé

À travers l’apprentissage non supervisé, l’ordinateur apprend à identifier des schémas et des processus complexes, sans un accompagnement constant et rigoureux par le data scientist. Cela implique donc une formation de base avec des données non étiquetées et sans résultat associé.

Le Machine Learning semi-supervisé

Sans surprise, l’apprentissage semi-supervisé est un savant mélange des deux modèles précédents. Pendant l’entraînement, on utilise un petit jeu de données étiquetées pour guider la classification, ainsi qu’un plus large jeu de données non étiquetées pour en extraire des fonctionnalités.

Le Machine Learning par renforcement

L’apprentissage par renforcement ressemble à l’apprentissage supervisé. Toutefois, les algorithmes ne sont pas entraînés à l’aide d’un jeu de données, mais en procédant par essais, erreurs et récompenses. Dans ce cas de figure, la récompense est programmée dans les algorithmes comme un élément à collecter.

Machine Learning vs Deep Learning
Le Deep Learning est une branche du Machine Learning. Cela désigne un apprentissage en profondeur, de données structurées ou non. Grâce à la combinaison de plusieurs algorithmes s’inspirant du cerveau humain, ce système peut détecter lui-même les caractéristiques nécessaires pour catégoriser les données. Le Deep Learning est utilisé pour des tâches complexes, tandis que le Machine Learning sera employé pour des actions routinières plus simples.

Machine Learning : quelles applications dans l’entrepôt ?

Fabrice Bonneau, associé-fondateur du cabinet Argon & Co, explique : « L’IA recoupe aujourd’hui des sujets et des domaines très différents. Cela fait longtemps que le Machine Learning, par exemple, exploite les données, internes comme externes, la reconnaissance de formes, pour réaliser des prévisions de ventes, de charge, etc. Ce qui est nouveau, c’est que l’IA commence aujourd’hui à irriguer dans l’industrie, la maintenance, etc. Le cœur des cas d’usage de la chaîne d’approvisionnement. »

Mieux prévoir la demande

Tout d’abord, le Machine Learning peut prévoir la demande avec précision, en analysant les données de consommation (contenu des commandes, préférences des consommateurs, tendances de vente…). Cela permet à l’entreprise d’adapter ses processus d’approvisionnement et de gestion des stocks en conséquence.

Améliorer la gestion des risques

Le Machine Learning permet également de détecter les situations qui comportent des risques potentiels. Cela prend plusieurs formes : retards de livraison, interruptions de la chaîne d’approvisionnement, fluctuation de la demande… L’entreprise peut alors mettre en place des stratégies préventives.

Booster la maintenance prédictive

Le Machine Learning est également très utile pour contrôler l’état des objets, véhicules et machines connectées. En analysant toutes leurs données, cette technologie peut évaluer leur durabilité et leur bon fonctionnement. Encore une fois, l’entreprise est en mesure d’agir en amont pour éviter un arrêt potentiel de la chaîne logistique.

Le Machine Learning offre ainsi de formidables opportunités de transformer la gestion de son entreprise et, tout particulièrement, de son entrepôt en automatisant et en optimisant ses processus.

Livre blanc
Livre blanc
Optimisez vos achats de classe C grâce à notre livre blanc sur la digitalisation des achats