L’apprentissage machine et ses usages multiples en sciences de la terre

Morgan Warren

Géochimiste de projet

Les mégadonnées sont un sujet chaud ces derniers temps, car l’évolution de la technologie, de la puissance de traitement et des services infonuagiques permet désormais à des entreprises de divers secteurs de consulter et de collecter un volume accru de données, puis de les analyser efficacement à moindre coût. Ces progrès en collecte des données ont une incidence bien au-delà des TI. Par exemple, le secteur de la fabrication retire d’énormes avantages de l’exploitation des mégadonnées. Cela est en grande partie attribuable à l’émergence de l’industrie 4.0 et de l’Internet des objets (IdO), à l’amélioration de la robotique, des capteurs et des capacités de surveillance, et à l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’ensemble de l’usine.

Toutes les données collectées sont sans doute extrêmement précieuses, mais il reste encore un problème : quelle méthode d’analyse faut-il privilégier? L’apprentissage machine représente une piste de solution. Cette technologie permet de déceler des renseignements précieux parmi un immense volume de données, ce qui serait impossible pour un être humain dans la pratique.

Portrait et avantages de l’apprentissage machine

L’apprentissage machine consiste à utiliser la programmatique et l’informatique statistique pour analyser de grands ensembles de données afin de découvrir de nouvelles informations. Il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA), une technologie qui fait appel à un ensemble étendu d’outils de modélisation prédictive permettant à un programme informatique d’apprendre par généralisation à partir d’exemples.

N’importe quelle entreprise peut se doter d’un avantage concurrentiel en décelant des connaissances précieuses parmi leurs données à l’aide d’outils efficaces. Avec l’évolution des logiciels et du matériel informatique, cette technologie figure maintenant parmi les investissements les plus avantageux du 21e siècle.

Cependant, avant d’investir dans l’apprentissage machine, une entreprise doit être informée sur ses usages possibles dans divers domaines. Pour créer de la valeur, il ne suffit pas de collecter d’importants volumes de données et de les traiter au hasard. Vous devez plutôt consulter des experts techniques, qui offriront leurs connaissances et leur expertise en analyse de données pour vous aider à évaluer au préalable les risques et possibilités d’un investissement dans l’apprentissage machine.

Voici une liste non exhaustive des avantages d’une utilisation judicieuse de l’apprentissage machine :

  • Permet de traiter de vastes ensembles de données, lesquels se font de plus en plus courants, pour trouver des renseignements précieux qui passeraient normalement inaperçus en raison de l’immense volume d’information;
  • Contribue à la prise de décisions en temps réel à partir de mégadonnées en constante évolution;
  • Favorise l’amélioration continue de la qualité (ACQ) au sein de vastes écosystèmes de données complexes et dynamiques;
  • Élimine les tâches manuelles à l’aide d’une automatisation basée sur des modèles prédictifs;
  • L’apprentissage machine a largement fait ses preuves pour optimiser de nombreuses pratiques commerciales et sectorielles, ce qui se traduit par de grandes économies de temps et d’argent.

S’agit-il d’une nouvelle technologie?

L’apprentissage machine n’est pas une nouvelle technologie, mais elle a pris divers noms au fil des ans. Les réseaux de neurones artificiels, des systèmes informatiques inspirés du cerveau humain, ont vu le jour dans les années 1950. Le test Turing, mis au point par Alan Turing en 1950, en est un célèbre exemple. Pour réussir ce test, un ordinateur devait réussir à convaincre des êtres humains qu’il était lui-même humain.

Les secteurs militaire, de la finance et des télécommunications ont été parmi les premiers à adopter l’apprentissage machine. Entre autres, cette technologie servait à reconnaître les chèques écrits à la main, à prédire la fraude financière, à optimiser les systèmes de télécommunications et à élaborer des plans logistiques militaires de grande envergure. L’apprentissage machine s’est récemment frayé un chemin dans les secteurs pharmaceutique, des soins de santé et de l’analyse sportive. De plus, comme on le sait déjà bien, Microsoft, Google et Amazon exploitent l’apprentissage machine pour leurs services et proposent des infrastructures d’apprentissage machine à leur clientèle.

L’apprentissage machine en sciences de la terre

Les géoscientifiques constatent rapidement les bienfaits de l’apprentissage machine pour leurs activités. Voici une liste non exhaustive des cas d’utilisation de l’apprentissage machine pour traiter des ensembles des données dans le domaine géoscientifique :

  • Trouver le bon emplacement pour un puits : L’apprentissage machine peut aider à déterminer le taux de pompage et l’emplacement idéaux pour un puits à l’aide d’échantillons de données, de sorte à garantir la capture efficace des panaches de contamination.
  • Optimiser l’utilisation des terres agricoles : L’analyse des résultats d’échantillonnage des sols en laboratoire permet de prédire quelles terres contiennent des concentrations optimales de nutriments clés pour les cultures, comme l’azote (N), le phosphore (P) et le potassium (K).
  • Prédire les propriétés des matériaux par spectroradiométrie imageante : Ensemble, les données de spectroradiométrie imageante et les échantillons de données sur les propriétés mécaniques et chimiques des roches permettent d’établir des liens entre les valeurs spectrales des images et les données échantillonnées. Les géoscientifiques peuvent ainsi formuler des hypothèses sur les propriétés des matériaux, dont la RQD et la lixiviabilité.
  • Déterminer efficacement les séquences lithologiques dans les mines : L’apprentissage machine s’avère efficace pour prédire la teneur en soufre de différentes roches à l’aide d’une base de données de dosage, ce qui contribue à une meilleure définition des lithologies et réduit la quantité de tests en laboratoire requis.

La plupart des échantillons géoscientifiques pour ces types de projets peuvent être classés en deux grandes catégories :

Étude de plusieurs variables au sein d’un nombre d’échantillons restreint

Étude d’un petit nombre de variables au sein de plusieurs échantillons

Il est possible de créer un modèle informatique prédictif en combinant environ 80 % des données disponibles à des données substitutives ou indirectes. Tout échantillon de données permettant d’établir des liens est potentiellement utile pour la prévision des résultats. Au besoin, des données supplémentaires peuvent être obtenues d’autres sources, notamment les ensembles de données chimiques, banques de données de dosage et journaux géologiques.

À quoi ressemble l’avenir de l’apprentissage machine?

Au cours des dernières années, la transformation numérique a connu un essor considérable dans de nombreux secteurs d’activité, accompagné d’une adoption rapide de l’infonuagique pour de nombreuses applications. Le rythme accru de la transformation numérique dans les entreprises est attribuable non seulement à l’évolution des technologies matérielles et logicielles, mais aussi à la sensibilisation des leaders industriels. On peut donc conclure que, dans l’avenir, l’utilisation de l’apprentissage machine dans divers secteurs ira en augmentant.

Golder a remarqué qu’un nombre considérablement plus élevé de clients font appel à des services d’analyse par apprentissage machine pour accroître leur efficacité et trouver les données nécessaires pour résoudre leurs problèmes. Grâce à notre expérience et à notre expertise technique, nos clients ont pu effectuer une analyse prédictive de leurs données afin de prendre des décisions éclairées en temps utile. Le résultat final? Un grand nombre de clients bénéficient d’économies notables dans le long terme.

Bien que l’apprentissage machine connaisse déjà une grande popularité, les experts en mégadonnées n’en sont qu’à la pointe de l’iceberg. On prévoit que dans l’avenir, davantage de personnes comprendront mieux l’apprentissage machine et ses applications concrètes. Les techniques d’apprentissage machine deviendront sans doute monnaie courante pour analyser les données sur les feuilles de données structurées ainsi que les données non structurées provenant d’images capturées par drones, analyse spectrale, satellites et plus encore. Le progrès de la vision artificielle mènera à l’élaboration de nouveaux algorithmes d’analyse des images. À mesure que la technologie d’apprentissage machine évolue, les entreprises continueront assurément d’innover et d’investir dans ce domaine pour optimiser leurs résultats.

LES SOLUTIONS NUMÉRIQUES DE GOLDER

Morgan Warren

Géochimiste de projet

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