Le terme algorithme est mentionné fréquemment lorsque l’on parle d’intelligence artificielle ou d’analyse de données. Mais qu’est-ce qu’un algorithme et quelles sont ses applications?
Un algorithme est un ensemble d’instructions qui définit la manière d’effectuer une tâche spécifique. 1
Nous pouvons comparer l’algorithme à une recette à suivre. D’ailleurs, les mots algorithmes et modèles sont souvent utilisés de manière interchangeable dans le domaine de l’analyse de données.
Les différents types d’algorithmes
Tout comme il existe un nombre infini de recettes de cuisine, il existe également une grande quantité d’algorithmes. Ceux-ci peuvent être très simples, comme par exemple déterminer si un nombre est pair ou impair, ou encore plus complexes, tels que pour prédire la décision des juges de la cour suprême des États-Unis.2
Algorithme descriptif
Le premier type d’algorithmes est descriptif. Ces algorithmes décrivent des ensembles de données en identifiant des modèles ou en convertissant des images et du texte en nombres. Par exemple, un algorithme descriptif peut être utilisé pour regrouper les films par genre et ensuite créer un moteur de recommandation de films personnalisé.
Algorithme prédictif
Le deuxième type d’algorithmes est prédictif. Ces algorithmes prévoient un résultat, comme dans l’exemple de la cour suprême mentionné plus haut. Un autre exemple célèbre d’algorithme prédictif est celui du cas de Moneyball, dans lequel la moyenne de présence sur les buts au baseball est utilisée afin de prédire l’apport d’un joueur à son équipe.3
Algorithme prescriptif
Enfin, le dernier type d’algorithme est l’algorithme prescriptif. Ces algorithmes recommandent la meilleure action à suivre, comme par exemple, quelle police d’assurance choisir ou quels investissements faire. Les algorithmes prescriptifs sont particulièrement utiles dans un contexte d’affaires car ce sont des outils d’aide à la décision dans des situations complexes.
Exemple d’application en entreprise
Vous êtes une entreprise de grande envergure et vous voulez concentrer vos activités et vendre certaines de vos divisions. La quantité de données à analyser est immense et les possibilités sont multiples. Un algorithme prescriptif pourra tenir compte de vos contraintes (ex: si je vends A je dois également vendre B car ils sont complémentaires ou encore si je garde C, je dois investir X$ afin de le moderniser et mon budget maximal est de Y$) et vous fournir la meilleure recommandation.
Comment choisir le bon algorithme?
Comme les exemples précédents le démontrent, les algorithmes ont plusieurs applications utiles et leur complexité peut varier énormément, du simple arbre de décision aux modèles d’intelligence artificielle. Le choix du bon algorithme, ou du bon modèle, dépend du problème que vous tentez de résoudre et de votre contexte.
La première étape consiste donc à bien définir le problème, telle que recommandé par la méthode Six Sigma. Par la suite, vous pourrez vous faire accompagner afin de choisir le bon modèle pour arriver au résultat souhaité. Il est important de se rappeler que plus le modèle est simple, plus il sera facile de l’expliquer.
- Dimitris Bertsimas, Applied Business Analytics, MIT, 2022. ↩︎
- Daniel Martin Katz, Using data to predict Supreme Court’s decisions, https://msutoday.msu.edu/news/2014/using-data-to-predict-supreme-courts-decisions, Michigan State University, 4 novembre 2014. ↩︎
- L’IA générative n’a pas été utilisée dans l’idéation, la rédaction ou la révision de cet article. ↩︎
L’IA générative n’a pas été utilisée dans l’idéation, la rédaction ou la révision de cet article.
