Machine Learning : les secrets d’un projet pilote réussi

En apprentissage machine ou Machine Learning, mettre en place un projet pilote requiert de rassembler des données pertinentes afin de les confier à une équipe de scientifiques de données. Cependant, cette méthode à elle seule ne saurait garantir la réussite d’un projet pilote de Machine Learning.

Nous abordons les différentes étapes pour piloter avec succès un projet de l’apprentissage machine.

Étape 1 : Définir une opportunité de croissance

La première étape consiste à définir un problème relié à des résultats commerciaux concrets. En effet, il convient de choisir un problème simple où les données sont à votre portée ou facilement accessibles.

À titre d’exemple, vous pouvez identifier un produit dont les ventes sont en décroissance. Il s’agit de définir si cet enjeu est relié à une quelconque caractéristique du produit ; l’emballage par exemple. Dans cette optique, il faut se questionner sur les raisons expliquant cette chute de ventes afin de répondre adéquatement aux besoins des clients. Une fois les données regroupées, vous pouvez comprendre en quoi ces données permettent de faire une prédiction sur le comportement futur des consommateurs. 

Étape 2 : Réaliser un projet pilote

Dans cette étape, il convient de définir le but du projet pilote ainsi que le type de données qui seront mobilisés. De fait, un projet pilote vous permet de regrouper des données importantes et de développer des connaissances spécifiques utiles pour votre entreprise. Dans cet ordre d’idées, le succès du projet est nécessaire pour élaborer de nouveaux modèles susceptibles d’influencer la stratégie de votre business. 

Dans cette étape, vous pouvez adapter les questions suivantes à la réalité de votre entreprise.  Qu’est-ce que vous retenez des habitudes d’achats de vos clients ? Comment les clients achètent vos produits et quels sont les grands changements opérés à ce niveau ?

Étape 3 : Évaluation  

Appliquer l’apprentissage automatique à un problème commercial permet d’obtenir des résultats concrets pour valider vos hypothèses de départ. En effet, une fois les résultats du projet pilote disponibles, vous pouvez les comparer au fonctionnement actuel de votre entreprise.

La phase d’évaluation consiste essentiellement à répondre aux questions suivantes : Les données obtenues valident-ils votre compréhension des habitudes et attentes des clients ?

Quels changements pouvez-vous faire dans la planification de votre entreprise ?

Étape 4 : Diversifier les sources de données

Cette étape permet de sélectionner et d’intégrer plusieurs sources de données dans un ou plusieurs secteurs de votre entreprise. En apprentissage machine, plus vous intégrez de données au sein d’un projet pilote, plus vous augmentez vos chances d’obtenir des idées applicables à la stratégie de votre entreprise.

 

Source : Machine Learning, IBM Limited Edition.

 

Photo de couverture William Daigneault via Unsplash

 

 

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