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Les métriques d'évaluation des modèles de machine learning

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Cheat Sheet n°2 :
Metriques d'évaluation des modèles de machine learning

Apprenez à évaluer vos modèles de machine learning avec notre fiche de révision détaillée. Cette ressource pratique vous offre des explications claires et des exemples concrets pour chaque métrique essentielle d'évaluation. Parfaite pour les débutants ou ceux qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances, cette fiche vous guidera pas à pas dans la maîtrise des principales métriques d'évaluation.

Notre fiche de révision couvre toutes les métriques importantes telles que l'Accuracy (Précision), la Précision Positive, le Recall (Rappel ou Sensibilité), la Matrice de Confusion, le F1-Score, et le ROC-AUC (Receiver Operating Characteristic - Area Under Curve). Téléchargez cette fiche indispensable pour réviser efficacement et renforcer vos compétences en évaluation de modèles de machine learning.

Un outil incontournable pour progresser rapidement et réussir dans le domaine de l'évaluation des performances des modèles en machine learning.

Mockup Fiche de révision IA_2

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10/07/2024 Temps de lecture 2 min

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Il existe trois principales catégories de machine learning : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.\nL'apprentissage supervisé implique l'entraînement des algorithmes sur des ensembles de données étiquetées, comprenant à la fois les entrées et les sorties souhaitées. Par exemple, pour reconnaître des images de chats, un modèle est entraîné avec des milliers d'images de chats (entrées) et leurs étiquettes correspondantes (sorties). Une fois entraîné, le modèle peut prédire si une nouvelle image contient un chat.\nL'apprentissage non supervisé, en revanche, utilise des données sans labels. L'algorithme explore les données pour y trouver des structures cachées ou des regroupements. Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.\nEnfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique. \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Cas d’utilisation du machine learning</h2>\nLe machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Reconnaissance d'image et de parole : Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. 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C’est pourquoi, si vous souhaitez devenir un professionnel de l’IA tout en explorant d'autres aspects du machine learning, vous pouvez consulter notre formation en alternance <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data et IA Engineer</a>.", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\">Les trois fonctions du machine learning</h2>\nLe machine learning repose sur l'utilisation d'algorithmes qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il existe trois principales catégories de machine learning : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.\nL'apprentissage supervisé implique l'entraînement des algorithmes sur des ensembles de données étiquetées, comprenant à la fois les entrées et les sorties souhaitées. 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11/06/2024 Temps de lecture 3 min

La boîte à outils du Data Scientist
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Les bibliothèques Python suivantes sont particulièrement cruciales dans le domaine de la data science :\n\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\">TensorFlow</a> : développé par Google, c'est une bibliothèque de pointe pour le deep learning. 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Cela facilite grandement le déploiement sur n'importe quelle autre machine, sans se soucier des dépendances spécifiques ou des configurations système.\n<h1 style=\"font-size: 30px;\"> Les frameworks et les systèmes de gestion de bases de données </h1>\nLes data scientists utilisent des outils clés pour gérer efficacement les gros volumes de données.\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://hadoop.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Hadoop </a>: fondamental pour le travail avec le \"big data\", Hadoop supporte le stockage et le traitement distribués des données sur plusieurs machines, accélérant ainsi leur traitement en les divisant en segments plus petits.</li>\n<li><a href=\"https://spark.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Spark</a> : capable de traiter les données directement en mémoire vive, Spark excelle dans les tâches nécessitant un traitement quasi instantané, telles que le suivi en temps réel des interactions sur des sites web.</li>\n</ul>\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\"> Les plateformes de Machine Learning et AutoML </h1>\nLe machine learning et la modélisation prédictive sont cruciaux pour les data scientists. L'utilisation de plateformes spécialisées accélère significativement le développement et l'application de ces modèles.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">AutoML Tools : simplification et automatisation du Machine Learning </h3>\nGoogle Cloud AutoML et <a href=\"https://www.datarobot.com/\" rel=\"noopener\">DataRobot</a> simplifient la création de modèles de machine learning en minimisant le besoin de programmation. Ils automatisent des tâches techniques telles que la sélection et l'optimisation de modèles, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'interprétation des résultats. Google Cloud AutoML est particulièrement accessible pour les débutants, tandis que DataRobot offre des fonctionnalités avancées pour automatiser intégralement le processus de modélisation. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">ML Platforms : des environnements complets pour le ML </h3>\n<a href=\"https://www.databricks.com/fr/try-databricks?scid=7018Y000001Fi0tQAC&utm_medium=paid+search&utm_source=google&utm_campaign=19851578592&utm_adgroup=150195315347&utm_content=trial&utm_offer=try-databricks&utm_ad=666067198478&utm_term=databricks&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwr7ayBhAPEiwA6EIGxOG_hXuRdIqKJmOleOxKMbEwLX7Y0fbsZHYcJq0tIBJZHwPe35lE_RoC2QoQAvD_BwE#account\" rel=\"noopener\">Databricks</a> et Amazon <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/sagemaker/\" rel=\"noopener\">SageMaker</a> fournissent des environnements intégrés pour le développement, le test, et le déploiement de modèles de machine learning. Databricks facilite la collaboration sur des projets complexes en intégrant des outils comme Apache Spark, TensorFlow, et Keras. SageMaker, quant à lui, optimise le déploiement de modèles à grande échelle et propose des outils pour le réglage automatique des modèles, rendant l'optimisation des algorithmes à la fois efficace et rentable.\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">L’automatisation des processus de données </h1>\nL'automatisation des processus est essentielle pour maximiser l'efficacité et la précision dans les projets de data science. Elle permet de réduire les tâches manuelles répétitives et d'accroître la productivité. Voici deux outils clés qui facilitent l'orchestration et l'automatisation des workflows. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Orchestration et Automatisation des Workflows </h3>\n<a href=\"https://airflow.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Airflow</a> : outil open-source pour orchestrer des workflows complexes, Airflow permet aux data scientists de planifier et de surveiller des flux de travail automatisés, assurant l'exécution des tâches en respectant les dépendances et les timings précis. <a href=\"https://www.kubeflow.org/\" rel=\"noopener\">Kubeflow</a> : utilisant Kubernetes, Kubeflow est spécialement conçu pour les workflows de machine learning, facilitant la gestion et la montée en échelle des projets de la recherche à la production. Vous souhaitez devenir un expert des données ? Alors, formez-vous rapidement grâce aux formations de la Wild Code School.  Vous êtes débutant ? Découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Bootcamp Data Analyst</a> afin d'être autonome en quelques mois. Vous disposez déjà de connaissances en la matière, suivez notre <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\">formation en alternance Data & IA Engineer !</a>", "rss_summary" : "<pre style=\"font-size: 30px;\"> </pre>\n<div>Pour rappel, le <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Data Scientist</a> permet à une entreprise de comprendre son environnement et ses performances grâce à la donnée.  Le data scientist dépend d'une multitude d'outils pour mener à bien sa mission. 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De la collecte et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation, cet article présente une liste d'outils incontournables pour les data scientists en herbe et expérimentés.</div>\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">Les langages de programmation essentiels pour les Data Scientists </h1>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python : la simplicité au service de la puissance</h3>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">\n<a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-python-et-exceller-en-data\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Python est un langage de programmation</a> hautement préféré par les data scientists pour sa syntaxe claire et son code lisible, ce qui réduit le temps de développement et simplifie le maintien des projets. Les bibliothèques Python suivantes sont particulièrement cruciales dans le domaine de la data science :\n\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\">TensorFlow</a> : développé par Google, c'est une bibliothèque de pointe pour le deep learning. 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Voici deux exemples emblématiques qui illustrent cette importance. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Jupyter Notebook : un incontournable pour l'analyse de données </h3>\n<a href=\"https://jupyter.org/\" rel=\"noopener\">Jupyter Notebook</a> est un environnement de développement intégré (IDE) web qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Outre sa facilité d'utilisation, il supporte plus de 40 langues de programmation, y compris Python et R. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Docker : simplifie le déploiement des applications </h3>\n<a href=\"https://www.docker.com/\" rel=\"noopener\">Docker</a> est une plateforme de conteneurisation qui encapsule le code d'une application et toutes ses dépendances dans un conteneur isolé, ce qui élimine le \"ça marche sur ma machine\" syndrome. 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L'utilisation de plateformes spécialisées accélère significativement le développement et l'application de ces modèles.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">AutoML Tools : simplification et automatisation du Machine Learning </h3>\nGoogle Cloud AutoML et <a href=\"https://www.datarobot.com/\" rel=\"noopener\">DataRobot</a> simplifient la création de modèles de machine learning en minimisant le besoin de programmation. Ils automatisent des tâches techniques telles que la sélection et l'optimisation de modèles, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'interprétation des résultats. Google Cloud AutoML est particulièrement accessible pour les débutants, tandis que DataRobot offre des fonctionnalités avancées pour automatiser intégralement le processus de modélisation. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">ML Platforms : des environnements complets pour le ML </h3>\n<a href=\"https://www.databricks.com/fr/try-databricks?scid=7018Y000001Fi0tQAC&utm_medium=paid+search&utm_source=google&utm_campaign=19851578592&utm_adgroup=150195315347&utm_content=trial&utm_offer=try-databricks&utm_ad=666067198478&utm_term=databricks&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwr7ayBhAPEiwA6EIGxOG_hXuRdIqKJmOleOxKMbEwLX7Y0fbsZHYcJq0tIBJZHwPe35lE_RoC2QoQAvD_BwE#account\" rel=\"noopener\">Databricks</a> et Amazon <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/sagemaker/\" rel=\"noopener\">SageMaker</a> fournissent des environnements intégrés pour le développement, le test, et le déploiement de modèles de machine learning. 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Les bibliothèques Python suivantes sont particulièrement cruciales dans le domaine de la data science :\n\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\">TensorFlow</a> : développé par Google, c'est une bibliothèque de pointe pour le deep learning. 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Voici deux exemples emblématiques qui illustrent cette importance. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Jupyter Notebook : un incontournable pour l'analyse de données </h3>\n<a href=\"https://jupyter.org/\" rel=\"noopener\">Jupyter Notebook</a> est un environnement de développement intégré (IDE) web qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Outre sa facilité d'utilisation, il supporte plus de 40 langues de programmation, y compris Python et R. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Docker : simplifie le déploiement des applications </h3>\n<a href=\"https://www.docker.com/\" rel=\"noopener\">Docker</a> est une plateforme de conteneurisation qui encapsule le code d'une application et toutes ses dépendances dans un conteneur isolé, ce qui élimine le \"ça marche sur ma machine\" syndrome. Cela facilite grandement le déploiement sur n'importe quelle autre machine, sans se soucier des dépendances spécifiques ou des configurations système.\n<h1 style=\"font-size: 30px;\"> Les frameworks et les systèmes de gestion de bases de données </h1>\nLes data scientists utilisent des outils clés pour gérer efficacement les gros volumes de données.\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://hadoop.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Hadoop </a>: fondamental pour le travail avec le \"big data\", Hadoop supporte le stockage et le traitement distribués des données sur plusieurs machines, accélérant ainsi leur traitement en les divisant en segments plus petits.</li>\n<li><a href=\"https://spark.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Spark</a> : capable de traiter les données directement en mémoire vive, Spark excelle dans les tâches nécessitant un traitement quasi instantané, telles que le suivi en temps réel des interactions sur des sites web.</li>\n</ul>\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\"> Les plateformes de Machine Learning et AutoML </h1>\nLe machine learning et la modélisation prédictive sont cruciaux pour les data scientists. L'utilisation de plateformes spécialisées accélère significativement le développement et l'application de ces modèles.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">AutoML Tools : simplification et automatisation du Machine Learning </h3>\nGoogle Cloud AutoML et <a href=\"https://www.datarobot.com/\" rel=\"noopener\">DataRobot</a> simplifient la création de modèles de machine learning en minimisant le besoin de programmation. Ils automatisent des tâches techniques telles que la sélection et l'optimisation de modèles, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'interprétation des résultats. Google Cloud AutoML est particulièrement accessible pour les débutants, tandis que DataRobot offre des fonctionnalités avancées pour automatiser intégralement le processus de modélisation. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">ML Platforms : des environnements complets pour le ML </h3>\n<a href=\"https://www.databricks.com/fr/try-databricks?scid=7018Y000001Fi0tQAC&utm_medium=paid+search&utm_source=google&utm_campaign=19851578592&utm_adgroup=150195315347&utm_content=trial&utm_offer=try-databricks&utm_ad=666067198478&utm_term=databricks&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwr7ayBhAPEiwA6EIGxOG_hXuRdIqKJmOleOxKMbEwLX7Y0fbsZHYcJq0tIBJZHwPe35lE_RoC2QoQAvD_BwE#account\" rel=\"noopener\">Databricks</a> et Amazon <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/sagemaker/\" rel=\"noopener\">SageMaker</a> fournissent des environnements intégrés pour le développement, le test, et le déploiement de modèles de machine learning. Databricks facilite la collaboration sur des projets complexes en intégrant des outils comme Apache Spark, TensorFlow, et Keras. SageMaker, quant à lui, optimise le déploiement de modèles à grande échelle et propose des outils pour le réglage automatique des modèles, rendant l'optimisation des algorithmes à la fois efficace et rentable.\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">L’automatisation des processus de données </h1>\nL'automatisation des processus est essentielle pour maximiser l'efficacité et la précision dans les projets de data science. Elle permet de réduire les tâches manuelles répétitives et d'accroître la productivité. Voici deux outils clés qui facilitent l'orchestration et l'automatisation des workflows. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Orchestration et Automatisation des Workflows </h3>\n<a href=\"https://airflow.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Airflow</a> : outil open-source pour orchestrer des workflows complexes, Airflow permet aux data scientists de planifier et de surveiller des flux de travail automatisés, assurant l'exécution des tâches en respectant les dépendances et les timings précis. <a href=\"https://www.kubeflow.org/\" rel=\"noopener\">Kubeflow</a> : utilisant Kubernetes, Kubeflow est spécialement conçu pour les workflows de machine learning, facilitant la gestion et la montée en échelle des projets de la recherche à la production. Vous souhaitez devenir un expert des données ? Alors, formez-vous rapidement grâce aux formations de la Wild Code School.  Vous êtes débutant ? 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De la collecte et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation, cet article présente une liste d'outils incontournables pour les data scientists en herbe et expérimentés.\n</div> \n  \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">Les langages de programmation essentiels pour les Data Scientists </h1> \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python : la simplicité au service de la puissance</h3> \n<ul> \n <li aria-level=\"1\"> <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-python-et-exceller-en-data\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Python est un langage de programmation</a> hautement préféré par les data scientists pour sa syntaxe claire et son code lisible, ce qui réduit le temps de développement et simplifie le maintien des projets. 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De la collecte et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation, cet article présente une liste d'outils incontournables pour les data scientists en herbe et expérimentés.\n</div> \n  \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">Les langages de programmation essentiels pour les Data Scientists </h1> \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python : la simplicité au service de la puissance</h3> \n<ul> \n <li aria-level=\"1\"> <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-python-et-exceller-en-data\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Python est un langage de programmation</a> hautement préféré par les data scientists pour sa syntaxe claire et son code lisible, ce qui réduit le temps de développement et simplifie le maintien des projets. 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De la collecte et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation, cet article présente une liste d'outils incontournables pour les data scientists en herbe et expérimentés.</div>\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">Les langages de programmation essentiels pour les Data Scientists </h1>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python : la simplicité au service de la puissance</h3>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">\n<a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-python-et-exceller-en-data\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Python est un langage de programmation</a> hautement préféré par les data scientists pour sa syntaxe claire et son code lisible, ce qui réduit le temps de développement et simplifie le maintien des projets. Les bibliothèques Python suivantes sont particulièrement cruciales dans le domaine de la data science :\n</li></ul>", "postSummaryRss" : "<pre style=\"font-size: 30px;\"> </pre> \n<div>\n Pour rappel, le \n <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Data Scientist</a> permet à une entreprise de comprendre son environnement et ses performances grâce à la donnée.\n   Le data scientist dépend d'une multitude d'outils pour mener à bien sa mission. De la collecte et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation, cet article présente une liste d'outils incontournables pour les data scientists en herbe et expérimentés.\n</div> \n  \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">Les langages de programmation essentiels pour les Data Scientists </h1> \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python : la simplicité au service de la puissance</h3> \n<ul> \n <li aria-level=\"1\"> <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-python-et-exceller-en-data\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Python est un langage de programmation</a> hautement préféré par les data scientists pour sa syntaxe claire et son code lisible, ce qui réduit le temps de développement et simplifie le maintien des projets. 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De la collecte et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation, cet article présente une liste d'outils incontournables pour les data scientists en herbe et expérimentés.</div>\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\">Les langages de programmation essentiels pour les Data Scientists </h1>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python : la simplicité au service de la puissance</h3>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">\n<a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-python-et-exceller-en-data\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Python est un langage de programmation</a> hautement préféré par les data scientists pour sa syntaxe claire et son code lisible, ce qui réduit le temps de développement et simplifie le maintien des projets. Les bibliothèques Python suivantes sont particulièrement cruciales dans le domaine de la data science :\n\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\">TensorFlow</a> : développé par Google, c'est une bibliothèque de pointe pour le deep learning. Elle permet aux utilisateurs de créer des réseaux de neurones complexes et de les entraîner avec une grande efficacité énergétique et computationnelle.</li>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://pytorch.org/\" rel=\"noopener\">PyTorch</a> : favorisé pour ses capacités de débogage en temps réel, PyTorch supporte des calculs dynamiques qui sont essentiels pour les modèles qui nécessitent des adaptations fréquentes durant l'exécution.</li>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://scikit-learn.org/stable/\" rel=\"noopener\">Scikit-learn</a> : idéal pour ceux qui débutent en machine learning, cette bibliothèque offre une multitude d'algorithmes pré-implémentés pour la classification, la régression, le clustering, et la réduction de dimensionnalité.</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"> R : l'outil de prédilection pour l'analyse statistique</h3>\nR est spécialement valorisé pour son écosystème riche en packages statistiques et sa capacité à gérer des ensembles de données volumineux :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://shiny.posit.co/\" rel=\"noopener\">Shiny</a> : ce package transforme les analyses R en applications web dynamiques, facilitant ainsi la collaboration et le partage de résultats interactifs avec des non-spécialistes.</li>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://ggplot2.tidyverse.org/\" rel=\"noopener\">ggplot2</a> : utilisé pour sa versatilité dans la création de graphiques détaillés et esthétiques, ggplot2 utilise une grammaire de graphiques qui permet aux utilisateurs de construire presque tout type de représentation visuelle de données. </li>\n</ul>\n<h1 style=\"font-size: 30px;\">Les environnements de développement indispensables </h1>\nLes environnements de développement jouent un rôle crucial dans le quotidien des data scientists en offrant des outils adaptés pour l'écriture, le test et le déploiement de code. Voici deux exemples emblématiques qui illustrent cette importance. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Jupyter Notebook : un incontournable pour l'analyse de données </h3>\n<a href=\"https://jupyter.org/\" rel=\"noopener\">Jupyter Notebook</a> est un environnement de développement intégré (IDE) web qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Outre sa facilité d'utilisation, il supporte plus de 40 langues de programmation, y compris Python et R. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Docker : simplifie le déploiement des applications </h3>\n<a href=\"https://www.docker.com/\" rel=\"noopener\">Docker</a> est une plateforme de conteneurisation qui encapsule le code d'une application et toutes ses dépendances dans un conteneur isolé, ce qui élimine le \"ça marche sur ma machine\" syndrome. Cela facilite grandement le déploiement sur n'importe quelle autre machine, sans se soucier des dépendances spécifiques ou des configurations système.\n<h1 style=\"font-size: 30px;\"> Les frameworks et les systèmes de gestion de bases de données </h1>\nLes data scientists utilisent des outils clés pour gérer efficacement les gros volumes de données.\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https://hadoop.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Hadoop </a>: fondamental pour le travail avec le \"big data\", Hadoop supporte le stockage et le traitement distribués des données sur plusieurs machines, accélérant ainsi leur traitement en les divisant en segments plus petits.</li>\n<li><a href=\"https://spark.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Spark</a> : capable de traiter les données directement en mémoire vive, Spark excelle dans les tâches nécessitant un traitement quasi instantané, telles que le suivi en temps réel des interactions sur des sites web.</li>\n</ul>\n \n<h1 style=\"font-size: 30px;\"> Les plateformes de Machine Learning et AutoML </h1>\nLe machine learning et la modélisation prédictive sont cruciaux pour les data scientists. L'utilisation de plateformes spécialisées accélère significativement le développement et l'application de ces modèles.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">AutoML Tools : simplification et automatisation du Machine Learning </h3>\nGoogle Cloud AutoML et <a href=\"https://www.datarobot.com/\" rel=\"noopener\">DataRobot</a> simplifient la création de modèles de machine learning en minimisant le besoin de programmation. Ils automatisent des tâches techniques telles que la sélection et l'optimisation de modèles, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'interprétation des résultats. Google Cloud AutoML est particulièrement accessible pour les débutants, tandis que DataRobot offre des fonctionnalités avancées pour automatiser intégralement le processus de modélisation. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">ML Platforms : des environnements complets pour le ML </h3>\n<a href=\"https://www.databricks.com/fr/try-databricks?scid=7018Y000001Fi0tQAC&utm_medium=paid+search&utm_source=google&utm_campaign=19851578592&utm_adgroup=150195315347&utm_content=trial&utm_offer=try-databricks&utm_ad=666067198478&utm_term=databricks&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwr7ayBhAPEiwA6EIGxOG_hXuRdIqKJmOleOxKMbEwLX7Y0fbsZHYcJq0tIBJZHwPe35lE_RoC2QoQAvD_BwE#account\" rel=\"noopener\">Databricks</a> et Amazon <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/sagemaker/\" rel=\"noopener\">SageMaker</a> fournissent des environnements intégrés pour le développement, le test, et le déploiement de modèles de machine learning. 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Voici deux outils clés qui facilitent l'orchestration et l'automatisation des workflows. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Orchestration et Automatisation des Workflows </h3>\n<a href=\"https://airflow.apache.org/\" rel=\"noopener\">Apache Airflow</a> : outil open-source pour orchestrer des workflows complexes, Airflow permet aux data scientists de planifier et de surveiller des flux de travail automatisés, assurant l'exécution des tâches en respectant les dépendances et les timings précis. <a href=\"https://www.kubeflow.org/\" rel=\"noopener\">Kubeflow</a> : utilisant Kubernetes, Kubeflow est spécialement conçu pour les workflows de machine learning, facilitant la gestion et la montée en échelle des projets de la recherche à la production. Vous souhaitez devenir un expert des données ? Alors, formez-vous rapidement grâce aux formations de la Wild Code School.  Vous êtes débutant ? 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01/08/2024 Temps de lecture 3 min

Que nous promet l'intelligence artificielle générale (AGI) ?
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Bien que ce timing soit sujet à débat parmi les experts, certains chercheurs observent déjà des \"étincelles d'AGI\" dans les modèles de langage actuels. Le progrès fulgurant des LLM nous pousse à croire, comme Ben Goertzel, PDG de l’entreprise SingularityNET et considéré comme le père de l’AGI, que nous pourrions être plus proches de cette réalité qu'on ne le pense. Il a notamment déclaré lors du discours de clôture du Beneficial AGI Summit 2024 : « Il me semble tout à fait plausible que nous puissions parvenir à une intelligence artificielle générale de niveau humain d’ici, disons, les trois à huit prochaines années. »\n", "post_body" : "La filiale de Google en charge des recherches sur l’IA, baptisée DeepMind, estime que <a href=\"https://venturebeat.com/ai/here-is-how-far-we-are-to-achieving-agi-according-to-deepmind/\" style=\"font-weight: bold;\">l'AGI pourrait être réalisée d'ici à une décennie</a>. 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Le concept n’est cependant pas nouveau, puisque Stephen Hawking avait déjà déclaré en 2014 : « Le développement d’une intelligence artificielle complète pourrait signifier la fin de la race humaine. Elle se développerait de manière autonome et se redessinerait à un rythme de plus en plus rapide. Les humains, limités par une évolution biologique lente, ne pourraient pas la concurrencer et seraient supplantés. »\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Ce qu’est l’AGI</h2>\nL'AGI se distingue par sa capacité à effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut accomplir. Elle serait capable de raisonner, planifier, résoudre des problèmes, penser de manière abstraite, comprendre des concepts complexes, apprendre de l'expérience et s'adapter à de nouvelles situations. En d'autres termes, une véritable AGI posséderait une flexibilité cognitive comparable à celle de l'esprit humain.\nSelon <a href=\"https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-working-new-reasoning-technology-under-code-name-strawberry-2024-07-12/\" style=\"font-weight: bold;\">Reuters</a>, OpenAI travaillerait en ce moment à un nouveau programme baptisé Strawberry, dont l’objectif est de garantir l’autonomie des modèles dans leur exploration du net. Ils pourront alors accomplir des tâches complexes et effectuer un raisonnement égal, voire supérieur, au raisonnement humain. Pendant ce temps, en France, <a href=\"https://presse.bpifrance.fr/the-h-company-hcompanyai-realise-une-levee-de-fonds-de-220-millions-de-dollars-pour-sa-vision-de-lintelligence-artificielle-generale-agi\" style=\"font-weight: bold;\">la société H Company a levé 220 millions d’euros</a> auprès d’investisseurs tels que Xavier Niel, Bernard Arnaud et Amazon pour continuer ses recherches sur le développement de l’AGI et démocratiser ses modèles. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">AGI : comment ça marche ?</h3>\nLe fonctionnement de l'AGI repose sur plusieurs piliers technologiques et théoriques qui commencent par l’apprentissage profond. L’AGI utiliserait en effet des réseaux neuronaux profonds pour modéliser des données complexes. Les algorithmes d’apprentissage automatique avancés lui permettraient ensuite d’améliorer ses performances au fil du temps, en apprenant de nouvelles informations et en ajustant ses modèles en conséquence. Résultat : l’AGI serait capable de comprendre et de générer du langage humain de manière fluide, permettant une interaction naturelle avec les utilisateurs. Ces capacités de raisonnement logique et de planification stratégiques pourraient s’avérer essentielles pour résoudre les problèmes complexes et imprévus qu’elle pourrait rencontrer.\nL’AGI est toutefois indissociable du concept de singularité technologique. Soit le moment où les machines deviennent suffisamment intelligentes pour créer de nouvelles machines encore plus performantes, entraînant un cycle de croissance exponentielle qui, selon certains experts ou auteurs de science-fiction, amènerait à la fin de l’humanité.\nBen Goertzel a notamment déclaré à ce propos : « Je pense qu’une fois qu’une AGI sera capable d’introspecter son propre esprit, elle pourra faire de l’ingénierie et de la science à un niveau humain ou surhumain. Elle devrait être capable de créer une AGI plus intelligente, puis une AGI encore plus intelligente, et enfin permettre une explosion de l’intelligence. »\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Utilisations de l'AGI</h3>\nL'AGI pourrait révolutionner de nombreux secteurs en automatisant des tâches complexes et en améliorant la prise de décision. Voici quelques exemples d'applications potentielles :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Médecine : Diagnostic et traitement personnalisés, recherche de nouveaux médicaments, gestion des soins de santé.</li>\n<li aria-level=\"1\">Finance : Analyse prédictive des marchés, gestion des risques, détection des fraudes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Éducation : Systèmes d'apprentissage adaptatif, tutorat personnalisé, analyse des performances éducatives.</li>\n<li aria-level=\"1\">Industrie : Optimisation des processus de fabrication, maintenance prédictive, gestion de la chaîne d'approvisionnement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">AGI : quels sont les avantages et les risques ?</h2>\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Efficacité et productivité accrues : L'AGI pourrait automatiser des tâches complexes et répétitives, augmentant ainsi l'efficacité et la productivité dans divers secteurs.</li>\n<li aria-level=\"1\">Prise de décision améliorée : Grâce à ses capacités analytiques avancées, l'AGI pourrait aider à prendre des décisions plus éclairées et basées sur des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Innovation accélérée : L'AGI pourrait stimuler l'innovation en permettant des avancées rapides dans la recherche et le développement.</li>\n</ul>\nRisques :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Éthique et contrôle : La création d'une AGI pose des questions éthiques importantes, notamment en termes de contrôle et de responsabilité. La notion de singularité nous impose également des questionnements moraux très importants.</li>\n<li aria-level=\"1\">Impact sur l'emploi : L'automatisation accrue pourrait entraîner une perte d'emplois dans certains secteurs, nécessitant de nouveaux modèles économiques pour gérer la transition du marché du travail.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sécurité : Une AGI malveillante ou mal contrôlée pourrait poser des risques significatifs pour la sécurité globale, notamment en cas d’évolution incontrôlable.\n \nPour en savoir plus sur l'AGI et ses implications, consultez notre formation sur l'intelligence artificielle<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formation-intelligence-artificielle\"> ici</a> et découvrez également notre programme pour devenir ingénieur en données<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\"> ici.</a>\n</li>\n</ul>", "rss_summary" : "La filiale de Google en charge des recherches sur l’IA, baptisée DeepMind, estime que <a href=\"https://venturebeat.com/ai/here-is-how-far-we-are-to-achieving-agi-according-to-deepmind/\" style=\"font-weight: bold;\">l'AGI pourrait être réalisée d'ici à une décennie</a>. 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Bien que ce timing soit sujet à débat parmi les experts, certains chercheurs observent déjà des \"étincelles d'AGI\" dans les modèles de langage actuels. Le progrès fulgurant des LLM nous pousse à croire, comme Ben Goertzel, PDG de l’entreprise SingularityNET et considéré comme le père de l’AGI, que nous pourrions être plus proches de cette réalité qu'on ne le pense. Il a notamment déclaré lors du discours de clôture du Beneficial AGI Summit 2024 : « Il me semble tout à fait plausible que nous puissions parvenir à une intelligence artificielle générale de niveau humain d’ici, disons, les trois à huit prochaines années. »\n\nContrairement à l'IA spécialisée ou \"faible\", qui est conçue pour des tâches spécifiques – comme la reconnaissance d'images ou le traitement du langage naturel – l'AGI serait capable de comprendre, apprendre et appliquer des connaissances de manière transversale, tout comme un être humain. Le concept n’est cependant pas nouveau, puisque Stephen Hawking avait déjà déclaré en 2014 : « Le développement d’une intelligence artificielle complète pourrait signifier la fin de la race humaine. Elle se développerait de manière autonome et se redessinerait à un rythme de plus en plus rapide. Les humains, limités par une évolution biologique lente, ne pourraient pas la concurrencer et seraient supplantés. »\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Ce qu’est l’AGI</h2>\nL'AGI se distingue par sa capacité à effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut accomplir. Elle serait capable de raisonner, planifier, résoudre des problèmes, penser de manière abstraite, comprendre des concepts complexes, apprendre de l'expérience et s'adapter à de nouvelles situations. En d'autres termes, une véritable AGI posséderait une flexibilité cognitive comparable à celle de l'esprit humain.\nSelon <a href=\"https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-working-new-reasoning-technology-under-code-name-strawberry-2024-07-12/\" style=\"font-weight: bold;\">Reuters</a>, OpenAI travaillerait en ce moment à un nouveau programme baptisé Strawberry, dont l’objectif est de garantir l’autonomie des modèles dans leur exploration du net. Ils pourront alors accomplir des tâches complexes et effectuer un raisonnement égal, voire supérieur, au raisonnement humain. 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Résultat : l’AGI serait capable de comprendre et de générer du langage humain de manière fluide, permettant une interaction naturelle avec les utilisateurs. Ces capacités de raisonnement logique et de planification stratégiques pourraient s’avérer essentielles pour résoudre les problèmes complexes et imprévus qu’elle pourrait rencontrer.\nL’AGI est toutefois indissociable du concept de singularité technologique. Soit le moment où les machines deviennent suffisamment intelligentes pour créer de nouvelles machines encore plus performantes, entraînant un cycle de croissance exponentielle qui, selon certains experts ou auteurs de science-fiction, amènerait à la fin de l’humanité.\nBen Goertzel a notamment déclaré à ce propos : « Je pense qu’une fois qu’une AGI sera capable d’introspecter son propre esprit, elle pourra faire de l’ingénierie et de la science à un niveau humain ou surhumain. 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Le concept n’est cependant pas nouveau, puisque Stephen Hawking avait déjà déclaré en 2014 : « Le développement d’une intelligence artificielle complète pourrait signifier la fin de la race humaine. Elle se développerait de manière autonome et se redessinerait à un rythme de plus en plus rapide. Les humains, limités par une évolution biologique lente, ne pourraient pas la concurrencer et seraient supplantés. »\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Ce qu’est l’AGI</h2>\nL'AGI se distingue par sa capacité à effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut accomplir. Elle serait capable de raisonner, planifier, résoudre des problèmes, penser de manière abstraite, comprendre des concepts complexes, apprendre de l'expérience et s'adapter à de nouvelles situations. En d'autres termes, une véritable AGI posséderait une flexibilité cognitive comparable à celle de l'esprit humain.\nSelon <a href=\"https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-working-new-reasoning-technology-under-code-name-strawberry-2024-07-12/\" style=\"font-weight: bold;\">Reuters</a>, OpenAI travaillerait en ce moment à un nouveau programme baptisé Strawberry, dont l’objectif est de garantir l’autonomie des modèles dans leur exploration du net. Ils pourront alors accomplir des tâches complexes et effectuer un raisonnement égal, voire supérieur, au raisonnement humain. Pendant ce temps, en France, <a href=\"https://presse.bpifrance.fr/the-h-company-hcompanyai-realise-une-levee-de-fonds-de-220-millions-de-dollars-pour-sa-vision-de-lintelligence-artificielle-generale-agi\" style=\"font-weight: bold;\">la société H Company a levé 220 millions d’euros</a> auprès d’investisseurs tels que Xavier Niel, Bernard Arnaud et Amazon pour continuer ses recherches sur le développement de l’AGI et démocratiser ses modèles. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">AGI : comment ça marche ?</h3>\nLe fonctionnement de l'AGI repose sur plusieurs piliers technologiques et théoriques qui commencent par l’apprentissage profond. L’AGI utiliserait en effet des réseaux neuronaux profonds pour modéliser des données complexes. Les algorithmes d’apprentissage automatique avancés lui permettraient ensuite d’améliorer ses performances au fil du temps, en apprenant de nouvelles informations et en ajustant ses modèles en conséquence. Résultat : l’AGI serait capable de comprendre et de générer du langage humain de manière fluide, permettant une interaction naturelle avec les utilisateurs. Ces capacités de raisonnement logique et de planification stratégiques pourraient s’avérer essentielles pour résoudre les problèmes complexes et imprévus qu’elle pourrait rencontrer.\nL’AGI est toutefois indissociable du concept de singularité technologique. Soit le moment où les machines deviennent suffisamment intelligentes pour créer de nouvelles machines encore plus performantes, entraînant un cycle de croissance exponentielle qui, selon certains experts ou auteurs de science-fiction, amènerait à la fin de l’humanité.\nBen Goertzel a notamment déclaré à ce propos : « Je pense qu’une fois qu’une AGI sera capable d’introspecter son propre esprit, elle pourra faire de l’ingénierie et de la science à un niveau humain ou surhumain. Elle devrait être capable de créer une AGI plus intelligente, puis une AGI encore plus intelligente, et enfin permettre une explosion de l’intelligence. »\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Utilisations de l'AGI</h3>\nL'AGI pourrait révolutionner de nombreux secteurs en automatisant des tâches complexes et en améliorant la prise de décision. Voici quelques exemples d'applications potentielles :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Médecine : Diagnostic et traitement personnalisés, recherche de nouveaux médicaments, gestion des soins de santé.</li>\n<li aria-level=\"1\">Finance : Analyse prédictive des marchés, gestion des risques, détection des fraudes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Éducation : Systèmes d'apprentissage adaptatif, tutorat personnalisé, analyse des performances éducatives.</li>\n<li aria-level=\"1\">Industrie : Optimisation des processus de fabrication, maintenance prédictive, gestion de la chaîne d'approvisionnement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">AGI : quels sont les avantages et les risques ?</h2>\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Efficacité et productivité accrues : L'AGI pourrait automatiser des tâches complexes et répétitives, augmentant ainsi l'efficacité et la productivité dans divers secteurs.</li>\n<li aria-level=\"1\">Prise de décision améliorée : Grâce à ses capacités analytiques avancées, l'AGI pourrait aider à prendre des décisions plus éclairées et basées sur des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Innovation accélérée : L'AGI pourrait stimuler l'innovation en permettant des avancées rapides dans la recherche et le développement.</li>\n</ul>\nRisques :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Éthique et contrôle : La création d'une AGI pose des questions éthiques importantes, notamment en termes de contrôle et de responsabilité. La notion de singularité nous impose également des questionnements moraux très importants.</li>\n<li aria-level=\"1\">Impact sur l'emploi : L'automatisation accrue pourrait entraîner une perte d'emplois dans certains secteurs, nécessitant de nouveaux modèles économiques pour gérer la transition du marché du travail.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sécurité : Une AGI malveillante ou mal contrôlée pourrait poser des risques significatifs pour la sécurité globale, notamment en cas d’évolution incontrôlable.\n \nPour en savoir plus sur l'AGI et ses implications, consultez notre formation sur l'intelligence artificielle<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formation-intelligence-artificielle\"> ici</a> et découvrez également notre programme pour devenir ingénieur en données<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\"> ici.</a>\n</li>\n</ul>", "rssSummary" : "La filiale de Google en charge des recherches sur l’IA, baptisée DeepMind, estime que <a href=\"https://venturebeat.com/ai/here-is-how-far-we-are-to-achieving-agi-according-to-deepmind/\" style=\"font-weight: bold;\">l'AGI pourrait être réalisée d'ici à une décennie</a>. 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