En surfant sur Internet, nous générons chaque jour une énorme quantité de données. C’est une véritable mine d’or pour les entreprises qui les exploitent dans le but ultime d’améliorer leurs résultats grâce à une meilleure compréhension du comportement des consommateurs. Dans cette optique, deux concepts se distinguent : Data Mining et Machine Learning. Si dans nos articles précédents nous vous en avons donné la définition, nous nous intéressons aujourd’hui à leurs points de différence.
L’extraction de données pertinentes pour découvrir les modes de consommation n’est pas un concept nouveau. Bien que le terme Data Mining ne soit apparu qu’en 1960, cette technique existait déjà en 1857 dans le modèle de régression linéaire du statisticien britannique Francis Galton, qui consiste à interpréter la valeur d’une variable Y en fonction d’une autre variable X. Par contre, l’apprentissage machine n’est apparu que dans la seconde moitié du XXe siècle, grâce au jeu de dames développé par un des pionniers du « Computer Gaming », l’américain Arthur Samuel. En fait, il a été le premier à mentionner le terme « Machine Learning » en 1959.
Le Data Mining consiste à extraire d’une base de données les informations les plus utiles pour détecter les nouvelles tendances adoptées par les consommateurs. Une fois triées, celles-ci peuvent aider le Machine Learning dans sa tâche de formation des systèmes informatisés pour la réalisation de tâches complexes, sans avoir besoin d’intervention humaine. Ces deux technologies ne se chevauchent donc pas, mais sont plutôt complémentaires. En termes simples, le Data Mining est une ressource sur laquelle le Machine Learning peut compter pour accomplir ses fonctions.
Le Machine Learning fonctionne avec des algorithmes. Le Data Mining, pour sa part, puise ses informations dans de vastes réserves de données (exemple : Big Data).
Les données extraites par Data Mining sont ensuite utilisées par les individus, notamment les départements Marketing, pour mieux segmenter leurs clients et leur offrir les produits et services qui correspondent le mieux à leurs profils. Cette intervention humaine est presque absente lorsqu’il s’agit du Machine Learning. En effet, le but même du Machine Learning, rappelons-le, est de permettre aux machines d’implémenter des algorithmes qu’elles améliorent elles-mêmes au fil du temps, développant ainsi une certaine forme d’intelligence et d’autonomie.
À ce jour, le Data Mining n’est toujours pas une technologie évolutive. De nature statique, elle nécessite une intervention humaine pour tirer parti des données qu’elle trie. D’autre part, l’un des points forts du Machine Learning est qu’il permet aux machines d’ajuster leurs algorithmes de manière autonome afin d’atteindre un plus grand degré d’intelligence au fil du temps.
En raison du rôle crucial que l’analyse des données peut jouer dans la performance des entreprises, le recrutement de professionnels ayant une expertise en Data Mining, Machine Learning et Data Science doit est en plein essor. Pour profiter de cette dynamique qui se créera bientôt sur le marché de l’emploi IT, vous pouvez suivre les formations proposées par EPSI.