Collecte et Préparation des données de Machine Learning

Introduction

Dans le cycle de vie du Machine Learning, la qualité et la pertinence des données sont essentielles. Avant même d’entraîner un modèle, il faut passer par deux grandes phases : la collecte des données et la préparation des données. Ces étapes permettent de s’assurer que le modèle dispose d’informations fiables et exploitables pour apprendre correctement.

1. La collecte des données

La collecte des données consiste à rassembler toutes les informations nécessaires pour résoudre le problème que vous voulez traiter avec votre modèle. Ces données peuvent provenir de sources très variées selon le cas d’usage :

• Données historiques stockées dans des bases SQL ou des entrepôts de données (data warehouses).

• Données en temps réel provenant de capteurs, d’appareils IoT ou de flux d’événements (logs d’applications, capteurs industriels…).

• Données issues des réseaux sociaux ou de plateformes en ligne, utiles pour l’analyse de tendances ou de comportements.

Pour stocker ces données, on utilise différentes technologies : bases de données transactionnelles, data lakes pour combiner données structurées et non structurées, ou pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour automatiser le déplacement et la transformation des données. La collecte peut se faire en mode batch pour des données historiques, ou en temps réel via des flux continus.

2. La préparation des données

Une fois les données collectées, elles doivent être préparées pour être utilisées par un modèle de Machine Learning. La préparation comprend plusieurs sous-étapes : prétraitement des données et feature engineering.

a. Analyse exploratoire des données (EDA)

Avant toute transformation, il est important de comprendre les données. L’EDA (Exploratory Data Analysis) permet de vérifier la qualité des données, de détecter des anomalies et de visualiser des tendances ou des patterns qui ne sont pas évidents dans les tableaux bruts. Les outils de visualisation et les plateformes interactives facilitent cette exploration et permettent de mieux guider les étapes suivantes.

b. Prétraitement des données

Le prétraitement vise à mettre les données dans un format exploitable par le modèle et à garantir leur qualité. Les principales opérations incluent :

• Nettoyage : suppression des doublons, correction des erreurs et des valeurs aberrantes, remplacement ou imputation des données manquantes pour minimiser les biais.

• Partition des données : séparation aléatoire en training set, validation set et test set. Cette division permet de former le modèle, d’ajuster les hyperparamètres et d’évaluer la performance finale sur des données jamais vues.

• Mise à l’échelle : normalisation ou standardisation des variables numériques pour que toutes les valeurs soient sur une échelle comparable, ce qui facilite l’apprentissage.

• Détection et correction des biais : identifier des déséquilibres qui pourraient conduire le modèle à être injuste ou inexact pour certains groupes.

• Augmentation des données : création de nouvelles données à partir de celles existantes (par exemple, en modifiant légèrement des images) pour enrichir le dataset et réduire le risque de surapprentissage.

c. Feature engineering

Le feature engineering consiste à créer ou transformer des variables pour mieux représenter l’information contenue dans les données. Cela peut inclure la combinaison de plusieurs colonnes pour obtenir une nouvelle feature, la transformation logarithmique de valeurs très dispersées, ou l’encodage de variables catégorielles.

3. L’importance d’un processus itératif

La collecte et la préparation des données ne sont pas des étapes uniques. Elles doivent souvent être répétées plusieurs fois. Par exemple, lors de l’EDA, vous pouvez détecter des problèmes qui nécessitent de collecter de nouvelles données ou de modifier certaines transformations. Cette approche itérative permet de garantir que le modèle recevra des données de haute qualité, ce qui est essentiel pour obtenir des prédictions fiables et généralisables.

4. Exemple concret

Imaginons que vous vouliez entraîner un modèle pour prédire le prix des appartements dans une ville :

• Vous collectez les données à partir des annonces en ligne, des bases publiques et des historiques de ventes.

• Vous nettoyez les données en supprimant les doublons, corrigez les erreurs et remplacez les valeurs manquantes pour la surface ou le nombre de chambres.

• Vous divisez le dataset en training, validation et test set.

• Vous normalisez les valeurs de surface et de prix pour que le modèle puisse apprendre plus facilement.

• Vous créez une nouvelle feature « prix par m² » pour enrichir l’information disponible.

• Enfin, vous visualisez les distributions et les corrélations pour vérifier que les données sont cohérentes et prêtes à être utilisées pour l’entraînement.

Conclusion

En résumé, la collecte et la préparation des données sont les fondations du Machine Learning. Sans données de qualité, même les algorithmes les plus avancés ne pourront pas produire des résultats fiables. Ces étapes combinent exploration, nettoyage, transformation et vérification des biais dans un processus itératif qui assure la réussite de tout projet ML.

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Ce billet de blog fait partie du cours AWS AI Practitioner en français disponible sur Udemy et sur la plateforme LeCloudFacile.com.