Qu’est-ce que l’autoML ?

Publié le : 23 décembre 20214 mins de lecture

Depuis l’Antiquité, le monde des machines intelligentes préoccupe les esprits. Cette théorie est le support de pensée de ce qui arrivera plus tard l’intelligence artificielle (IA). En 1990, le Machine Learning automatisé ou auto ML apparaît et révolutionne tranquillement le monde de cette intelligence artificielle. Il est conçu pour produire lui-même des modèles d’apprentissage optimisés en fonction de l’utilisation. Mais, qu’est-ce que l’auto ML ?

Qu’est-ce que l’auto ML ?

L’apprentissage automatique restait autrefois dans l’ombre des systèmes experts, mais il a connu un essor fulgurant ces 15 dernières années grâce à l’explosion des données et aux progrès matériels. Actuellement omniprésent, les progrès en vogue et leur impact sur les entreprises sont indéniables. L’apprentissage automatique ou auto ML, par exemple, permet de prendre en charge les tâches et étapes complexes de la programmation des modèles d’apprentissage automatique. Comme son nom l’indique, cet outil automatise toute la chaîne de traitement des méthodes classiques de Machine Learning. L’objectif est de réduire le nombre d’hyperparamètres et/ou de se les approprier automatiquement, de simplifier les outils afin qu’ils puissent être utilisés sans être un expert en apprentissage automatique. Cela permet également de déterminer l’algorithme qui donne les meilleurs résultats pour des problèmes concrets.

Quelles sont les solutions de ML automatique les plus populaires ?

Il existe actuellement différentes technologies d’utilisation de l’auto ML sur le marché. Il y a le Google Cloud Auto ML : c’est un système qui fonctionne sur le double principe de l’apprentissage par amélioration et non supervisé afin de gérer l’ingénierie et la production de fonctionnalités. Il y a aussi le DataRobot qui a été créé en janvier 2018. Cette plateforme démocratise la data science et automatise toute la chaîne de données, de l’intégration des données à l’étape de déploiement des modèles. Elle est alimentée par des algorithmes open source récents connus pour améliorer les performances de l’IA. Enfin, il existe le dispositif Knime qui permet une analyse intégrative des données après traitement.

Quels sont les principaux avantages de l’auto ML ?

Avec auto ML, qui est capable d’automatiser toutes les procédures de mise en œuvre de l’analyse prédictive, les entreprises peuvent se passer d’un data scientist. C’est une véritable révolution si elles cherchent à obtenir des résultats plus efficaces et plus performants en un temps record. Le ML automatique permet de gagner beaucoup de temps. Il fournit également une bonne base pour la préparation des données, évite l’utilisation de paramètres par défaut dans les modèles, simplifie les processus de création et de gestion des modèles et optimise le Deep Learning. En bref, cet outil permet d’accélérer tout en optimisant les tâches humaines à travers une amélioration du quotidien.

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