Science des données vs apprentissage automatique : en quoi sont-ils différents ?

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Avec la récente croissance explosive de l’IA, deux domaines connectés connaissent une demande importante : la science des données et l’apprentissage automatique.

La valeur du marché mondial de l'IA devrait atteindre près de 2 000 milliards de dollars d'ici 2030, et le besoin de professionnels qualifiés en IA augmente à un rythme croissant. Les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans la création et l'utilisation de systèmes d'IA et sont à l'origine de certains des développements les plus passionnants du secteur.

Bien que les deux disciplines soient souvent confondues, la science des données et l’apprentissage automatique ont des objectifs distincts et nécessitent des compétences différentes. Pour les organisations qui développent une stratégie d’IA, comprendre ces nuances est essentiel pour constituer des équipes efficaces. Et pour les demandeurs d'emploi souhaitant travailler dans le domaine de l'IA, il est crucial de savoir quelles compétences sont nécessaires pour chacun de ces rôles en demande.

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui intègre des concepts et des méthodes issus de l'analyse des données, des sciences de l'information, de l'apprentissage automatique et des statistiques.

Dans l’ensemble, les data scientists visent à extraire des informations exploitables à partir des données pour résoudre un problème commercial ou de recherche. En identifiant les modèles et les tendances au fil du temps, les data scientists aident les organisations à prendre des décisions plus éclairées, à améliorer leur efficacité et à développer des stratégies basées sur les données.

En règle générale, un workflow de science des données comprend les étapes suivantes :

Parce qu’il est utile d’obtenir des informations précieuses à partir des données dans presque tous les secteurs, la science des données a de nombreuses applications possibles dans un large éventail d’industries.

Voici quelques exemples de cas d’utilisation courants dans l’industrie pour la science des données :

L’apprentissage automatique est à la fois un sous-ensemble de l’IA et une technique utilisée en science des données. Les algorithmes d'apprentissage automatique détectent les modèles et les relations dans les données, ajustant de manière autonome leur comportement pour améliorer leurs performances au fil du temps. Avec suffisamment de données d’entraînement de haute qualité, les systèmes d’apprentissage automatique peuvent effectuer des prédictions et des analyses complexes qu’il serait difficile, voire impossible, de coder manuellement.

Les ingénieurs en apprentissage automatique visent à créer des systèmes d’apprentissage automatique flexibles et fiables, capables de s’adapter aux nouvelles données. Cette approche centrée sur les données différencie l'apprentissage automatique des logiciels traditionnels. Contrairement aux logiciels classiques, qui ont des règles codées en dur, les modèles d’apprentissage automatique peuvent ajuster automatiquement leur comportement lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données, sans l’intervention d’un développeur humain.

Les pipelines d'apprentissage automatique, similaires aux flux de travail de science des données, commencent par la collecte et le prétraitement des données. Le modèle prend ensuite en compte un ensemble initial de données de formation, identifie les modèles et les relations dans cet ensemble de données et utilise ces informations pour ajuster les variables internes appelées paramètres. Le modèle est ensuite évalué sur un nouvel ensemble de données de test pour valider son exactitude et voir comment il répond à des données inédites.

Toutes ces étapes sont familières dans le pipeline de la science des données. Mais alors que l'étape suivante d'un data scientist consiste généralement à présenter les résultats de ses analyses aux parties prenantes, un ingénieur en machine learning est généralement responsable du déploiement, de la surveillance et de la maintenance des modèles en production. Ces étapes de déploiement et de surveillance de modèles ressemblent au cycle DevOps pour les logiciels traditionnels, conduisant à la vulgarisation du terme opérations d'apprentissage automatique (MLOps).

Le déploiement d'un modèle fait référence à son intégration dans des applications et des logiciels de production, et la surveillance implique le suivi, le débogage et la maintenance du modèle après le déploiement. Les environnements réels étant en constante évolution, les équipes MLOps affinent et recyclent les modèles en permanence pour garantir qu'ils continuent de fonctionner correctement au fil du temps.

Tout comme la science des données, l’apprentissage automatique est utile dans de nombreux secteurs. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent exécuter un large éventail de fonctions pertinentes pour les objectifs commerciaux, telles que la prédiction, l'automatisation des flux de travail et la génération de contenu.

Voici quelques exemples de cas d’utilisation courants de l’apprentissage automatique dans l’industrie :