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L’analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques, des méthodes statistiques et des algorithmes de machine learning afin d’identifier des tendances et d’estimer ce qui est susceptible de se produire à l’avenir.
Également appelée analytique prédictive, elle permet de transformer les données générées par les machines, les systèmes et les actifs en informations utiles pour anticiper certains comportements, détecter plus tôt des anomalies et prendre des décisions fondées sur des données.
Différents algorithmes prédictifs peuvent être utilisés. Le choix du plus adapté dépend du type de données disponibles et du résultat recherché : prédire une catégorie, estimer une valeur numérique ou anticiper l’évolution future d’une variable.
Traditionnellement, le développement de ce type de modèles nécessitait des compétences en programmation et l’intervention de profils spécialisés. Aujourd’hui, les plateformes de machine learning sans code permettent de réaliser des analyses prédictives à l’aide d’interfaces visuelles, rendant cette technologie plus accessible aux équipes chargées des opérations, de la maintenance, de l’ingénierie ou de l’innovation.
Qu'est-ce que le machine learning sans code ?
Le machine learning sans code transpose dans une interface visuelle des tâches qui nécessiteraient normalement de programmer. L’utilisateur peut préparer les données, définir le problème, entraîner des modèles et analyser leurs résultats sans avoir à développer chaque étape à partir de zéro.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, permet aux systèmes d’apprendre à partir des données qu’ils collectent. Au lieu de programmer une règle spécifique pour chaque situation possible, le modèle identifie des relations et des tendances qu’il peut ensuite utiliser pour classer, estimer ou prédire de nouveaux cas.
Cette approche est particulièrement utile dans le cadre de l’analyse prédictive, où de grands volumes d’informations provenant de capteurs, de machines ou de processus opérationnels peuvent être exploités. Le no-code simplifie également la partie technique en facilitant des tâches telles que la préparation des données, la sélection des algorithmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles à travers une interface visuelle. Les professionnels qui connaissent directement les processus, qu’ils travaillent dans les opérations, la maintenance, l’ingénierie ou l’innovation, peuvent ainsi participer plus directement aux projets d’analyse de données.
Cette approche est particulièrement intéressante dans les secteurs qui génèrent d’importants volumes de données, notamment :
Comment réaliser une analyse prédictive avec une plateforme de ML sans code ?
Les plateformes de machine learning sans code transposent dans une interface visuelle différentes tâches qui nécessitaient traditionnellement de programmer, comme la préparation des données, la configuration du modèle ou l’analyse de ses résultats. Au lieu de développer manuellement l’ensemble du workflow de machine learning, l’utilisateur suit un processus guidé, depuis la configuration des sources de données jusqu’à la génération de prédictions.
Avec des plateformes comme TOKII, ce processus peut se résumer aux étapes suivantes :
Configuration des sources de données
La première étape consiste à sélectionner les données qui seront utilisées pour entraîner le modèle. Elles peuvent provenir de capteurs, d’actifs, de systèmes ou de jeux de données, par exemple des fichiers XLS ou CSV. Avant l’entraînement, les données peuvent être vérifiées et préparées afin de s’assurer qu’elles présentent le format approprié.
Définition du problème
Le machine learning permet de traiter différents types de problèmes. Selon l’objectif recherché, l’utilisateur peut travailler avec :
La classification, lorsqu’il s’agit de prédire une catégorie ou un état.
La régression, lorsqu’il faut estimer une valeur numérique.
Le clustering, lorsqu’on cherche à découvrir des groupes ou des comportements similaires.
Les séries temporelles, lorsqu’on souhaite prédire l’évolution d’une variable au fil du temps.
Sélection de l’algorithme
Une fois le problème défini, TOKII affiche les algorithmes de machine learning compatibles avec le choix effectué afin que l’utilisateur puisse sélectionner celui qui convient le mieux.
Par exemple, un problème de classification peut être traité avec des algorithmes tels que les arbres de décision ou Random Forest ; pour le clustering, des méthodes comme K-Means peuvent être utilisées ; et Prophet peut être employé pour les séries temporelles, entre autres. Le choix de l’algorithme est ainsi guidé par le type d’analyse à réaliser, sans que l’utilisateur ait besoin de connaître à l’avance toutes les alternatives disponibles.
Configuration du modèle
L’utilisateur définit les variables qui participeront à l’entraînement et, lorsque cela s’applique, la variable à prédire. Il peut également configurer certains éléments, comme le jeu de données utilisé pour évaluer le modèle ou certains paramètres propres à l’algorithme sélectionné.
Entraînement et comparaison des modèles
Une fois le modèle configuré, l’entraînement peut commencer. Il est possible de créer plusieurs sessions avec différentes configurations ou différents algorithmes afin de comparer les résultats obtenus et d’identifier le modèle qui fonctionne le mieux avec les données disponibles.
Évaluation des résultats
Après l’entraînement, les performances du modèle sont évaluées à l’aide de métriques adaptées au type de problème. Pour une classification, par exemple, des indicateurs tels que l’accuracy, le recall ou le score F1 peuvent être utilisés. Pour une régression, il est possible d’analyser des métriques comme MAE, RMSE ou R².
Ces métriques permettent de comprendre le comportement du modèle, d’évaluer ses performances et d’identifier d’éventuelles limites avant de l’appliquer à de nouvelles données. Elles apportent également davantage de transparence au processus d’évaluation et facilitent l’interprétation des résultats du modèle.
Génération de prédictions
Une fois entraîné et validé, le modèle peut être réutilisé pour générer de nouvelles prédictions chaque fois que cela est nécessaire, en l’appliquant à de nouvelles données sans avoir à le reconstruire. Il devient ainsi possible, par exemple, d’estimer de nouveaux niveaux de consommation, de classer de nouveaux états opérationnels ou d’anticiper l’évolution d’une variable à mesure que de nouvelles données sont disponibles.
Les prédictions peuvent ensuite être intégrées dans des tableaux de bord ou des environnements 3D afin de faciliter leur visualisation et de les utiliser comme support pour l’analyse et la prise de décision.
Une plateforme d’analyse prédictive sans code permet ainsi de parcourir l’ensemble du processus, des données jusqu’aux prédictions, sans avoir à développer manuellement chaque étape par programmation.
Avantages des plateformes de ML sans code
Pour de nombreuses organisations, l’un des principaux obstacles à l’utilisation du machine learning n’est pas le manque de données, mais la complexité technique nécessaire pour transformer ces données en modèles réellement exploitables.
Les plateformes sans code réduisent cette barrière en simplifiant les différentes étapes du processus et en permettant aux professionnels disposant d’une bonne connaissance du métier ou des opérations de travailler directement avec les données.
Parmi leurs principaux avantages :
1. Mise en œuvre plus rapide : les outils visuels permettant de préparer les données, de configurer les modèles et de lancer les entraînements réduisent le travail manuel nécessaire au développement d’un premier modèle.
2. Barrière technique réduite : il n’est pas nécessaire de programmer l’ensemble du workflow de machine learning à partir de zéro, ce qui permet à d’autres profils de participer au processus aux côtés des spécialistes des données.
3. Expérimentation simplifiée : les utilisateurs peuvent tester différents algorithmes et configurations, comparer leurs résultats et faire évoluer les modèles plus facilement.
4. Évolutivité : une fois un cas d’usage défini, la même approche peut être appliquée à d’autres actifs, installations, sites industriels ou jeux de données.
5. Intégration aux opérations : les résultats des modèles peuvent être intégrés à des tableaux de bord et à des environnements de supervision afin d’être analysés avec les données opérationnelles.
6. Meilleure exploitation des données existantes : les organisations peuvent exploiter les données historiques provenant de capteurs, de systèmes et d’actifs pour obtenir des informations supplémentaires, au lieu de se limiter à visualiser ce qui se passe à un instant donné.
Pour les entreprises, cela peut se traduire par une réduction des temps d’arrêt, une meilleure allocation des ressources et une compétitivité accrue.
Avec des plateformes comme TOKII, les équipes industrielles peuvent créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning en quelques clics, afin de transformer les données en informations utiles à la prise de décision en temps réel, sans écrire de code.
Vous souhaitez explorer l’analyse prédictive, mais vous ne savez pas par où commencer ? Demandez une démonstration de TOKII et laissez notre équipe d'experts vous guider étape par étape.
