L'apprentissage machine (ML) est déjà utilisé dans des situations qui affectent notre vie quotidienne, souvent à notre insu. Amazon, par exemple, a été un pionnier de l'adoption de l'apprentissage machine pour piloter ses recommandations de produits. L'entreprise s'est organisée avec un grand succès autour de ses efforts en termes d'intelligence artificielle et d'apprentissage machine.
Face au large éventail d'applications et d'avantages offerts par l'apprentissage machine, on assiste actuellement à une poussée en faveur de sa mise en œuvre dans le secteur de la science des matériaux, et de nombreuses entreprises basées sur la R&D investissent fortement dans la mise au point de stratégies numériques. Toutefois, ces équipes sont confrontées à un défi : les données scientifiques sont en effet souvent complexes et déconnectées. C'est un problème, car les systèmes d'apprentissage machine s'appuient sur des données de haute qualité et bien organisées. Dans ces conditions, comment appliquer efficacement l'apprentissage machine pour accélérer l'innovation et la croissance de votre entreprise de science des matériaux ?
Nous explorerons ici les opportunités que l'apprentissage machine pourrait apporter à une entreprise et examinerons trois des meilleures stratégies pour surmonter les problèmes courants liés à la mise en œuvre.
Améliorez la recherche et le développement de la science des matériaux grâce à l'apprentissage machine
Dans le secteur de la science des matériaux, la mise en œuvre de l'apprentissage machine en est à ses balbutiements et nous n'avons pas encore vu cette technologie atteindre pleinement son potentiel. Toutefois, il ne faudra pas longtemps pour que l'apprentissage machine aide les scientifiques à produire de nouveaux matériaux répondant à des propriétés spécifiques plus rapidement et plus efficacement que les outils traditionnels (comme la modélisation de la prédiction) ne le permettent.
Imaginez un scientifique qui aurait besoin de développer un matériau qui conserverait son élasticité à des températures extrêmes. Dans un avenir proche, l'apprentissage machine permettra de prévoir quelles réactions chimiques et quelles conditions expérimentales seront les plus efficaces. Non seulement cela permettra de gagner du temps en réduisant la quantité de documents et de données à explorer pour trouver le meilleur point de départ et le nombre d'expériences requises pour optimiser le matériau, mais cela limitera également les coûts.
Ces avantages seront particulièrement utiles à ceux qui travaillent dans le secteur des polymères où il est particulièrement difficile de faire des prévisions précises, car cela nécessite une formation approfondie et l'expertise d'un chimiste expérimenté. De plus, même les chimistes les plus aguerris ne peuvent faire des prédictions qu'en fonction de leur propre expérience et des données dont ils disposent. En utilisant des outils prédictifs qui exploitent des algorithmes d'apprentissage machine et le big data, les scientifiques peuvent cibler des produits chimiques et des conditions spécifiques bien plus rapidement et avec plus de précision qu'en procédant manuellement.
Ainsi, les outils d'apprentissage machine contribueront finalement à accélérer l'innovation dans le secteur de la science des matériaux tout en améliorant l'efficacité et en réduisant les coûts. Dans le secteur de la fabrication des plastiques, nous avons déjà vu des entreprises qui utilisent activement le big data et l'apprentissage machine se développer 50 % plus vite que celles qui le n'utilisent pas. Veillez à ce que votre entreprise figure parmi les premières à adopter cette technologie, afin de bénéficier d'un avantage concurrentiel et de ne pas rester à la traîne.
Comment une entreprise de matériaux de pointe a-t-elle appris à créer une infrastructure de données robuste pour soutenir des applications telles que l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle (IA) ? Lisez notre étude de cas.
Comment mettre en œuvre efficacement l'apprentissage machine
Les outils basés sur l'apprentissage machine peuvent clairement contribuer à la croissance des entreprises : dans ces conditions, pourquoi ne sont-ils pas encore largement utilisés dans la science des matériaux ? En termes simples, la création d'un algorithme d'apprentissage machine efficace qui produira les résultats dont vous avez besoin n'est pas facile. Trois domaines principaux doivent être pris soigneusement en considération lorsque vous vous embarquez dans un projet d'apprentissage machine : l'approche du projet, les fondations de vos données et la gestion des données multidimensionnelles.
1. Surveiller le projet d'apprentissage machine dans son ensemble
L'apprentissage machine offre une opportunité d'améliorer une entreprise sur bien des plans. Lorsque vous débutez, il est important d'avoir en tête le résultat clair que vous visez et de vous engager quant à l'investissement continu que cela nécessitera. Pour que les projets d'apprentissage machine réussissent, les décideurs de l'entreprise doivent comprendre l'importance de la gestion des attentes au sein de l'organisation et être prêts à modifier les processus comme requis pour garantir un alignement complet à l'échelle de l'entreprise et à tous les niveaux. Par exemple, si vous adoptez un outil de modélisation des prédictions, il serait important que les scientifiques soient d'accord pour l'utiliser. Dans le cas contraire, les scientifiques seraient plus susceptibles de continuer à faire des prédictions manuelles et l'entreprise ne tirerait aucun bénéfice de son adoption de l'apprentissage machine.
Une fois que vous avez adopté les objectifs de votre programme d'apprentissage machine, il est important d'examiner le projet dans son ensemble. Vous laisser prendre dans la technologie ou comparer son utilisation par d'autres organisations serait un bruit parasite dans votre parcours d'apprentissage machine. Il s'agit de votre projet et la manière dont la technologie est mise en œuvre variera en fonction des exigences uniques de chaque organisation.
De même, les données volumineuses sont des atouts. Il est préférable de vous concentrer sur la vue d'ensemble et de maintenir le projet sur les bons rails sans vous perdre dans les détails des données. Assurez-vous que vous avez accès à une solide expertise de l'organisation et de la modélisation des données, afin de pouvoir mettre l'accent sur la vue d'ensemble et de faire en sorte que le projet progresse au mieux.
2. Prenez le temps d'établir des fondations solides pour les données
Comme tous les systèmes de données, avec l'apprentissage machine, ce que vous obtenez dépend des informations que vous fournissez : il est donc préférable d'établir des algorithmes d'apprentissage machine reposant sur des données solides et de haute qualité pour obtenir des résultats et des prévisions fiables. Les données de la science des matériaux sont souvent complexes : il n'est donc pas facile de créer une base de données de haute qualité. Si vous consacrez du temps à établir ces fondations si importantes pour le projet, vos chances de succès seront nettement meilleures lorsque vous mettrez en œuvre l'apprentissage machine.
Tenez compte de la quantité de données et demandez-vous si elles sont complètes. De nombreuses entreprises se heurtent à cet écueil, en particulier parce que la manière dont les données scientifiques sont documentées n'est pas toujours cohérente et sujette à des lacunes, ce qui signifie que ces données sont dès lors inutilisables pour les processus d'apprentissage machine. Si le manque de données pertinentes vous pose un problème, il est parfois possible d'acquérir, d'obtenir sous licence ou d'emprunter des jeux de données à des référentiels publics, des sources gouvernementales et des partenaires commerciaux pour combler ces lacunes. L'accès à des données organisées au préalable de cette manière accélérera considérablement le processus de collecte, ce qui pourrait faire économiser des millions de dollars et des mois d'efforts à l'entreprise.
Si l'utilisation de données appartenant à l'entreprise est la base de l'entraînement de l'apprentissage machine, il est indispensable que ces données soient de haute qualité et normalisées. Les rapports des données scientifiques peuvent varier et les informations elles-mêmes peuvent être capturées sous de multiples formats : fichiers texte, structures chimiques, graphiques et tableaux. Il est par conséquent essentiel d'intégrer l'organisation humaine à votre processus de collecte et de gouvernance des données. Les scientifiques et techniciens des matériaux sont en mesure d'examiner et d'interpréter les éléments d'information qui ne sont pas utilisables par l'apprentissage machine. Ce type d'indexation intellectuelle requiert un investissement plus important, mais il produit aussi des données beaucoup plus précieuses et utiles pour les années à venir. Si vous ne disposez pas des ressources nécessaires pour entreprendre une organisation manuelle, nouer un partenariat avec une organisation comme CAS, apte à fournir une expertise humaine et des technologies spécialisées pour l'indexation et l'organisation des données scientifiques, permet souvent d'achever ce processus plus rapidement et de façon plus économique.
Enfin, une fois que la qualité des données est garantie, développez une structure de données simple pour soutenir votre base de données. Les structures de données bien pensées, associées à des jeux de données de haute qualité, sont les meilleurs outils pour un apprentissage machine efficace. Elles aident en effet la technologie à identifier et analyser les modèles, les tendances et les relations, ce qui aboutit à des prédictions plus précises.
3. Réussissez votre apprentissage machine avec des données multidimensionnelles
Les données de la science des matériaux sont toujours multidimensionnelles, avec de nombreuses entrées et sorties. Cela présente un défi pour la mise en œuvre de l'apprentissage machine dans l'industrie. Même avec une base de données bien structurée et de haute qualité, l'aptitude prédictive et l'efficacité d'un algorithme d'apprentissage machine diminue à mesure que la dimensionnalité des données augmente.
Tout n'est pas perdu pour autant. On investit actuellement dans des algorithmes capables de traiter des données de plus en plus complexes et dimensionnelles. Ces algorithmes peuvent se diviser en deux catégories : apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé En bref, on parle d'apprentissage supervisé lorsque les résultats sont déjà connus, de sorte que le système met en adéquation une entrée et une sortie en fonction de paires d'entrées-sorties fournies comme exemples. On parle d'apprentissage non supervisé lorsque les résultats ne sont pas connus et que le système identifie la réponse dans les données.
L'analyse en composantes principales (ACP) est un exemple de méthode d'apprentissage machine non supervisé qui simplifie la complexité des données multidimensionnelles tout en conservant les tendances et les modèles. En réduisant les dimensions des données, l'algorithme est en mesure d'identifier plus facilement les modèles sans se référer aux connaissances antérieures. Ainsi, il est facile de comprendre comment l'ACP pourrait éventuellement être utilisée pour développer un outil de modélisation des prédictions, car elle serait à même de simplifier et d'analyser des données scientifiques complexes. Elle pourrait ensuite suggérer les produits chimiques et les conditions nécessaires à la production d'un matériau présentant une caractéristique particulière.
L'approche adoptée pour surmonter les défis liés aux données multidimensionnelles dépend finalement de l'objectif du programme d'apprentissage machine de l'entreprise. Il peut être utile de demander conseil pour savoir si un algorithme existant serait approprié pour le programme d'apprentissage machine de l'entreprise ou s'il est nécessaire d'en développer un autre.
Pour débuter votre parcours d'apprentissage machine, faites appel à CAS
L'apprentissage machine peut accélérer l'innovation et la croissance tout en améliorant l'efficacité et en réduisant les coûts. À ce titre, vous devriez vous fixer pour objectif d'exploiter pleinement la puissance de cette technologie pour acquérir et conserver un avantage concurrentiel. La mise en œuvre de l'apprentissage machine représente un investissement complexe, mais largement justifié.
Chez CAS, nous utilisons déjà des systèmes d'apprentissage machine pour interpréter nos données soigneusement organisées. Contactez-nous dès aujourd'hui pour savoir comment utiliser nos bases de données et comment nous pouvons vous aider à mettre efficacement en œuvre l'apprentissage machine. Fort de plus de 100 ans d'expérience, CAS est la référence incontestée de la gestion de l'information scientifique et technologique.
