Introduction au Machine Learning et à Amazon SageMaker : Mon retour d’expérience
L’IA et le ML sont omniprésents aujourd’hui. Articles, vidéos, conférences… Difficile d’échapper à ces sujets ! OK ! Mais quèsaco ?
Déjà pour faire simple IA désigne Intelligence Artificielle ou Artificial Intelligence (AI) pour les bilangues.
Et ML signifie Machine Learning et donc Apprentissage Machine en français (je sais, c’est moins stylé).
Ok… On n’est pas plus avancé 😐
Vous êtes sûrement en train de vous dire, encore un nouvel article à base de poudre de perlimpinpin !
Et non 😊
Mais alors, qu’est-ce que le Machine Learning exactement ? Comment fonctionne-t-il et pourquoi est-il si important ?
Cet article vous propose un retour d’expérience sur mon initiation au Machine Learning à travers un workshop AWS.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning (ML), ou Apprentissage Automatique, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre sans être explicitement programmées. Contrairement aux algorithmes traditionnels où un développeur code un ensemble de règles fixes, le ML repose sur des modèles capables d’apprendre à partir de données pour générer des prédictions.
Comme présenté dans les schéma ci-dessous.
Avec le Machine Learning, nous sommes dans le cas où nous fournirions les valeurs et la réponse voulue.
Et c’est là, que l’IA du Machine Learning va trouver la règle la plus optimale selon votre contexte.
Voici comment cela fonctionne :
- On fournit un ensemble de données d’entraînement comprenant des entrées et les résultats attendus.
- L’algorithme de Machine Learning analyse les données et détermine les règles les plus optimales.
- Une fois entraîné, le modèle peut prédire des résultats à partir de nouvelles données.
Cette approche est utilisée dans de nombreux domaines : reconnaissance faciale, recommandation de produits, détection de fraudes, analyse de tendances financières, etc.
Amazon SageMaker : un outil puissant pour le Machine Learning
Amazon SageMaker est une solution cloud développée par AWS (Amazon Web Services) pour faciliter la création, l’entraînement et le déploiement de modèles de Machine Learning. Cet outil offre une interface simplifiée et propose des notebooks préconfigurés pour démarrer rapidement.
Pourquoi utiliser SageMaker ?
- Automatisation et simplicité : il permet de développer des modèles de ML sans partir de zéro.
- Compatibilité avec les frameworks populaires : TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.
- Intégration avec d’autres services AWS : stockage sur Amazon S3, analyse avec Athena, gestion des bases de données avec Redshift.
Mon expérience avec Amazon SageMaker
J’ai eu l’opportunité de tester Amazon SageMaker lors du workshop AWS « Intelligent Document Processing with AWS AI Services ». Voici les principales étapes suivies :
- Préparation des données
Sélection des données d’entraînement (données publiques ou d’entreprise).
Chargement dans SageMaker via Amazon S3. - Création du Notebook SageMaker
Utilisation d’un Notebook Jupyter pour écrire et exécuter du code ML.
Accès à des modèles préconfigurés pour un démarrage rapide. - Entraînement du modèle
Entraînement à partir des données fournies.
Ajustement des paramètres pour améliorer les performances. - Déploiement et surveillance
Mise en production du modèle sur une instance SageMaker.
Suivi des performances et ajustements si nécessaire.
Applications du Machine Learning en entreprise
Le Machine Learning offre de nombreuses opportunités pour les entreprises, notamment :
- Analyse des dépenses et optimisation budgétaire : identification des tendances et anomalies.
- Prédictions financières : anticipation des variations du chiffre d’affaires.
- Détection de fraudes : identification des transactions suspectes.
Conclusion
En conclusion, si tout comme moi, vous n’avez pas beaucoup de connaissance autour de ces technologies (Machine Learning et SageMaker), j’espère que cet article vous a permis d’y voir plus clair et d’avoir une idée du potentiel qu’il y a derrière. Je vous invite fortement à suivre le lab « Intelligent Document Proccessing with AWS AI Services », qui m’a vraiment permis de comprendre le fonctionnement et comment est-ce que s’imbrique.
Je sais que pour beaucoup de personnes l’initiation à ce type de sujet peut en affoler plus d’un. Mais peu importe votre niveau ou le poste que vous occupez, la formation sur ces sujets est toujours un plus.
Si vous voulez aller plus loin voici quelques liens qui peuvent vous aider :
De mon côté, je pense qu’il y a plusieurs sujets sur lesquels le Machine Learning avec ou non SageMaker peut aider les entreprises aujourd’hui.
Comme l’analyse des données de facturation, pour analyser les tendances au niveau des dépenses ou les problèmes récurrents. Les prédictions sur l’évolution d’un chiffre d’affaires ou encore aider à la planification de budget. Ou encore l’identification des risques de fraude.
Après à vous de voir où ces outils peuvent vous aider.
N’hésitez plus et embarquez grâce au Machine Learning dans ce voyage vers l’intelligence artificielle !
Fayssal Mohamed-Harzallah, Solution Architect AWS
