Formuler des problèmes métier comme des problèmes de machine learning

La transformation d’un problème métier en un problème de machine learning est une étape cruciale dans le développement de solutions basées sur l’IA. Elle permet de définir comment la technologie peut répondre aux besoins réels de l’entreprise, tout en orientant le choix des algorithmes, des métriques de performance, et de la structuration des données.

1. Étapes pour formuler un problème métier en un problème de machine learning

a) Définir les objectifs métier

Identifiez le problème clé et l’impact d’une solution sur l’entreprise. Par exemple, pour une entreprise de vente en ligne, l’objectif pourrait être de réduire les retours de produits.
Traduisez cet objectif en une question spécifique que le machine learning peut aider à résoudre : par exemple, “Comment prédire les produits susceptibles d’être retournés ?“

b) Identifier le type de machine learning adapté

Choisissez entre plusieurs types de machine learning en fonction du problème métier :
- Classification : Identifier des catégories (ex. : prédire la satisfaction client).
- Régression : Prédire des valeurs continues (ex. : prédire les ventes futures).
- Clustering : Grouper des éléments similaires pour des analyses plus approfondies (ex. : segmentation des clients).
- Séries temporelles : Prédire des valeurs futures sur la base d’historiques (ex. : prévisions de la demande).

c) Définir les variables cibles et les caractéristiques d’entrée

Variable cible : Choisissez la métrique qui représente l’objectif métier. Par exemple, pour une prédiction de retour, la cible pourrait être une variable binaire indiquant si un produit a été retourné ou non.
Caractéristiques d’entrée : Sélectionnez les données pertinentes qui influencent la cible, comme le prix, les avis clients, ou le type de produit.

d) Choisir les métriques de succès

Précision, rappel, et AUC : Pour des problèmes de classification, ces métriques permettent d’évaluer la qualité des prédictions.
Erreur quadratique moyenne (MSE) ou absolue (MAE) : Ces métriques de régression indiquent à quel point les prédictions diffèrent des valeurs réelles.
Return on Investment (ROI) : Évalue l’impact de la solution machine learning par rapport aux gains financiers.

2. Application avec AWS SageMaker

a) Collecte et préparation des données

Utilisez AWS Glue pour importer, nettoyer et transformer les données de différentes sources.
Chargez les données dans un notebook SageMaker pour identifier les variables cibles et les caractéristiques d’entrée et pour tester différentes configurations.

b) Modélisation initiale avec SageMaker Autopilot

SageMaker Autopilot est utile pour les premières itérations de modélisation. Autopilot propose automatiquement des algorithmes en fonction des données et du type de problème.
Exemple : Charger un jeu de données de clients, choisir une colonne cible indiquant la fidélité du client et laisser Autopilot explorer les algorithmes de classification pour prédire si un client est susceptible de renouveler un abonnement.

c) Évaluation et choix des métriques

Utilisez SageMaker Experiments pour suivre les performances des différents modèles et comparer les métriques.
Exemple : Comparer les modèles pour la précision et le rappel dans un cas de classification de détection de fraude.

d) Optimisation et intégration avec le business

Une fois le modèle affiné, déployez-le avec SageMaker Endpoint et utilisez SageMaker Pipelines pour intégrer l’inférence en temps réel ou en lot dans l’infrastructure de production.

3. Exemples de cas d’utilisation de la reformulation des problèmes métier

Prévision des ventes
- Objectif : Prédire le chiffre d’affaires pour mieux gérer les stocks.
- Formulation en ML : Régression avec les ventes comme cible, et des variables comme la saisonnalité, le prix, et les promotions.
Détection des fraudes
- Objectif : Réduire les pertes financières dues à la fraude.
- Formulation en ML : Classification pour identifier les transactions suspectes, en utilisant des caractéristiques comme le montant, la fréquence des transactions, et les écarts par rapport aux habitudes.
Amélioration de la satisfaction client
- Objectif : Prédire et réduire l’attrition des clients.
- Formulation en ML : Classification ou régression pour prévoir la probabilité de renouvellement d’abonnement.

Conclusion

Savoir formuler les problèmes métier en problèmes de machine learning avec AWS permet de structurer des solutions adaptées aux besoins réels. Grâce à des outils comme SageMaker Autopilot pour tester des algorithmes ou SageMaker Experiments pour optimiser les modèles, vous pouvez améliorer l’alignement des résultats techniques avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.