Machine Learning vs automatisation classique : comment Python relie ces deux mondes

L’automatisation permet de gagner du temps, de réduire les coûts et de minimiser les erreurs. Mais dès que les processus deviennent plus complexes, que le volume de données augmente ou que les modèles ne sont plus clairement identifiables à partir de règles, l’automatisation classique arrive à ses limites. C’est ici que le Machine Learning entre en jeu : ce sous-domaine de l’intelligence artificielle permet à des systèmes d’apprendre à partir de données et de prendre des décisions sur cette base, sans règles strictes. Python joue ici un rôle central. Ce langage de programmation n’est pas seulement un outil puissant pour l’automatisation, mais il fournit aussi un écosystème complet pour le Machine Learning. C’est ce qui en fait un pont idéal entre l’automatisation traditionnelle des processus et les applications intelligentes pilotées par les données. Mais où se situent les frontières de l’automatisation classique et quand est-ce que le Machine Learning devient-il la meilleure option ?

Machine Learning vs automatisation classique

L’automatisation classique est déjà très puissante partout où nous savons exactement quels processus doivent être suivis et quelles décisions doivent être prises pour atteindre un objectif. Elle montre ses limites lorsque les données ne sont pas structurées ou sont très complexes (p. ex. images, langage, texte libre). Ou alors lorsque nous ne sommes plus en mesure de formuler clairement la logique de décision, ou cas classique, lorsque le cadre et les conditions changent de manière dynamique et continue.

Avec le Machine Learning, on emprunte une voie différente de celle de l’automatisation classique. Plutôt que de la programmation explicite, des schémas sont reconnus et évalués. Ces évaluations servent à améliorer en continu les modèles existants. Cela est particulièrement utile lorsqu’une partie de l’automatisation repose sur des prévisions ou des classifications spécifiques.

Le Machine Learning, combiné avec l’automatisation, permet de réagir et d’apprendre et de réagir de manière plus ciblée face à l’incertitude.

Différence entre une logique programmée et des systèmes qui apprennent

La logique programmée suit des règles et des spécifications strictes et, pour chaque question, une réponse possible doit déjà être préparée. Cela oblige la personne qui développe la logique à définir en amont des règles et des décisions explicites. Par exemple : « Si température > 80°C, -> alarme ».

C’est tout à fait suffisant pour de nombreuses utilisations. Mais que faire si seuls des modèles sont disponibles ou si les règles données du système doivent être développées de manière adaptative ? Un système qui « apprend » reconnaît de manière autonome les règles et les modèles à partir des données mises à disposition. Exemple : « Il y a souvent eu des erreurs avec les données de ce capteur dans le passé ».

Ces schémas sont souvent difficiles à reconnaître et n’ont pas toujours des frontières rigides. Des mesures d’amélioration ciblées permettent également à un système apprenant de s’améliorer.

Pourquoi Python est particulièrement adapté à l’automatisation et au Machine Learning

Python offre une excellente base pour l’automatisation et le Machine Learning. Le langage est facile d’accès et permet d’obtenir rapidement des résultats. Grâce à sa syntaxe simple, il est également accessible aux non-programmeurs. Il n’est donc pas surprenant que l’écosystème se développe depuis de nombreuses années et ait déjà produit de nombreux packages incontournables. Un rapide coup d’œil au Python Package Index montre que plus de 657000 projets de ce type y sont déjà répertoriés, avec plus de 7 millions de publications (releases). Parmi les autres caractéristiques positives, citons l’immense communauté qui ne cesse de s’agrandir grâce à sa facilité d’accès et à l’indépendance vis-à-vis des plateformes qu’offre Python.

Python propose des outils et bibliothèques puissants

La bibliothèque standard de Python, disponible dès l’installation de Python, offre déjà de très nombreuses fonctionnalités. Cependant, si on prévoit de se lancer dans l’automatisation, cet ensemble de packages doit être élargi. On utilisera différents packages selon l’utilisation de Python qu’on désire faire. Ci-dessous, une sélection des packages les plus couramment utilisés dans le cadre de l’automatisation :

Automatisation classique

Automatisation des systèmes :

os, shutil, subprocess, schedule

Automatisation de l’interface graphique :

pyautogui, keyboard

Automatisation web :

selenium, playwright, requests, BeautifulSoup

Manipulation de données :

Pandas

Machine Learning

Machine Learning classique :

scikit-learn

Deep Learning :

keras, TensorFlow, PyTorch

Préparation des données :

pandas, numpy, scipy

Déploiement et sauvegarde de modèles :

mlflow, joblib

Il est toutefois très important de comprendre ici que l’un n’exclut pas l’autre.  Ces packages peuvent être combinés librement et les combinaisons les plus diverses sont envisageables. Cependant, chaque package installé augmente la dépendance externe et, par conséquent, les coûts de maintenance. Le choix d’un package doit être réfléchi et régulièrement vérifié.

Une bonne synergie entre ces outils

Ces différents outils fonctionnent très bien ensemble, certains ont un champ d’application qui se recoupe, mais avec un peu d’expérience et d’esprit d’expérimentation, on peut attribuer les différentes étapes de travail à un outil ou à un package. Les pipelines de données, l’entraînement et le déploiement de modèles peuvent être facilement mis en œuvre dans un contexte Python cohérent, ce qui peut simplifier le développement. On commence souvent avec des modèles architecturaux (patterns) et de bonnes pratiques connus, puis on les adapte à l’usage prévu.

Exemples d’application illustrant la transition de l’automatisation classique vers l’automatisation basée sur le ML

Voici quelques exemples qui montrent que le ML fait depuis longtemps partie intégrante de nos processus de travail :

• Contrôle visuel dans la fabrication de composants : hier, valeurs de tolérance fixes -> aujourd’hui, Deep Learning pour la reconnaissance des formes
• Chatbots : hier, avec des arbres de décision prédéfinis -> aujourd’hui, avec des systèmes basés sur le NLP tels que GPT
• Extraction de texte à partir de documents : hier, avec des expressions régulières -> aujourd’hui avec le ML/NLP pour une extraction flexible

L’introduction du Machine Learning modifie les pratiques de développement

L’utilisation des données est un thème central ; leur qualité et quantité sont décisives pour le succès du Machine Learning dans les processus automatisés. Ce n’est pas pour rien que l’on entend souvent que « les données sont le nouvel or », mais en général, cet « or » doit encore être purifié, raffiné et préparé. Cela demande beaucoup de temps et de planification avant l’automatisation proprement dite.

Le processus de développement en lui-même devient beaucoup plus itératif. Il est souvent nécessaire de démarrer plusieurs essais pour perfectionner l’automatisation basée sur le Machine Learning. De plus, les modèles doivent être surveillés et testés régulièrement. Finalement, mais pas des moindres, les rôles au sein de l’équipe changent : Data Scientist, MLOps et DevOps doivent travailler main dans la main sur le développement.

Intégrer des modèles de Machine Learning de manière durable dans des systèmes automatisés

Avec Python s’ouvrent de nombreuses possibilités d’automatisation. Une fois un objectif fixé (ou un souhait formulé), l’automatisation peut commencer. Par étapes, selon le principe « diviser pour mieux régner » (divide and conquer), il convient de se rapprocher progressivement de l’objectif. Il est particulièrement important de bien versionner les différentes étapes de travail (modèles et projet dans son ensemble) et de préparer dès le début des tests pertinents. Avec cette préparation et un peu d’esprit d’expérimentation, les possibilités offertes par l’automatisation par Machine Learning permettront de réaliser des idées et des projets qui vous feront gagner du temps.