Qu'est-ce que l'apprentissage continu ? Révolutionner l'apprentissage automatique et l'adaptabilité

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L'apprentissage automatique a connu un grand succès dans la modélisation précise de données simples et complexes. Les opportunités découlant de l'apprentissage automatique existent partout, mais la nature figée de la plupart des approches en action est un facteur de ralentissement de l'adoption de l'IA. C'est là qu'intervient l'apprentissage continu.

L'apprentissage continu est une approche de l'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'intégrer de nouvelles données sans recyclage explicite. Il s'appuie sur les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique traditionnel de manière à prendre en compte l'essence dynamique des données du monde réel, en créant des modèles adaptables qui peuvent améliorer les performances de la machine au fil du temps.

Qu'est-ce que l'apprentissage continu ?

L'apprentissage continu, également connu sous le nom d'apprentissage machine continu (CML), est un processus dans lequel un modèle apprend à partir de nouveaux flux de données sans être réentraîné.

Contrairement aux approches traditionnelles, où les modèles sont entraînés sur un ensemble de données statique, déployés et périodiquement réentraînés, les modèles d'apprentissage continu mettent à jour leurs paramètres de manière itérative afin de refléter les nouvelles distributions des données.

Dans ce dernier processus, le modèle s'améliore en tirant des enseignements de la dernière itération et en actualisant ses connaissances au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Le cycle de vie du modèle d'apprentissage continu permet aux modèles de rester pertinents au fil du temps en raison de leur qualité intrinsèquement dynamique.

Types d'apprentissage automatique continu 

Il existe plusieurs approches d'apprentissage automatique continu pour la modélisation. Les stratégies les plus courantes sont l'apprentissage progressif, l'apprentissage par transfert et l'apprentissage tout au long de la vie.

D'autres exemples sont les méthodes de relecture de l'expérience et les techniques de régularisation.

Comme pour tout ce qui concerne les données, le choix de l'approche n'est pas tout blanc ou tout noir. Elle dépend plutôt des données, de l'architecture du modèle, des performances souhaitées, de la complexité de la tâche et des ressources informatiques disponibles. Souvent, une combinaison d'approches est mise en œuvre pour améliorer les capacités d'apprentissage.

Le processus d'apprentissage continu

L'apprentissage continu est une évolution de la modélisation traditionnelle de l'apprentissage automatique. Par conséquent, elle implique un grand nombre des mêmes principes de modélisation : prétraitement, sélection du modèle, réglage des hyperparamètres, formation, déploiement et surveillance.

Deux étapes supplémentaires sont nécessaires dans le processus d'apprentissage continu : la répétition des données et la mise en œuvre d'une stratégie d'apprentissage continu. Ces étapes permettent de s'assurer que le modèle apprend efficacement à partir de flux de nouvelles données en fonction de l'application et du contexte de la tâche de données.

Figure 1 : Organigramme du processus d'apprentissage continu à l'apprentissage automatique

Avantages de l'apprentissage continu

L'apprentissage continu peut être utile pour tous les types de projets de données: descriptifs, diagnostiques, prédictifs et prescriptifs. Elle est particulièrement importante dans les cas où les données évoluent rapidement. Les avantages par rapport à une approche traditionnelle d'apprentissage automatique sont les suivants :

• Généralisation. L'apprentissage continu permet au modèle d'être plus robuste et plus précis face à de nouvelles données.
• Conservation des informations. En employant une stratégie d'apprentissage continu, le modèle prend en compte les connaissances acquises lors des itérations précédentes, ce qui lui permet d'accumuler des informations au fil du temps.
• Adaptabilité. Un modèle utilisant l'apprentissage continu s'adapte aux nouvelles connaissances - telles que la dérive des concepts et les nouvelles tendances - ce qui lui confère une plus grande capacité de prédiction à long terme.

Limites de l'apprentissage continu

L'approche de l'apprentissage continu n'est pas sans limites. Ces éléments doivent être pris en compte avant d'opter pour une approche de ce type, en fonction de la nature et du résultat escompté de la tâche à accomplir.

D'un point de vue opérationnel, il s'agit d'un défi :

• Cost. Les approches d'apprentissage continu, bien qu'efficaces, tendent également à être plus complexes sur le plan informatique que les approches traditionnelles, car le modèle doit constamment s'adapter aux nouvelles données. Cette complexité se traduit souvent par des coûts économiques plus élevés car elle nécessite davantage de données, de ressources humaines et de ressources informatiques.

Du point de vue de la modélisation, les inconvénients sont les suivants :

• Gestion des modèles. Chaque fois que les paramètres d'un modèle sont mis à jour sur la base de nouvelles données, un nouveau modèle est formé. Par conséquent, une approche d'apprentissage continu peut générer un grand nombre de modèles, ce qui complique l'identification des modèles les plus performants.
• Dérive des données. Pour qu'une approche d'apprentissage continu soit valable, nous devons traiter un grand volume de nouvelles données. Toutefois, un tel modèle risque de perdre ses capacités prédictives si la distribution des caractéristiques change brusquement. Pour en savoir plus sur la dérive des données, consultez un autre article.

Si le coût n'est pas une limite facile à contourner, les difficultés liées à la modélisation peuvent être atténuées par la mise en place d'une méthodologie appropriée et par l'intervention humaine. Des pratiques telles que l'élaboration de versions de modèles, le suivi et l'évaluation sont essentielles pour assurer le cursus des performances des modèles. En outre, l'intervention humaine est importante pour faire respecter les pratiques mentionnées ci-dessus et pour faire des choix contingents concernant les données, tels que la fréquence et la taille des mises à jour.

Applications de l'apprentissage continu

Compte tenu du coût et de la complexité supplémentaires liés à l'apprentissage continu, cette approche convient mieux aux applications impliquant un flux continu de nouvelles données. Cela signifie que l'environnement de la tâche de données doit être en constante évolution.

Les applications actuelles de l'apprentissage continu sont les suivantes

• Vision par ordinateur. La nature dynamique des données d'images rend les approches d'apprentissage continu populaires pour l'entraînement des algorithmes d'identification et de classification des informations visuelles. Ils sont fréquemment utilisés dans les technologies de reconnaissance faciale et d'imagerie.
• Cybersécurité. Des approches d'apprentissage continu sont mises en œuvre pour assurer une surveillance constante des infrastructures de sécurité informatique. Ils jouent un rôle essentiel dans la détection du phishing, de l'intrusion dans le réseau et du spam, entre autres opérations liées à la sécurité.
• Soins de santé. En raison de l'évolution des maladies, des approches d'apprentissage continu sont utilisées dans divers domaines de la santé afin d'améliorer les flux de travail liés au diagnostic des maladies. Des spécialités telles que l'oncologie et la radiologie ont été les premières à explorer l'apprentissage continu de l'IA à cette fin.
• Robotics. L'apprentissage continu a été utilisé pour améliorer l'adaptabilité et les performances des robots dans différents environnements, en leur permettant d'optimiser leurs actions dans des conditions changeantes sur la base de leurs expériences passées et nouvelles.

L'avenir de l'apprentissage continu

L'avènement de la numérisation due aux avancées technologiques, à la production de données sans précédent et aux changements de mentalité socio-économiques signifie que l'apprentissage continu sera de plus en plus largement adopté à l'avenir. En effet, les algorithmes utilisés pour modéliser les différentes applications devront être suffisamment adaptables pour répondre au flux croissant de données dans tous les domaines de la vie, tous les jours.

Qu'il s'agisse d'applications actuelles telles que la vision par ordinateur ou d'applications possibles telles que la gestion des villes intelligentes, l'apprentissage continu a le potentiel de révolutionner les résultats que nous pouvons attendre de l'intelligence artificielle, en élevant l'intelligence des machines à de nouveaux niveaux.

Pour mettre en œuvre efficacement des stratégies d'apprentissage continu, il est essentiel de surmonter les défis inhérents tels que les coûts de calcul, la complexité de la gestion des modèles et les risques associés à la dérive des données. Pour ceux qui souhaitent maîtriser l'art de développer et de gérer efficacement des modèles d'apprentissage automatique pour la production et qui souhaitent acquérir des connaissances sur la façon de les améliorer continuellement au fil du temps, ne manquez pas l'occasion de vous inscrire au cours de DataCamp intitulé Developing Machine Learning Models for Production with an MLOps Mindset (Développer des modèles d'apprentissage automatique pour la production avec un état d'esprit MLOps). Ce cours vous permettra d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour concevoir des modèles d'apprentissage automatique qui sont prêts pour la production et adaptables à des paysages de données en constante évolution.