Algorithmes de prédiction et Machine Learning

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Qui n’a jamais rêvé de prévoir l’avenir ? L’utilisation du Machine Learning dans la prévention des catastrophes naturelles promet une évolution des systèmes de sécurité. Focus sur l’utilisation et le fonctionnement de l’Intelligence Artificielle dans les nouveaux systèmes d’alerte.

Les avantages

S’il faut approfondir un peu plus notre connaissance sur les algorithmes de prédiction, alors on en viendra vite à dire qu’ils suivent un arbre de décision. Celui-ci est un outil d’aide à la décision. Il présente un ensemble de choix sous la forme graphique d’un arbre. Eh oui ! Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités de chacune des branches qu’on peut imaginer comme des possibilités. Ces arbres décrivent comment répartir une certaine population d’individus (une entreprise par exemple) en fonction d’une variable (notamment l’objectif fixé par une entreprise). Ils sont donc bien utiles pour les firmes !

En effet, il est fort à parier que le Big Data et l’Intelligence Artificielle peuvent nous simplifier la vie. En utilisant les algorithmes de prédictions, la machine va apprendre de l’historique dont elle dispose et pourra prédire un comportement sous la forme d’une réponse simple à une question.

Prenons un exemple : une entreprise commercialise un service avec abonnement, avec ou sans engagement. Vous savez que retenir un client est plus rentable que de chercher à en acquérir des nouveaux. Grâce à ces algorithmes de prédiction, les managers ciblent plus facilement les choix des clients et élaborent plus aisément une nouvelle stratégie. Les entreprises utilisent aussi les algorithmes de clustering.

Pour plus de précision : c’est un algorithme de Machine Learning pratique pour identifier des groupes de comportements similaires. Voici un nouvel exemple : On veut comprendre les attitudes de différents clients en fonction de situations variées. De fait, on verra le comportement qui sera le plus adopté par les individus et puis celui des autres : des électrons libres. Autrement dit, ceux qui représentent des exceptions. L’entreprise peut donc personnaliser son service le plus précisément possible.

Tant d’avantages que nous pouvons trouver aux algorithmes de prédictions, qu’en est-il des inconvénients ?

Les limites

En utilisant les données géologique et satellites d’un territoire, l’intelligence artificielle est aujourd’hui capable de prévoir des évènements tels que les séismes et les inondations. Elles sont souvent associées à des capteurs ce qui permet une complémentarité.

On a assisté à des utilisations de l’IA par les banques ou les assurances à des fins arbitraires. En cas de doute, sur la décision à prendre par rapport à la signature d’un contrat, on peut avoir recours à des algorithmes de prédiction pour entrevoir les risques futurs ce qui entraine potentiellement des biais d’échantillonnage.

Néanmoins, il faut bien garder en tête que ces algorithmes ne sont pas fiables à 100%, ils doivent servir d’appui, de complément à l’intelligence et l’analyse humaine. L’IA est produite sur des données d’entraînement lorsqu’elle est utilisée, en situation réelle on assiste parfois à un décalage. Ces erreurs ne sont pas toujours explicables, le phénomène de boite noire compliquant la détection du problème. Une adaptation constante aux fluctuations climatiques et géologiques est indispensable pour les utilisateurs des algorithmes de prédiction.

Même dans les cas où on utilise le Machine Learning, il est indispensable d’assurer le paramétrage en amont. La résolution d’un problème est basée sur des hypothèses initiales qui peuvent largement varier selon le contexte. La modification d’une variable au sommet de l’arbre peut modifier la structure dans son entièreté. On parle alors d’effet papillon. Il est donc impératif de faire les bons choix de traitement. Dans le secteur de la sécurité, la maîtrise des usages demeure une nécessité.

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First multi-technology student project in France. DLT— AI — IoT — VR — 150 students, 6 campuses and 4 cities. www.kryptosphere.org

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