Les étapes clés pour un projet de Machine Learning réussi !

Le Machine Learning (ML), ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour analyser des données, identifier des patterns, et faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur ces analyses.

Il est utilisé dans divers domaines, comme la reconnaissance d’images, l’analyse prédictive pour le commerce, la détection de fraude, les systèmes de recommandation. Oui, c’est notamment grâce à cela que Netflix peut vous recommander des films et séries que vous pourriez aimer en se basant sur ce que vous avez regardé avant.

Afin d’innover, il est important de maîtriser le cycle de vie d’un projet de machine learning. Découvrons comment chaque étape contribue au succès du projet.

L’Importance de comprendre le cycle de vie d’un projet de Machine Learning

Le cycle de vie du machine learning est un processus qui guide un projet de l’idéation à la mise en œuvre, transformant des données brutes en insights exploitables.

Aperçu des principales étapes d’un projet de Machine Learning réussi

Avant d’aborder chaque étape en détail, voici un aperçu des étapes clés d’un projet de machine learning :

1. Définir votre projet : Le cycle de vie commence par l’identification du problème à résoudre.
2. Collecter et préparer vos données : Les données d’entraînement alimentent les projets de machine learning. Cette étape consiste donc à collecter les données pertinentes et à les affiner pour l’entraînement du modèle.
3. Choisir et entraîner votre modèle : Chaque modèle de machine learning fonctionne mieux dans certaines conditions. Il est donc crucial de sélectionner un algorithme approprié en fonction de votre problème et des caractéristiques de vos données pour garantir le succès du projet. Entraînez ensuite vos algorithmes et ajustez les paramètres pour optimiser les résultats de votre modèle.
4. Évaluer la performance de vos modèles : Suivez des indicateurs clés tels que la précision, le rappel, et la précision pour évaluer la performance du modèle. Cela permet de comprendre les changements de performance dus à l’ajustement du modèle.
5. Déployer votre modèle en production : Une fois le modèle entraîné et testé, il est prêt à prédire des résultats dans des scénarios réels. Cela implique de déployer votre modèle de machine learning pour les utilisateurs finaux.

Ces étapes forment la base de tout projet de Machine Learning, cependant il est important de rappeler qu’il s’agit d’un processus itératif. C’est-à-dire que vous devrez peut-être revisiter les étapes précédentes en fonction des insights obtenus au cours du cycle de vie du projet.

Étape 1 – Établir le périmètre de votre projet de ML

Afin d’établir le périmètre de votre projet, vous devez tout d’abord identifier :

• l’objectif souhaité de votre projet,
• la raison pour laquelle vous souhaitez l’atteindre,
• les métriques que vous utiliserez pour mesurer le succès.

Identifier le problème et se fixer des objectifs

Identifier et fixer des objectifs pour votre projet ne se limite pas à définir le problème à résoudre. Il s’agit aussi de déterminer les données nécessaires pour l’entraînement, de choisir les algorithmes de machine learning adaptés et de définir des métriques de performance.

Par exemple, si vous cherchez à prévoir les ventes, votre objectif devrait être d’améliorer la précision des prévisions futures, plutôt que de simplement analyser les données passées.

Déterminer les données et sources nécessaires

1. Définir les données dont vous avez besoin : Identifiez le type de données nécessaires en fonction des besoins de votre projet. Par exemple, avez-vous besoin de données tabulaires ou d’images pour extraire des motifs significatifs qui répondront le mieux aux objectifs de votre projet ?
2. Identifier les sources de données : Une fois le type de données déterminé, identifier où les obtenir. Vous pouvez les collecter à partir de bases de données existantes ou recueillir de nouvelles données via le web scraping, des API, des serveurs SQL ou des serveurs SQL.

Assurer la Faisabilité

Les objectifs que vous définissez doivent être réalistes et atteignables en fonction de vos ressources et contraintes. Évaluez les conséquences potentielles des prédictions inexactes, vérifiez si vous disposez des ressources nécessaires et envisagez des stratégies pour optimiser les résultats du projet.

Définir un calendrier, des points d’étapes et les parties prenantes

Optez pour une approche structurée en établissant un calendrier clair, des jalons et des rôles pour le maintenir sur la bonne voie.

• Définir le Calendrier du Projet : Divisez le projet en phases plus petites pour le rendre plus gérable. Attribuez des livrables clairs et un calendrier à chaque phase (comme la collecte de données, le nettoyage, la sélection de modèle, l’entraînement, l’évaluation et le déploiement) pour suivre les progrès et atteindre vos objectifs à temps.
• Identifier les Jalons Clés : Définissez des jalons pour chaque phase. Par exemple, un pourcentage de données collectées pourrait être un jalon pour la phase de collecte, tandis qu’atteindre une précision de base pourrait l’être pour la phase d’entraînement.
• Attribuer les Responsabilités : Avant de passer à l’étape suivante, attribuez des responsabilités claires à chaque partie prenante, comme les data scientists, les ingénieurs, et les chefs de projet, pour garantir un avancement fluide et une responsabilisation accrue.

• Révisions & Ajustements : Bien que le calendrier et les jalons permettent un suivi régulier de l’avancement du projet, ils restent flexibles. Des ajustements peuvent être faits en fonction de situations imprévues ou de nouvelles informations qui émergent au cours du projet.

Mettre en Place les Bases du Code

Mettre en place les fondations de votre projet implique également de préparer la base de code du projet. Cela comprend la configuration d’un dépôt, l’organisation de la structure du projet et la définition des normes de codage.

• Configuration du Dépôt : Utilisez un système de gestion de versions comme Git et créez un dépôt sur des plateformes de développement collaboratif comme GitHub ou ClicData. Cela permet aux parties prenantes de collaborer, de suivre les versions et de gérer le code.

• Organiser la Structure du Projet : Créez une structure de répertoires claire et organisée, par exemple :
  • data/ : pour les données brutes et traitées.
  • dataprocessing/ : pour les scripts de nettoyage et de prétraitement des données.
  • notebooks/ : pour les notebooks Jupyter contenant des analyses exploratoires et des expérimentations.
  • models/ : pour stocker les architectures de modèles et les modèles enregistrés.
  • tests/ : pour les tests unitaires et les scripts de validation.
  • scripts/ : pour les scripts autonomes utilisés pour les expérimentations ou les utilitaires.
  • requirements.txt : pour lister les dépendances du projet.
  • setup.py : pour les configurations de mise en place des packages.
  • README.md : pour la documentation du projet et les instructions.

• Définir les Normes de Codage : Établir des normes de codage implique de définir des règles et des lignes directrices que tous les membres de l’équipe de développement doivent suivre. Cela inclut les conventions de nommage, le formatage du code et les pratiques de documentation. Des outils comme les linters (par exemple, pylint, flake8) et les formateurs (par exemple, black) peuvent aider à maintenir la qualité du code en détectant les problèmes et en appliquant un style cohérent.

Comme nous venons de le voir, tout projet de machine learning nécessite une réflexion et une planification approfondies pour éviter des problèmes majeurs plus tard, qui pourraient retarder les livrables et mener à des insights erronés !

Étape 2 – Collecte et Préparation des Données

Le succès de tout projet de machine learning repose sur la qualité des données d’entraînement. Cela implique de bien choisir les données nécessaires, les sources appropriées, et de préparer les données brutes pour qu’elles soient utilisables par les modèles de machine learning.

Mais alors quelles sont les meilleures pratiques en matière de collecte de données ?

Le processus de collecte des données peut être laborieux, c’est pourquoi il nécessite une stratégie minutieuse, comprenant la :

• Récupération des Données : Extraire les données à partir de sources pertinentes pour votre projet. ClicData facilite cette tâche avec des connecteurs natifs et des services web permettant une collecte en un clic.
• Conformité aux Réglementations : Assurez-vous de respecter les règlements, comme le RGPD, surtout lorsqu’il s’agit de données liées aux utilisateurs.
• Construction d’un Pipeline de Données : Un pipeline déplace les données d’une source à une destination en automatisant l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) pour garantir un flux de données fluide.

ClicData offre un module Data Flow pour simplifier ce processus avec des outils de glisser-déposer pour nettoyer, filtrer et transformer les données.

Ainsi, vous pouvez agréger des données provenant de n’importe quelle source et vos pipelines peuvent également être configurés pour s’exécuter automatiquement.

• Documentation de l’ensemble des actions : Chaque étape de la phase de collecte doit être documentée pour garantir la transparence du processus. La transparence favorise la confiance entre les parties prenantes et assure la responsabilité de l’équipe.

La qualité des données impacte fortement l’exactitude des modèles de machine learning. Il est donc essentiel de collecter des données qualitatives pour assurer le succès de votre projet.

Préparation des Données : Nettoyage, Transformation et Création de Fonctionnalités

Les données doivent être préparées pour le modèle de machine learning choisi, afin de garantir leur compatibilité et leur pertinence par rapport aux scénarios réels.

• Nettoyage : Traitez les valeurs manquantes en les supprimant ou en les remplaçant par des valeurs appropriées. Identifiez et éliminez également les valeurs aberrantes pour éviter des résultats trompeurs.
• Transformation : Convertissez les données en un format adapté. Cela peut inclure la normalisation ou la standardisation des valeurs numériques pour éviter qu’une caractéristique n’affecte de manière excessive le modèle.
• Création de Fonctionnalités : Créez, extrayez ou transformez des fonctionnalités pour améliorer le pouvoir prédictif du modèle et éviter le surapprentissage.

Assurez-vous que les données traitées sont en adéquation avec les objectifs du projet, stockez-les pour une utilisation future, et documentez chaque étape du processus.

Étape 3 – Choisir le Bon Modèle de Machine Learning

Chaque modèle de machine learning a des attentes spécifiques concernant les données d’entrée, telles que le format des données, la mise à l’échelle des caractéristiques et l’encodage des données. Comprendre et sRespecter ces exigences est crucial pour utiliser efficacement les modèles.

Cependant, avec la grande variété de modèles disponibles, choisir le bon peut sembler compliqué. Pour vous aider, nous allons comparer les différents types de modèles et présenter les critères essentiels pour choisir celui qui convient le mieux à votre projet.

Comparaison des Différents Types de Modèles ML

Les modèles de machine learning se divisent en trois grandes catégories : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

• Modèles d’Apprentissage Supervisé : Ces modèles sont entraînés sur des données étiquetées, c’est-à-dire des données où la variable cible est connue. Par exemple, la régression linéaire et les arbres de décision sont des modèles supervisés.

• Modèles d’Apprentissage Non Supervisé : Ces modèles travaillent avec des données non étiquetées pour découvrir des motifs sous-jacents et analyser des regroupements de données. Les algorithmes de clustering et de réduction de dimensions sont des exemples de modèles non supervisés.

• Apprentissage par Renforcement : Ces modèles apprennent les motifs des données par essai et erreur. Ils reçoivent une récompense pour chaque prédiction correcte et une pénalité pour les erreurs. Des algorithmes comme REINFORCE et Deep Q-Network (DQN) sont utilisés dans l’apprentissage par renforcement.

Comprendre ces catégories vous aidera à choisir le type de modèle adapté en fonction de vos données et des exigences de votre projet.

Critères pour Choisir le Modèle Approprié

Le choix du modèle dépend de plusieurs facteurs :

• Nature des Données : Les différents types de données nécessitent des approches différentes pour l’ingénierie des fonctionnalités et la sélection des algorithmes.
  • Par exemple, les données catégorielles doivent être converties en forme numérique, par exemple en utilisant l’encodage one-hot ou l’encodage par étiquettes. Les données textuelles doivent être transformées en représentations numériques à l’aide de techniques comme le TF-IDF, les embeddings de mots ou la tokenisation.

• Taille de l’Ensemble de Données : Certains modèles de machine learning sont plus adaptés aux petits ensembles de données, tandis que d’autres sont plus performants avec de grands volumes.
  • Par exemple, la régression linéaire et la régression logistique sont efficaces avec des petits ensembles de données, tandis que les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support (SVM) sont mieux adaptés aux grands ensembles de données.

• Complexité vs. Interprétabilité : Les algorithmes complexes peuvent offrir une meilleure précision mais sont souvent considérés comme des « boîtes noires ». Les modèles linéaires, en revanche, sont interprétables mais ont du mal à détecter des motifs complexes dans les données.

Développer, Entraîner et Affiner Votre Modèle

Le modèle que vous avez sélectionné dans l’étape précédente est maintenant prêt pour l’entraînement, ce qui signifie qu’il va recevoir les données d’entraînement.

Pour évaluer la performance du modèle, le jeu de données est généralement divisé en deux parties : 70/30 ou 80/20, pour la formation et le test du modèle.

L’entraînement est un processus itératif qui surveille les performances et ajuste les paramètres pour améliorer les résultats. Parmi les méthodes pour affiner les performances du modèle, on trouve l’ajustement des hyperparamètres et les techniques de validation croisée.

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Affiner la Performance du Modèle

L’ajustement des hyperparamètres et la validation croisée sont deux techniques populaires pour améliorer la performance des modèles. Voici comment elles optimisent les résultats :

• Ajustement des Hyperparamètres : Les hyperparamètres sont des réglages qui influencent le fonctionnement du modèle de machine learning. Les ajuster permet d’améliorer l’efficacité du modèle. Les techniques courantes pour optimiser les hyperparamètres incluent :
  • la recherche par grille (Grid Search)
  • et la recherche aléatoire (Randomized Search)

• Validation Croisée : Cette méthode teste la performance du modèle sur des données qu’il n’a pas encore vues. Elle consiste à diviser votre ensemble d’entraînement en ‘K’ groupes, puis à tester et entraîner le modèle sur des partitions différentes à chaque itération. Les performances sont mesurées pour chaque partition et moyennées sur toutes les itérations. Cette méthode aide à estimer comment le modèle se comportera sur de nouvelles données.

En utilisant ces techniques, vous pouvez améliorer la précision de votre modèle et vous assurer qu’il répond bien à vos besoins de projet.

Étape 4 – Évaluer la Performance de Votre Modèle de Machine Learning

Après l’entraînement et l’ajustement du modèle, la prochaine étape est d’évaluer sa performance sur des données qu’il n’a pas encore vues. Voici les principaux indicateurs pour diagnostiquer les limitations courantes de votre modèle.

Indicateurs Clés à Suivre pour l’Évaluation du Modèle

Les mesures de performance vont au-delà de la simple précision et varient en fonction des applications.

• Précision (Accuracy) : Mesure la fréquence à laquelle les prédictions sont correctes.
• Précision (Precision) : Évalue combien de prédictions positives étaient réellement correctes. Par exemple, pour un filtre anti-spam, la précision indique le pourcentage de spam correctement identifié.
• Rappel (Recall) : Également appelé sensibilité ou taux de détection, cette métrique montre combien de véritables positifs ont été identifiés. La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) trace le rappel sur l’axe des y, et l’aire sous la courbe ROC (AUC-ROC) capture le compromis entre les faux positifs et les vrais positifs.

En comprenant ces indicateurs, vous pouvez évaluer la performance de votre projet et vérifier s’il atteint ou non, les objectifs fixés.

Diagnostic des Problèmes Majeurs et Stratégies d’Amélioration

La performance initiale du modèle fournit des indications sur ce qui doit être amélioré dans votre projet de machine learning.

Les problèmes d’overfitting (surapprentissage) et d’underfitting (sous-apprentissage) sont courants lors du diagnostic initial du modèle.

• Le surapprentissage (overfitting) se produit lorsque votre modèle fonctionne très bien sur les données d’entraînement mais échoue à généraliser sur des données non vues.

• Le sous-apprentissage (underfitting) se manifeste lorsque le modèle ne parvient pas à saisir les schémas sous-jacents, ce qui entraîne une mauvaise performance tant sur les données d’entraînement que sur les données non vues.

Ces situations suggèrent que le modèle pourrait être trop simple pour le problème qu’il essaie de résoudre.

Pour résoudre le surapprentissage, vous pouvez utiliser la validation croisée, augmenter les données d’entraînement et appliquer des techniques de régularisation. À l’inverse, pour le sous-apprentissage, augmenter la complexité du modèle, réduire la régularisation et ajuster les hyperparamètres sont des solutions courantes.

Étape 5 – Déployer Votre Modèle en Production

Déployer votre modèle de machine learning en production présente plusieurs défis, notamment la compatibilité matérielle, la scalabilité et la surveillance des performances.

Le Processus de Déploiement d’un Modèle de ML

La phase de déploiement consiste à rendre votre modèle accessible aux utilisateurs finaux. Pour cela, vous pouvez soit intégrer votre modèle dans une solution logicielle existante, soit le déployer sur un serveur web pour que les utilisateurs puissent y accéder via Internet.

Cependant, ce processus implique plusieurs défis :

• Scalabilité : Le modèle peut-il gérer de grands volumes de données ?
• Performance : Peut-il traiter efficacement un grand nombre de requêtes ?
• Suivi des performances : Est-il possible de suivre l’efficacité du modèle en temps réel ?

Pour surmonter ces défis, vous devez mettre en place une infrastructure robuste, telle que des API REST en utilisant des outils comme FastAPI ou des solutions clés en main comme ClicData.

Exemple de déploiement d’un projet d’apprentissage automatique avec ClicData

La surveillance continue de vos modèle de machine learning permet de vérifier en temps réel que tout fonctionne correctement et de repérer rapidement les anomalies. Cela assure que les utilisateurs sont satisfaits et que le système fonctionne comme prévu dans des situations réelles.

Surveiller, Maintenir et Mettre à Jour les Modèles de Machine Learning en Production

Il est essentiel de surveiller et d’analyser en continu les modèles de machine learning pour garantir qu’ils répondent toujours aux attentes des utilisateurs et aux objectifs du projet. Pour cela :

• Effectuez des vérifications régulières pour vous assurer que le modèle fonctionne correctement.
• Formez les utilisateurs sur le modèle pour qu’ils puissent l’utiliser efficacement.
• Encouragez les retours des utilisateurs pour améliorer leur expérience.
• Mettez en place des stratégies pour suivre les versions du modèle et leurs performances. ClicData, par exemple, peut vous alerter en temps réel si un seuil critique est atteint.
• Rédigez des instructions claires et des documents de déploiement pour que tout le monde comprenne le système.

Maintenir et mettre à jour régulièrement vos modèles est crucial pour leur succès à long terme. Cela permet de s’adapter aux évolutions des objectifs, des données et du marché tout comme conserver une documentation à jour.

Leçons tirées des projets non aboutis

Selon une enquête de Rexer Analytics, 43 % des data scientists ont déclaré que 80 % ou plus des projets de machine learning échouent à être déployés. Cependant, la plupart des échecs de projets ont des raisons similaires, notamment :

• Objectifs Non Définis : Des objectifs clairs sont essentiels pour garder toute l’équipe sur la bonne voie. Sans eux, même le modèle de ML le plus avancé peut s’écarter de son but.

• Négliger la Qualité ou le Volume des Données : Des données précises et de haute qualité sont indispensables pour que les modèles de machine learning fonctionnent efficacement. Des données inexactes ou insuffisantes peuvent entraîner des prédictions erronées et une perte de temps et de ressources.

Bien que le machine learning offre de nombreuses promesses, négliger les défis potentiels peut entraîner des résultats indésirables, notamment des pertes financières et de réputation. Cependant, les échecs peuvent devenir des leçons précieuses s’ils sont analysés dans l’optique de s’améliorer; et peuvent même vous rapprocher des solutions.

A vous de jouer !

Le machine learning est en constante évolution, ce qui nécessite un apprentissage continu et une adaptation pour rester à jour. Voici quelques conseils pour continuer à développer vos compétences et vous adapter aux nouvelles tendances :

• Restez informé des nouvelles techniques et des domaines similaires comme le traitement du langage naturel (NLP) et le Deep Learning.
• Surveillez régulièrement la performance de vos modèles pour détecter et corriger toute dérive ou sous-performance.
• Réentraînez vos modèles avec des données récentes et ajustez les paramètres si nécessaire pour maintenir leur efficacité.
• En plus des compétences techniques, développez vos compétences relationnelles pour améliorer la collaboration et la communication dans le cadre de projets de machine learning.

En suivant ces conseils, vous serez prêt à évoluer dans le domaine en constante mutation du machine learning et à atteindre vos objectifs professionnels !