L’apprentissage automatique (ou Machine Learning en anglais) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle et une méthode d’analyse des données qui automatise la construction de modèles analytiques. En utilisant une variété d’algorithmes formés sur le big data, l’apprentissage automatique crée des modèles d’auto-apprentissage qui peuvent ensuite être utilisés pour faire des prédictions précises basées sur des données historiques.
Il s’agit d’un domaine vaste et en pleine expansion, dans lequel diverses industries, de la linguistique (avec ses grands modèles linguistiques) à la finance (qui peut utiliser l’apprentissage automatique pour prévoir les tendances), s’intéressent toutes à l’apprentissage et l’appliquent avec succès à leurs différents secteurs.
Dans ce guide, nous allons discuter de ce qu’est l’apprentissage automatique, de ses utilisations possibles dans la surveillance et la gestion à distance (RMM), et de la façon dont les dirigeants d’entreprises MSP peuvent l’optimiser efficacement.
Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?
L’université de Berkeley, en Californie, a divisé le processus d’apprentissage automatique en trois parties :
- Prise de décision : au cours de cette étape, l’intelligence artificielle génère un modèle ou un cadre approximatif d’une question ou d’une action spécifique sur la base de toutes les données qu’elle a recueillies.
- Méthode essai et erreur : l’IA mesure ensuite la qualité ou la viabilité de la prédiction en la comparant à des exemples connus (s’ils sont disponibles). Le processus décisionnel a-t-il été précis ? Si ce n’est pas le cas, à quel point était-ce un « raté » ?
- Optimisation et mise à jour : c’est ici que l’IA analyse et évalue sa prédiction et met à jour sa prédiction ou sa décision, de manière à ne pas répéter son erreur (ou « raté ») à l’avenir.
Gardez à l’esprit que les modèles d’IA sont capables d’effectuer ces trois étapes plusieurs fois avec une grande précision et une grande fiabilité en quelques secondes.
Dans sa définition la plus simpliste, l’apprentissage automatique tente d’identifier des modèles et de prendre des décisions (et des prédictions) précises avec une intervention humaine minimale, tout en restant « naturel » ou semblable à l’homme. Après tout, la précision avec laquelle une machine peut répondre à une question n’a pas d’importance si l’homme qui répond ne comprend pas ce qui est dit.
Idéalement, l’apprentissage automatique complète les technologies actuelles pour améliorer l’efficacité opérationnelle et réduire le risque d’erreur humaine.
Types d’apprentissage automatique
Selon Nvidia, il existe quatre modèles différents d’apprentissage automatique.
- Apprentissage supervisé : dans ce modèle d’apprentissage, les modèles d’IA sont formés à partir d’un ensemble complet de données étiquetées. Les données « étiquetées » signifient que chaque exemple ou point de données dans l’ensemble de données de formation est étiqueté avec une réponse spécifique. Par exemple, un ensemble de données étiquetées de terminaux permettrait de classer spécifiquement les photos selon qu’elles sont d’ordinateurs portables, de téléphones mobiles ou d’appareils IdO.
- Apprentissage non supervisé : inversement, l’apprentissage non supervisé est un modèle d’apprentissage automatique qui ne fournit aucune instruction explicite sur un ensemble de données. À la place, les modèles d’IA reçoivent des exemples sans réponse « correcte » spécifique. Les machines tentent ensuite de trouver une structure dans les données, que ce soit par le biais d’un regroupement, d’une association ou de la découverte d’une anomalie dans l’échantillon.
- Apprentissage semi-supervisé : il s’agit d’un juste milieu entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Ici, un ensemble de données de formation comprend à la fois des données étiquetées et non étiquetées. Cette méthode est utile lorsque vous ne disposez pas d’un ensemble d’exemples précis avec des descriptions linéaires, mais que vous avez néanmoins besoin d’associations structurées et pertinentes.
- Apprentissage par renforcement : semblable aux jeux vidéo, l’apprentissage par renforcement encourage les modèles d’IA à trouver le meilleur moyen d’atteindre un objectif ou d’améliorer les performances d’une tâche afin de recevoir une récompense. L’objectif principal de ce type de modèle d’apprentissage est de permettre au modèle d’IA de prédire l’étape suivante afin d’obtenir la plus grande récompense finale.
Enfin, il existe un nouveau type de modèle d’apprentissage appelé deep learning (apprentissage profond), qui apprend à l’IA à traiter des données similaires à celles du cerveau humain et à s’en inspirer. Il s’agit d’un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour reconnaître des modèles complexes dans des images, des textes, des sons et d’autres données non linéaires afin de produire des prédictions précises.
Algorithmes courants d’apprentissage automatique
- Réseaux neuronaux : les réseaux neuronaux imitent le cerveau humain et peuvent reconnaître des modèles dans la traduction du langage naturel, la reconnaissance des images et de la parole, etc.
- Régression linéaire : il s’agit d’un modèle statistique utilisé pour prédire des valeurs numériques sur la base d’une relation linéaire entre différentes valeurs.
- Régression logistique : il s’agit d’un sous-type d’apprentissage supervisé qui permet de faire des prédictions pour des variables de réponse catégorielles, telles que des réponses « oui » ou « non ».
- Regroupement : il s’agit d’une partie de l’apprentissage non supervisé qui consiste à identifier des modèles dans les points de données qui peuvent être regroupés.
- Arbres de décision : ils sont utilisés pour prédire des valeurs numériques et les classer dans des catégories. Ils sont souvent représentés visuellement sous la forme d’un arbre, dont chaque séquence de ramifications est liée à des décisions spécifiques.
- Forêts d’arbres décisionnels : cet algorithme d’apprentissage automatique prédit une valeur ou une catégorie en combinant plusieurs arbres de décision, puis en prenant la décision la plus probable d’un point de vue mathématique.
Avantages et inconvénients des algorithmes d’apprentissage automatique
L’avantage le plus évident de l’apprentissage automatique est que les entreprises informatiques peuvent apprendre de nouvelles façons plus efficaces de gérer et de traiter leurs données. Cela s’ajoute à leur plan global de gouvernance des données.
Parce que ces modèles d’IA peuvent apprendre seuls et identifier des modèles et des tendances dans d’énormes volumes, les entreprises peuvent continuellement améliorer et perfectionner leurs services, ce qui conduit à un parcours d’expérience client beaucoup plus personnalisé.
Cela dit, l’apprentissage automatique nécessite une formation régulière et approfondie sur des ensembles de données précis et impartiaux. Il s’agit de respecter strictement la stratégie « garbage in/ garbage out » (GIGO), une expression informatique qui évalue l’intégrité des données (ou la qualité des résultats) en fonction de la fiabilité et de l’exactitude des données initiales introduites dans l’ensemble de données.
Cas d’utilisation de l’apprentissage automatique dans le domaine du RMM
L’apprentissage automatique devrait transformer radicalement la façon dont les entreprises MSP, MSSP et les entreprises informatiques surveillent et gèrent à distance leurs terminaux pour améliorer l’efficacité informatique. Voici quelques cas d’utilisation à prendre en considération :
Maintenance prédictive et proactive
Rappelons que l’apprentissage automatique, lorsqu’il est correctement formé, peut prédire avec précision des tendances sur la base de données historiques et de modèles passés. Cela permet d’améliorer la gestion proactive de l’informatique, en vous permettant de prévoir les probabilités de défaillance d’un composant ou d’un matériel ou logiciel obsolète sur la base d’événements antérieurs.
Détection des menaces
L’apprentissage automatique peut contribuer à une stratégie de cybersécurité plus forte. Par rapport aux systèmes de sécurité traditionnels, l’apprentissage automatique peut détecter des schémas inhabituels au sein de votre réseau informatique qui peuvent signaler une cyberattaque imminente ou récente.
Gestion des correctifs
L’apprentissage automatique peut considérablement améliorer la gestion des correctifs en automatisant et en optimisant le processus. En analysant les données historiques sur les installations de correctifs, les vulnérabilités de sécurité sur et les performances du système, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prédire les risques potentiels et hiérarchiser les correctifs en conséquence.
Service d’assistance et gestion des tickets
En analysant les données historiques des demandes des clients, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier les problèmes courants, fournir des réponses automatisées et même suggérer des solutions. Cela permet de réduire les temps de réponse, d’améliorer la satisfaction des clients et de libérer les agents humains pour qu’ils traitent des problèmes plus complexes.
Gestion des difficultés de la gestion informatique et de l’affectation des ressources
L’un des quatre principaux défis informatiques de en 2024 est la gestion de l’infrastructure informatique qui ne cesse de s’étendre, en particulier à mesure que votre entreprise se développe. L’apprentissage automatique simplifie la prise de décision en analysant les tendances et les modes d’utilisation et en prédisant la demande future. Cela permet d’optimiser l’allocation des ressources, telles que l’énergie ou la bande passante.
Et c’est justement ce que l’on peut constater cette année. Au fur et à mesure que les technologies évoluent, l’apprentissage automatique et ses cas d’utilisation possibles pour le RMM évoluent également. Il est probable que les meilleurs outils RMM maximiseront à l’avenir l’apprentissage automatique dans leurs diverses caractéristiques et fonctionnalités afin de proposer un meilleur service à leurs utilisateurs finaux.
NinjaOne adopte l’apprentissage automatique
NinjaOne est la société de gestion unifiée des terminaux à laquelle font confiance plus de 17 000 clients satisfaits dans le monde entier. Son efficace solution RMM tout-en-un permet de surveiller et de gérer efficacement vos terminaux Windows, macOS et Linux dans un panneau de contrôle centralisé. De plus, l’entreprise est particulièrement attentive et fière d’intégrer les dernières technologies et innovations afin d’offrir une efficacité radicale aux entreprises MSP de toutes tailles dès le premier jour.
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