Pipeline IA & Data : comment passer des données à une solution ?
Lorsque l’on découvre séparément Python, Pandas, Machine Learning ou les API, il peut être difficile de comprendre comment toutes ces compétences s’articulent.
Un pipeline pédagogique permet de visualiser la progression globale d’un projet.
Quelle est la logique générale ?
Une représentation simple peut être :
problème ↓ données ↓ qualité et préparation ↓ exploration et visualisation ↓ choix de l’approche ↓ Machine Learning si nécessaire ↓ entraînement et test ↓ évaluation ↓ service/API si nécessaire ↓ présentation du projet
Cette séquence est une lecture pédagogique générale. Elle ne constitue pas une méthodologie officielle imposée par le CAFP.
1. Commencer par le problème
La technologie vient après l’objectif.
Il faut comprendre ce que la solution doit produire avant de choisir un modèle.
2. Examiner les données
Il faut ensuite déterminer quelles informations sont disponibles et si elles correspondent réellement au problème.
3. Préparer
Les données peuvent nécessiter des manipulations avant l’analyse.
Python et Pandas peuvent notamment intervenir dans cette phase.
4. Explorer
L’analyse exploratoire et la visualisation permettent de mieux comprendre les données.
5. Choisir l’approche
Le problème peut nécessiter :
Le Machine Learning n’est pas automatiquement nécessaire.
- une analyse ;
- une classification ;
- une régression ;
- une autre approche étudiée ;
- un service IA.
6. Entraîner et tester
Lorsqu’un modèle est utilisé, il faut distinguer apprentissage et évaluation.
7. Examiner les performances
Les résultats doivent être analysés.
Les questions de biais et de surapprentissage font également partie des notions étudiées dans le parcours.
8. Passer vers l’application
Lorsque le projet le nécessite, un service ou une API peut intervenir afin de connecter une capacité IA à une application.
9. Documenter le projet
Il est utile d’expliquer :
Cela rend la démarche plus compréhensible.
- l’objectif ;
- les données ;
- les choix réalisés ;
- le résultat ;
- les limites.
Où retrouve-t-on cette progression dans la formation ?
Le parcours de 9 mois développe progressivement les compétences depuis les fondamentaux Data jusqu’au Machine Learning, aux services/API IA et au projet final.
Faut-il appliquer exactement ce pipeline à tous les projets ?
Non.
Chaque projet possède ses propres contraintes.
Le pipeline sert ici à comprendre comment les compétences du parcours peuvent s’articuler.
Guides complémentaires
- Formation Intelligence Artificielle & Data au CAFP Casablanca →
- Fondamentaux Data pour débutant : par où commencer ? →
- Nettoyage des données : pourquoi cette étape est-elle importante ? →
- Machine Learning : définition simple pour débuter →
- Comment évaluer un modèle de Machine Learning ? →
- API Intelligence Artificielle : comment ça fonctionne pour un débutant ? →
- Premier projet IA : comment le réaliser quand on débute ? →
FAQ — Intelligence Artificielle & Data
Qu’est-ce qu’un pipeline IA & Data ?
Une manière d’organiser les différentes étapes d’un projet.
Le Machine Learning est-il obligatoire dans chaque projet ?
Non.
La qualité des données intervient-elle avant la modélisation ?
Elle doit être examinée en amont.
L’évaluation intervient-elle après l’entraînement ?
Oui, dans la logique générale d’un projet ML.
Une API peut-elle intervenir à la fin ?
Elle peut servir à l’intégration lorsque le projet le nécessite.
Ce pipeline est-il la méthode officielle du CAFP ?
Non. C’est une lecture pédagogique des compétences du parcours.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.