L'apprentissage automatique pour les nuls : qu'est-ce que c'est ?
Pensez à la façon dont vous utilisez votre ordinateur en ce moment même. Vous êtes probablement connecté à Internet, vous avez peut-être ouvert un logiciel Microsoft Office, ou encore vous avez peut-être envoyé un e-mail aujourd’hui. Les ordinateurs exécutent ces tâches et des centaines d’autres à chaque fois qu’ils sont allumés, et ils le font en utilisant des principes de fonctionnement appelés « algorithmes ».
Les algorithmes sont des instructions claires et bien conçues qui indiquent à un ordinateur comment effectuer une tâche. Traditionnellement, ces algorithmes sont écrits et développés par des programmeurs informatiques, ou codeurs. Cependant, l’apprentissage automatique est un concept révolutionnaire dans lequel les codeurs apprennent aux ordinateurs à se programmer eux-mêmes. Cela permet aux ordinateurs d’absorber des données, puis d’apprendre à partir de celles-ci, de s’améliorer et d’agir en fonction de ces données sans avoir été explicitement programmés pour le faire.
Pourquoi recourir à l’apprentissage automatique ?
Le processus de développement d’algorithmes constitue un goulot d’étranglement en programmation, car les capacités de programmation humaines sont limitées. Les ordinateurs, en revanche, disposent de puissantes capacités de reconnaissance de formes, ce qui leur permet d’explorer les données et de créer leurs propres algorithmes bien plus rapidement qu’un être humain ne le pourrait.
C’est là qu’intervient l’apprentissage automatique. Il donne aux ordinateurs la capacité de créer des algorithmes et des programmes capables d’apprendre à partir des données et d’établir des prévisions à partir de celles-ci.
Comment nous utilisons les données et l’apprentissage automatique pour l’analyse de la pulvérisation
Les données que nous intégrons dans ces processus d’apprentissage automatique sont essentielles et constituent ce que l’on appelle une source de données. La qualité, la fréquence et la durée de la source de données ont autant d’importance pour la réussite d’un projet d’apprentissage automatique que les algorithmes eux-mêmes. Il est donc essentiel d’identifier les données en corrélation avec la variable que nous souhaitons prédire ou le programme que nous souhaitons créer. Alors, quelle est exactement la variable que nous souhaitons prédire ? Au sein de nos services d’analyse et de recherche sur la pulvérisation, les tests de taille des gouttelettes représentent près d’un tiers de nos prestations. Pouvons-nous donc créer un programme d’apprentissage automatique capable de prédire ou d’estimer la taille des gouttelettes ?
Pour faire simple : oui. Nous avons identifié un outil logiciel utile qui nous aide à déterminer quels algorithmes, et donc quelles sources de données, répondent à nos besoins. C’est là le principal défi de tout projet d’apprentissage automatique : identifier les points de données pertinents à exploiter, puis obtenir autant de données que possible. Les programmes d’apprentissage automatique fonctionnent mieux avec énormément… et encore énormément de données de qualité. L’entraînement et le perfectionnement de ces points de données aideront nos programmes à apprendre et à produire des résultats plus précis et plus fiables.
Ce n’est qu’un début. L’apprentissage automatique ouvre de nombreuses possibilités, allant de la prédiction des buses de pulvérisation à l’optimisation et au dépannage des systèmes, en passant par l’intelligence artificielle à part entière.
Quel sera l’impact de l’apprentissage automatique sur vos opérations quotidiennes ? Comment comptez-vous tirer parti de l’apprentissage automatique dès aujourd’hui ? Si vous souhaitez approfondir ce sujet, n’hésitez pas à nous contacter ou à me joindre directement via LinkedIn.