Opérationnalisation de l'apprentissage automatique dans les processus

Le monde est de plus en plus contrôlé par les technologies numériques. Big data, intelligence artificielle et voitures autonomes - et ce ne sont qu'une petite partie de ce qui change ou changera nos vies, nos habitudes et la façon dont nous menons nos affaires au quotidien. Mais comment pouvons-nous utiliser l'apprentissage automatique dans la pratique, et pourquoi est-ce un bon investissement commercial ?

C'est l'accessibilité actuelle de grandes quantités de données qui a permis d'utiliser l'apprentissage automatique partout pour résoudre les problèmes commerciaux, mais il y a deux exigences clés pour que cette technologie fonctionne : la qualité des données sources et le modèle débogué qui les utilise. .

À quoi sert l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une méthode d'analyse d'une grande quantité de données par des algorithmes, qui peuvent prendre certaines décisions en fonction de l'analyse et de l'expérience antérieure. L'automatisation de l'apprentissage automatique (ML) est activement utilisée dans les entreprises, car elle vous permet de créer des modèles commerciaux analytiques. Le ML permet à l'IA d'apprendre de manière autonome, de trouver certains modèles dans une grande quantité d'informations et de résoudre les tâches qui lui sont assignées.

L'intelligence artificielle, grâce à l'automatisation de l'apprentissage automatique, peut analyser une grande quantité d'informations, les classer et les structurer, clarifier le sens des données, trouver les erreurs, les erreurs et les contradictions, faire des recommandations et prévoir les dysfonctionnements des équipements ou des systèmes.

L'introduction d'opérations d'apprentissage automatique aide à résoudre des tâches telles que la réduction des coûts des entreprises de transport, la prédiction du comportement des acheteurs et de la demande de marchandises, le diagnostic des patients, la prise de rendez-vous dans les hôpitaux et bien d'autres.

Comment mettre en œuvre les technologies d'apprentissage automatique

Lorsque la qualité des données est en ordre, mais que les algorithmes fonctionnent sur le même ordinateur portable d'un analyste ou d'un scientifique des données, la prochaine tâche difficile apparaît : implémenter des algorithmes dans les processus métier et créer une machine fonctionnelle pour tous les analystes ou l'ensemble de l'entreprise. Une solution complète est nécessaire pour collecter les données nécessaires, les traiter, prédire l'effet de la réévaluation et appliquer des scénarios dans un seul outil.

Maintenant, les grandes entreprises trébuchent sur le manque de solution d'optimisation sur le marché, alors elles essaient de construire une solution interne. La construction et la mise en œuvre d'une solution nécessitent une infrastructure énorme et les efforts du service informatique.

Étape 1. Fixez-vous un objectif

Choisissez la tâche et identifiez une procédure dont vous pouvez expliquer le déroulement en détail. N'oubliez pas que le programme ne remplace pas une personne et ne fait pas de choix en votre nom. Ainsi, il n'est pas nécessaire d'automatiser les procédures qui impliquent de prendre en considération un grand nombre de variables qui se produisent de manière aléatoire.

Transférez des tâches prévisibles vers ML, telles que l'identification du type de document ou la plage de modifications autorisées dans les lectures des capteurs.

Étape 2. Trouver des cas similaires

Pour que le ML fonctionne avec succès, il est essentiel d'avoir des soi-disant "modèles de rôle", il est donc nécessaire de les préparer en quantité suffisante à l'avance : pour chaque catégorie avec laquelle le système comparera de nouveaux exemples. Et plus vous utiliserez d'exemples précis et diversifiés, plus vous obtiendrez un résultat précis en sortie.

Étape 3. Concevoir un algorithme

Après avoir décrit verbalement la procédure, la méthode doit être convertie dans un format qu'une machine peut comprendre, par exemple en utilisant l'un des langages de programmation actuels comme R ou Python. Une fois que le modèle a été entraîné en premier, évaluez son exactitude et choisissez les meilleurs paramètres.

Où peut aller l'analyste si l'algorithme fait tout tout seul ?

Les algorithmes font la plupart du travail qu'une personne peut faire. En ne comprenant pas les nouveaux rôles, l'équipe peut résister à l'innovation et saboter le processus. Il est nécessaire de clarifier les rôles pour éviter une telle situation.

Après avoir implémenté l'algorithme, une personne gérera l'outil au lieu de chercher et de structurer les données ; contrôler les prix au lieu de travailler avec des calculs de haute précision de plusieurs paramètres. La solution garantit la qualité et la précision des calculs, et la personne est engagée dans la gestion : reçoit une prévision, corrige le choix du scénario optimal, et réagit au déclenchement de « voyants d'alerte » en cas de dysfonctionnement. Le processus fonctionne à peu près de la même manière que la réaction du conducteur à l'indicateur de changement d'huile clignotant dans la voiture : le gestionnaire s'allume là où le ML ne peut pas se débrouiller seul.

3 erreurs dans la mise en œuvre de l'apprentissage automatique

La mise en œuvre de l'apprentissage automatique est difficile et coûteuse. Voyons comment utiliser avec succès la technologie et ne pas gaspiller d'argent, car l'apprentissage automatique est un excellent outil pour optimiser les processus métier et augmenter les bénéfices.

Erreur 1 : Les entreprises fixent les mauvais objectifs.

De nombreuses tentatives de mise en œuvre de l'apprentissage automatique se soldent par un échec. L'une des raisons est le manque de compréhension des capacités de la technologie et de ses spécificités. Il est nécessaire de définir un objectif commercial et d'établir des indicateurs par lesquels le succès de sa réalisation sera déterminé. Sur cette base, il est nécessaire de créer des exigences pour l'apprentissage automatique.

Erreur 2 : Les entreprises ne font pas attention à la collecte des données.

La collecte et le stockage des données sont l'une des étapes clés de l'apprentissage automatique. Il est important de bien réfléchir à ce processus. L'application réussie des méthodes et la résolution de problèmes dépendent de la qualité et de la quantité des données. Sinon, cela peut entraîner une augmentation des coûts de main-d'œuvre et, pire encore, l'incapacité d'atteindre l'objectif. Il est donc important de prendre en compte ces aspects :

• Enregistrez les données "brutes".
• Prendre en compte la qualité et le volume des données.
• Veiller à la mise en place d'un système de suivi et de diagnostic des flux de données.

Erreur 3 : Les entreprises créent des processus d'apprentissage automatique de manière incorrecte

Le processus d'apprentissage automatique est itératif et expérimental. Cela implique de tester des algorithmes, de définir des paramètres et de surveiller en permanence l'impact des modifications sur les métriques. Les méthodologies linéaires ne sont pas utilisées dans les projets d'apprentissage automatique, car elles entraînent des problèmes aux étapes ultérieures des tests et de l'exploitation industrielle. Il est nécessaire d'appliquer des méthodologies flexibles et de les adapter à un projet spécifique.

Comment pouvez-vous obtenir le maximum d'avantages?

Pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans les processus métier :

1. Développer des algorithmes.

2. Déployer une infrastructure qui prendra en charge le traitement des données, la formation des réseaux de neurones et l'optimisation des prix, en tenant compte de toutes les contraintes commerciales.

3. Construire un système de surveillance pour le fonctionnement stable de la solution.

4. Former l'équipe et adapter les processus et les rôles des personnes dans l'entreprise.

5. Concevoir et mener des essais pilotes du système.

6. Fournir un soutien et un recyclage régulier de l'algorithme.