“Tout apprentissage nécessite de sortir de sa zone de confort”
Comment se déroule la phase de Machine Learning du projet ?
Définition des Objectifs et des Cas d'Usage :
Identifier clairement les objectifs du projet IA et les résultats attendus
Déterminer les cas d’usage spécifiques où l’IA apportera une valeur ajoutée
Collecte et Préparation des Données :
Recueil des données pertinentes nécessaires à l’apprentissage de l’algorithme
Structuration et nettoyage des données pour garantir leur qualité et leur pertinence
Sélection des Modèles et Algorithmes :
Choix du ou des modèles de machine learning et des algorithmes adaptés aux besoins du projet
Tests et comparaisons des modèles pour identifier celui qui offre les meilleures performances
Entraînement et Validation du Modèle :
Entraînement des différents modèles et assistants sur les jeux de données préparés
Analyse des performances des modèles à l’aide de méthodes de validation croisées et ajustement des paramètres en conséquence
Tests de déploiement et d’intégration :
Tests de déploiement du modèle validé dans un environnement sécurisé
Tests d’intégration du modèle validé dans les systèmes existants pour vérifier son fonctionnement en continu et sa bonne interaction avec d’autres applications
Suivi et Amélioration Continue :
Mise en place d’un système de monitoring pour suivre les performances du modèle en production
Collecte des feedbacks et ajustement du modèle pour améliorer ses performances au fil du temps en fonction des nouvelles données et des évolutions des besoins
