3 algorithmes de Machine Learning utiles pour votre entreprise

Les algorithmes constituent un ensemble d’instructions reçu par une machine qui servent à interagir avec, manipuler et transformer des données[1]. En intelligence artificielle, les algorithmes de l’apprentissage machine sont mobilisés afin de vous aider à recueillir les données essentielles pour résoudre une problématique au sein de votre entreprise. Choisir le bon algorithme devient alors une étape importante pour s’assurer que l’ordinateur recueille et analyse les données les plus pertinentes pour vous.

Nous aborderons trois différents types d’algorithmes de l’apprentissage machine pour vous aider à comprendre et choisir le meilleur programme pour votre entreprise.

Algorithmes bayésiens

Les algorithmes bayésiens sont utilisés par les entreprises qui ne disposent pas de données suffisantes pour procéder à une analyse quelconque. En effet, ces algorithmes permettent aux scientifiques « d’encoder des croyances préexistantes »[2] pour définir un modèle indépendamment de ce que stipulent les données. De fait, les algorithmes bayésiens servent à définir un modèle sans nécessairement disposer d’une quantité suffisante de données.  

Si votre entreprise dispose de la connaissance d’une partie du modèle, elle est en mesure de coder le modèle.  À titre d’exemple, un algorithme bayésien est utile lorsqu’une étude ou des données existent déjà dans votre sujet d’études ; ces données traduisent des probabilités qui seront encodées au sein d’un modèle. 

Clustering ou algorithme de segmentation

Le clustering est une méthode qui permet de « regrouper dans un cluster les objets qui partagent le même paramètre »[3]. Le concept « cluster » désigne des groupes spécifiques de clients dont l’algorithme se sert pour identifier et regrouper les individus qui partagent de nombreuses caractéristiques similaires et adoptent le même comportement. En réalité, le clustering est un algorithme qui permet d’interpréter les paramètres qui caractérisent chaque élément afin de les regrouper. Sa fonction principale consiste à travailler à partir de données pour par la suite procéder à leur classification.

 L’algorithme de segmentation est utile pour créer des audiences en fonction de comportements types et permet d’exclure tout groupe de personnes n’appartenant pas à cette segmentation. Le Clustering est avantageux lorsque vous voulez par exemple personnaliser votre offre de services à une catégorie spécifique de clients.

Arbre de décision

Basé sur un ensemble d’observations étiquetées, un arbre de décision permet de « classifier des observations futures »[4]. Cet algorithme est utile pour établir des modèles prédictifs en s’appuyant principalement sur l’observation de données et des conclusions sur la valeur cible des données.  

Un arbre de décision est composé de différents éléments (racines, nœuds, feuilles) jouant un rôle spécifique. La racine représente l’ensemble de toutes les observations tandis que les branches ont des intersections appelées nœuds et se terminent par un ensemble de feuilles qui correspondent chacune à des classes de prédictions. Par ailleurs, on parle de profondeur pour désigner le nombre maximum de nœuds qui sont présents avant de parvenir à une feuille. Chaque nœud de l’arbre est une règle et l’arbre représente une série de règles. « L’arbre est construit de telle sorte que chaque nœud correspond à la règle qui divisera le mieux l’ensemble d’observations de départ »[5].

Les arbres de décision peuvent servir pour une entreprise qui essaye de faire de la rétention au niveau des clients existants. Ces algorithmes permettent d’étudier le comportement des anciens clients ayant résilié leur contrat. Les arbres de décision servent à cibler les clients à risque afin de mettre en place une stratégie de rétention.

 

Sources :

Image par Pete Linforth de Pixabay