ITK et le machine learning

Agronomie Informatique
25 avril 2018 par Serge Zaka
2 Commentaires sur cet article

Mais qu’est-ce que le machine learning ?

Le « machine-Learning » ? Tout le monde en a son idée, mais personne ne donnera la même définition. Un « collège agro » s’est réuni le 4 Avril 2018, avec 3 informaticiens également. En effet, cette discipline est à la frontière entre les mathématiques appliquées et l’informatique.

Tout un débat…

Le but était de débattre sur la définition du machine learning, et sur ce qu’il pouvait nous apporter à ITK. Après avoir donné quelques définitions issues de la littérature, un débat mouvant a été organisé. Le principe : la question « Fait-on du Machine Learning à ITK » est posée, ceux qui pensent que oui se placent à gauche de l’animateur, ceux qui pensent que non se placent à droite. Chaque camp à son tour, une personne donne un argument ou un exemple pour appuyer son avis sur la question. Si cela convainc des personnes de changer de camp elles se déplacent. Cela permet de voir les arguments qui font mouche ! Et de visualiser si une majorité se forme ou non.

Le débat a été très animé, nous avons pu constater que la vision du machine learning n’était pas forcément la même pour les agronomes et pour les informaticiens. Le point clivant dans le débat a été de savoir si le machine learning était « aveugle », fondé uniquement sur les données sans prendre en compte de connaissances expertes à leur sujet, ou non.

Pour conclure, pour ceux qui prennent comme définition « entrainer des modèles mathématiques sur des données afin de faire des prédictions pour le futur », ITK fait du machine learning, depuis longtemps. ITK fait du machine learning lorsque, chaque année, elle recalibre ses modèles agro-climatiques sur de nouvelles données, de plus en plus nombreuses, avec des méthodes automatiques (comme GLUE, une méthode bayésienne).

Dans un second temps, un brainstorming par petits groupes a permis de réfléchir à ce que le machine learning pourrait apporter dans le futur à ITK, et ouvre des perspectives intéressantes de collaboration entre agronomes-modélisateurs et informaticiens.

Rédacteurs et animateurs du débat : Julia Radoszycki et Hubert-Vincent Varella

Serge Zaka Serge Zaka
Commentaires
  • DUBELSKI NICOLAS https://www.linkedin.com/in/ndubelski
    22/08/2018 13:13
    Bonjour à tous, L'Agri-intelligence dédiée à l'agrégation/ analyse des données agro, pour leur greffer de la valeur ajoutée, est un métier d'innovation, vers lequel je souhaiterais m'orienter (sur les bases de ma formation agro et de ma longue expérience de la B.I. "commerciale") . J'ai lu qu'ITK le pratiquait en leader en utilisant de "l'IA", ses modèles et probablement "le" Big Data ... Je souhaiterais me former de mon côté sur le sujet de l'IA-Agtech (même si le 'hands-on' serait préférable ...), pour éventuellement faire une offre de collaboration à ITK. -> Pourriez-vous m'indiquer si "Machine Learning" et "IA" sont des concepts cousins, voisins, identiques ? -> Auriez-vous sous la main des références de doc/ mooc ou webinar, me permettant de m'initier à l'IA Agtech, concrètement ? Je vous remercie par avance de l'attention que vous porterez à ma requête. Bien à vous et je l'espère, à bientôt. Nicolas DUBELSKI
  • Hubert-Vincent Varella
    24/08/2018 08:53
    Bonjour Nicolas et merci pour l'intérêt que vous portez à notre réflexion sur le Machine Learning. En effet, ITK participe activement à la révolution numérique dans le secteur de l'agriculture. Le nombre croissant de capteurs de tous types (stations météo, capteurs embarqués sur les tracteurs, images satellites,...) et l'utilisation de bases de données mises à disposition (météo, sol,...) favorisent le développement des algorithmes de Machine Learning. Ces algorithmes sont complémentaires à nos modèles de cultures et apportent une plus-value significative, notamment sur l'amélioration de la qualité de prédiction de nos modèles. Pour revenir à vos questions, le Machine Learning est une composante de la grande famille de l’intelligence artificielle. La robotique est une autre composante, par exemple. Concernant une référence intéressante qui pourrait vous initier au Machine Learning et à l'intelligence artificielle, je vous recommande : https://www.theverge.com/2018/2/28/17063780/google-ai-machine-learning-hub-crash-course-free. En espérant que mes réponses vous aient été utiles. Bien cordialement. Hubert-Vincent Varella

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