Le Machine Learning fait partie de ces Buzz Word que l'on croise régulièrement au détour des différentes actualités. Eclairage.
Le Machine Learning expliqué en 3 points

Le concept
Le concept général du Machine Learning permet de réaliser des projections à partir d’un jeu de données existant pour en déduire des résultats. Evidemment, plus il y aura de données et plus il y aura de critères dans le jeu de données sources, plus la projection sera proche de la réalité. Une fois le jeu de données source obtenu, l’expert de la gestion et de l’analyse de données, autrement dit le Data Scientist, entre en jeu.
3 indicateurs clés pour mieux anticiper
Dans l’optique où le Machine Learning sera de plus en présent dans les entreprises, on en déduit plusieurs considérations importantes à prendre en compte pour anticiper au mieux une implémentation à court, moyen ou long terme…. Que retenir ?
1. Le stockage de la donnée d’entreprise : élément stratégique car au-delà des capacités de traitement actuel, il faut anticiper les futurs usages de la donnée et donc archiver toutes les données.
2. La qualité des données brutes : celles-ci doivent-être qualifiées et représentatives des objectifs attendus. Elles doivent couvrir l’ensemble du périmètre cible afin de ne pas induire en erreur les déductions du système d’apprentissage (Ex: Jeu de données sur les 15-25 ans alors que la projection attendue concerne toute la population).
3. La réussite du projet et la contextualisation : la réussite d’un projet de Machine Learning s’appuie encore actuellement sur une contextualisation efficace du traitement du jeu de données. Cela requiert donc des compétences scientifiques importantes inhérentes au métier de Data Scientist pour permettre une amélioration continue des résultats du Machine Learning.
Découvrez l’intégralité de cet article dans la prochaine édition de Smart DSI.
Téléchargez cette ressource

Rapport mondial 2025 sur la réponse à incident
Dans ce nouveau rapport, les experts de Palo Alto Networks, Unit 42 livrent la synthèse des attaques ayant le plus impacté l'activité des entreprises au niveau mondial. Quel est visage actuel de la réponse aux incidents ? Quelles sont les tendances majeures qui redessinent le champ des menaces ? Quels sont les défis auxquels doivent faire face les entreprises ? Découvrez les top priorités des équipes de sécurité en 2025.
Les articles les plus consultés
- Databricks lève 1 milliard de dollars !
- 9 défis de transformation digitale !
- 10 grandes tendances Business Intelligence
- Stockage autonome, Evolutivité & Gestion intelligente, Pure Storage offre de nouvelles perspectives aux entreprises
- ActiveViam fait travailler les data scientists et les décideurs métiers ensemble
Les plus consultés sur iTPro.fr
- Les PME attendent un meilleur accès aux données d’émissions de la part des fournisseurs
- Fraude & IA : Dr Jekyll vs. Mr Hyde, qui l’emporte ?
- Gestion du cycle de vie des outils de cyberdéfense : un levier de performance pour les entreprises
- Top 6 du Cyber Benchmark Wavestone 2025
- La voix met le clavier au placard : une mutation incontournable pour les entreprises
Sur le même sujet

Intelligence Artificielle : DeepKube sécurise en profondeur les données des entreprises

10 grandes tendances Business Intelligence

ActiveViam fait travailler les data scientists et les décideurs métiers ensemble

La blockchain en pratique

Les projets d’intégration augmentent la charge de travail des services IT
