Avec la croissance fulgurante des technologies et méthodes liées au Big Data, il est de plus en plus fréquent de croiser des termes comme Deep Learning, data mining, intelligence artificielle ou machine learning. Les différences entre ces termes ne sont pas nécessairement évidentes pour les profanes et la façon dont ils sont interchangés dans les médias généralistes n'aide pas à les comprendre. Pourtant, ces nouvelles sciences représentent des opportunités claires pour de nombreuses entreprises. Pourquoi faire appel à un organisme de formation professionnelle en machine learning ? C'est ce que nous vous proposons de comprendre dans cet article à travers les réponses aux questions :

• Qu'est-ce que le Machine Learning ?
• Quels sont les métiers du machine learning ?
• Quel type de formation en machine learning suivre ?

Dans cet article, vous trouverez donc les clés pour choisir le bon organisme de formation Machine Learning pour vous accompagner dans la montée en compétences de vos équipes.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

 

Machine Learning : quelques éléments de définition

La technologie de Machine Learning est directement liée au Big Data et à l'intelligence artificielle (IA). Grâce à cette dernière, il est possible de combiner d'immenses volume de données pour littéralement "faire apprendre la machine". Des algorithmes de plus en plus puissants permettent d'aboutir à des actions de plus en plus proches de celles d'un humain. Pour apprendre, les ordinateurs doivent s'entraîner. C'est pourquoi le Big Data a permis l'essor des technologies apprenantes puisqu'il offre un panel de données considérable. Par itérations successives et sur la base de statistiques, les machines découvrent des comportements qu'elles seront ensuite capables de prédire. Si le concept de Machine Learning semble récent, les premiers algorithmes datent pourtant des années 1950 ! Depuis, se sont développés plusieurs types d'algorithmes, servant différents buts. En voici un rapide tour d'horizon :

• Algorithmes supervisés
  • algorithmes de classification
  • algorithmes de régression
• Algorithmes non supervisés
  • algorithmes de clustering
  • algorithmes d'association
  • algorithmes de réduction dimensionnelle
• Algorithmes d'apprentissage par renforcement

 

Machine Learning et Deep Learning : quelles différences ?

  Le Deep Learning peut être considéré un sous-ensemble du Machine Learning. Le Deep Learning vient solutionner des problèmes non résolus par le Machine Learning. C'est notamment le cas de la reconnaissance d'objets à partir d'images ou lorsqu'il s'agit de retranscrire un discours oral. Cela est possible grâce à l'utilisation de réseaux de neurones, propres à la technologie de Deep Learning et imitant le fonctionnement du cerveau. Cependant, les algorithmes et technologies liées au Deep Learning sont souvent nommés maladroitement comme étant de l'IA, et inversement. Ces abus de langage sont dus à la difficulté de définir ces innovations, à la fois complexes et changeantes. A l'inverse, le Machine Learning sert à prédire des comportements et résoudre des problèmes. Cette technologie peut par exemple indiquer quel type de crédit accorder à une entreprise, classer et grouper des individus selon certains critères ou bien encore calculer le montant d'un salaire.  

Quels sont les domaines d'application du Machine Learning ?

  Le Machine Learning est utile à des domaines variés et sert des objectifs très différents. De la finance à la protection de l'environnement, au secteur des transports ou encore de la santé, les technologies Machine Learning profitent à tous. Elles peuvent servir à anticiper le taux de casse des produits ou le type de commandes passées par des clients. Elles sont utilisées pour aider au diagnostic de maladies connues et ainsi réduire le temps de recherche de la pathologie. Ce sont également ces technologies qui permettent de proposer des offres et tarifs de voyage personnalisés. Le Machine Learning permet de gagner en précision, en efficacité et au final, en temps, quel que soit le domaine. Suivre une formation professionnelle en Machine Learning profite donc aux collaborateurs et par conséquent à l'entreprise. Celle-ci peut ainsi se positionner comme innovante et à la pointe des avancées de son marché.  

Quels sont les métiers liés au Machine Learning ?

  Etroitement liés au domaine du Big Data, les métiers du Machine Learning sont aussi nombreux qu'il y a de secteurs. Cependant, vous avez sans doute déjà vu les termes de data scientist, data analyst, data miner ou ingénieur en architecture. Ce sont les experts de la collecte et de l'exploitation de données. Sans ces dernières, le Machine Learning serait impossible. Il existe également le métier d'ingénieur Machine Learning. Moins répandu et connu que les autres expertises, il est comparable au rôle du data scientist puisque tous deux travaillent à partir des Big Data. La différence réside dans la finalité : l'ingénieur Machine Learning crée des logiciels destiner à la prédiction alors que le data scientist rend des rapports à partir de ses analyses. Les technologies et les métiers évoluant à vitesse grand V, il est crucial de se tenir à jour, notamment grâce à des formations professionnelles, dispensées par des experts.  

Comment choisir le bon organisme de formation Machine Learning ?

  Vous connaissez désormais les champs d'application du Machine Learning ! Si vous êtes intéressé par la discipline, vous pouvez choisir de vous former davantage mais aussi de vous initier. Cependant, quel organisme de formation Machine Learning choisir ?  Il vous faut trouver celui qui correspond le mieux à vos attentes, aussi bien en termes de niveau de formation, que de type de pédagogie. Pour cela, consultez en détails les programmes de formations, les prérequis, les publics auxquelles elles s'adressent et contactez les organismes pour poser vos questions. Ensuite, vous devez faire le lien entre le sujet de la formation et votre objectif.  Vous n'aurez par exemple pas besoin de la même formation selon que vous cherchiez à suivre une formation de débutant au big data pour en comprendre les opportunités ou bien que vous vouliez apprendre à maitriser un nouveau langage de programmation. Aussi, renseignez-vous sur les certifications obtenues par l'organisme de formation. Datadock et Qualiopi, par exemple, sont des gages de qualité.

Quels sont les avantages à suivre une formation professionnelle au machine Learning ?

  Quelle que soit la raison pour laquelle vous souhaitez faire appel à un organisme de formation en machine learning, vous en tirerez de nombreux avantages. Tout d'abord, il n'y a rien de mieux que de travailler avec un expert du domaine ! Il sait s'adapter aux besoins de son audience et ajuster son discours. De plus, les interactions avec le formateur et votre groupe humanisent l'enseignement. Il sera plus digeste que si vous lisiez de la documentation seul chez vous. Un autre avantage des formations professionnelles réside dans l'interactivité et la pratique. En effet, vous apprenez mieux et plus durablement si vous vous exercez. C'est pourquoi il vaut mieux opter pour des formations proposant des mises en situation, des travaux pratiques et des workshops. Il ne faut pas mettre de côté la théorie pour autant mais bien veiller à ce qu'elle soit soutenue par des exemples pratiques. Ils vous serviront notamment à vous projeter dans l'application des compétences acquises. Enfin, d'un point de vue plus large, les formations Machine Learning vous permettent de mieux comprendre votre environnement de travail. Que vous soyez décisionnaire ou expert technique, la formation vous aide à adopter un angle de vue différent sur les projets et le métier de vos collaborateurs. Vous serez plus à même de répondre aux enjeux du marché !    

Les formations au machine Learning : découvertes et initiations

  Les formations professionnelles Machine Learning ne sont pas réservées aux experts techniques. Vous pouvez découvrir ce domaine en tant que chef de projet par exemple ou même dans les services support. Cette envie d'ouverture aux nouvelles technologies n'a pas besoin de se concrétiser par de longues formations. Vous pouvez opter pour des initiations, qui donnent une vue d'ensemble et vous permettent de mieux comprendre le travail de vos collaborateurs. Par la même occasion, vous ouvrez des perspectives nouvelles pour votre propre poste. Quelques heures à une journée pour appréhender les enjeux du Machine Learning suffisent ! La vulgarisation et les exercices pratiques ancrent durablement les nouvelles connaissances. Vous êtes accompagnés et guidés par un expert du domaine qui maîtrise aussi bien l'aspect technique que pédagogique.  

Les formations Machine Learning pour un niveau technique avancé

  Les technologies et innovations informatiques n'ont de cesse de muter. C'est donc un enjeux crucial que de les maîtriser, afin de rester à la pointe de sa discipline. Il en va de la compétitivité de l'entreprise et donc de sa pérennité. Des organismes de formation sont justement spécialisés dans ces domaines techniques avancés. De quelques heures à plusieurs jours, vous trouverez forcément la formation professionnelle qui vous permettra de monter en compétences. Le Machine Learning prenant de l'ampleur, il est intéressant de vous perfectionner grâce à des workshops. Vous ressortirez ainsi de la formation avec des connaissances directement applicables. Cela s'adresse aussi bien à des ingénieurs, que des techniciens et des data scientists ou analysts. Cette progression vous offre également la possibilité de comprendre et de communiquer avec d'autres services de votre entreprise. Cela apporte une complémentarité propice à l'innovation.