Le rôle du feature engineering en Machine Learning

Le recours à l’Intelligence Artificielle (IA) se généralise dans tous les secteurs. Les entreprises et les organisations doivent exploiter efficacement les datas disponibles afin de tirer le meilleur parti d’un modèle d’analyse prédictive. Le choix d’un algorithme approprié et l’entraînement des modèles de Machine Learning ou de Deep Learning sont des éléments clés. L’autre élément crucial de la réussite d’un tel projet réside dans l’application de l’ingénierie des caractéristiques, le Feature Engineering.

Qu’est-ce que le feature engineering ?

Le feature engineering est un processus de transformation de données brutes. Il consiste à choisir, extraire et remodeler les caractéristiques les plus appropriées pour créer des modèles de Machine Learning précis et performants. L’efficacité d’un modèle d’apprentissage est liée à la qualité des caractéristiques utilisées pour le former. Le feature engineering englobe différentes techniques permettant de créer de nouvelles caractéristiques en combinant ou en modifiant les existantes.

Qu’est qu’une feature ?

Une feature est une propriété ou une caractéristique spécifique d’un dataset, utilisée comme entrée pour un modèle de Machine Learning ou un algorithme de Data Analysis. Numériques, catégorielles ou textuelles, les caractéristiques sont cruciales, car elles capturent l’information essentielle dans les données. C’est ce qui permet au modèle de découvrir des patterns et de prendre des décisions pertinentes. Il est essentiel de bien les sélectionner et de s’assurer de leur qualité pour s’assurer de la précision et des performances du modèle.

À quoi sert le feature engineering ?

Les techniques de feature engineering améliore les performances des modèles de Machine Learning en récupérant des données d’entrée utiles et pertinentes. Les données brutes se présentent généralement sous une forme chaotique et mal structurée. Or, la majorité des modèles de Machine Learning et Deep Learning exigent des données formatées de manière spécifique. Si les données brutes contiennent des informations inutiles ou présentent des valeurs manquantes, alors les prédictions seront incorrectes ou biaisées. Les objectifs sont donc :

• d’extraire des informations importantes des données ;
• de créer de nouvelles variables permettant de capturer des modèles et des relations significatifs ;
• de transformer les données dans un format plus adapté aux algorithmes de Machine Learning.

L’ingénierie des caractéristiques s’avère utile pour résoudre des problèmes de surapprentissage ou de dimensionnement. En réduisant le nombre de caractéristiques, il évite que le modèle ne devienne trop complexe. Il est également utilisé dans les process de préparation des données pour l’analyse, dans des domaines comme la finance, la santé, le marketing et les sciences sociales. Le feature engineering permet de découvrir des informations cachées et d’identifier des tendances et des modèles.

Quelles sont les étapes du feature engineering ?

En pratique, les étapes peuvent varier d’un data scientist à l’autre, mais le processus peut toutefois être divisé en trois phases.

• La préparation des données est la phase de prétraitement. Elle correspond à la manipulation et la consolidation des données brutes. Celles-ci subissent un traitement afin de leur appliquer un format standardisé adapté à leur utilisation dans un modèle. Cette étape inclut l’augmentation, le nettoyage, la fusion, l’ingestion, ou le chargement des données. 
• L’analyse exploratoire consiste à analyser et explorer les données pour identifier et résumer les principales features d’un dataset. Les data scientists ont recours à de la data visualization afin de mieux manipuler les sources de données et déterminer les techniques statistiques à privilégier.
• Le benchmarking est l’étape durant laquelle sont établis les critères de précision et de qualité, appliqués uniformément à toutes les fonctionnalités. Son importance est cruciale sur les résultats finaux du modèle de Machine Learning. Le modèle est soumis à des itérations successives sur les données de base, ce qui permet d’en affiner les caractéristiques.

Les techniques de feature engineering

Avant de sélectionner une méthodologie, il est essentiel de comprendre les données et de déterminer la bonne approche. Les méthodes diffèrent selon les données et la problématique à résoudre.

L’imputation

En préparation de données, l’un des problèmes récurrents est celui des valeurs manquantes, car la majorité des algorithmes rejettent les ensembles présentant cette anomalie. L’imputation permet de remplacer les valeurs catégorielles manquantes par la valeur la plus fréquente. S’il s’agit d’une lacune numérique, la moyenne arithmétique de la caractéristique s’applique.

Le codage catégoriel

Généralement, un algorithme comprend plus facilement des valeurs numériques que des valeurs catégoriques. Pour cette raison, ces valeurs sont recodées en chiffres. La méthode d’encodage catégoriel la plus courante est le One Hot Encoding (codage à chaud). Elle permet de convertir les valeurs catégoriques en valeurs numériques 1 et 0. Ce type d’encodage est toutefois à utiliser avec parcimonie.

La discrétisation

Certains algorithmes nécessitent des variables discrètes. La technique de discrétisation permet de convertir des données continues en données discrètes en les regroupant en catégories ou en intervalles distincts. Les valeurs sont regroupées en intervalles ou en bins. Chaque valeur est ensuite attribuée à la catégorie ou à l’intervalle correspondant.

La mise à l’échelle

Cette technique est employée lorsque les algorithmes sont sensibles aux différences d’échelle entre données. Deux approches courantes permettent de créer des plages de valeurs cohérentes. L’échelle min-max permet de normaliser les données. Elle consiste à réduire les valeurs d’une caractéristique pour qu’elles se situent dans la plage de 0 à 1. Les valeurs minimales sont alors ramenées à 0 et les valeurs maximales à 1.

L’échelle de variance vise quant à elle à centrer la distribution des données sur une moyenne de 0 et à ajuster leur variance à 1. La moyenne de toutes les valeurs de la caractéristique est soustraite et le résultat est divisé par la variance de la distribution.

Les outils de feature engineering

Le processus itératif d’ingénierie des caractéristiques requiert beaucoup de temps et de ressources. Des outils permettent de le simplifier et l’automatiser, pour que les data scientists puissent concentrer leurs efforts sur la création de modèles.

Featuretools

Cette bibliothèque Python est conçue pour automatiser le feature engineering de données structurées. Elle permet d’extraire des caractéristiques de plusieurs tables, y compris des bases de données relationnelles et des fichiers CSV. Elle peut aussi générer de nouvelles caractéristiques basées sur celles définies par l’utilisateur.

TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool)

La solution de Machine Learning TPOT inclut une fonctionnalité de feature engineering. Pour chaque dataset spécifique, un algorithme de programmation génétique explore et détermine la meilleure combinaison caractéristiques/algorithmes.

Alteryx

Alteryx est un outil de préparation et d’automatisation des données. L’une de ses fonctionnalités est le feature engineering. Son interface visuelle permet de créer des pipelines de données pouvant extraire, transformer et générer des caractéristiques à partir de plusieurs sources de données.

DataRobot

La plateforme d’automatisation DataRobot permet de générer de nouvelles caractéristiques et de sélectionner la meilleure combinaison de caractéristiques et de modèles pour un ensemble de données donné.

Quelle est l’importance du feature engineering dans le processus d’apprentissage automatique ?

La performance des modèles d’IA, de Machine Learning et de Deep Learning est définie par la qualité des données fournies. Le feature engineering est crucial dans le processus de modélisation pour s’assurer de disposer de datasets qualitatifs et pertinents.

• Il améliore la qualité des données. Le feature engineering permet de nettoyer et de préparer des données brutes souvent désorganisées, en améliorant ainsi leur qualité et leur fiabilité.
• Il sélectionne, crée et transforme les caractéristiques pour les rendre pertinentes pour le problème à résoudre. Les modèles de Machine ou Deep Learning vont mieux saisir les relations et les motifs dans les données, et produire des prédictions plus précises.
• Il permet de réduire la complexité des modèles. Une bonne ingénierie des caractéristiques va éliminer les caractéristiques redondantes ou inutiles, et ainsi réduire la dimensionnalité des data.
• Le feature engineering permet d’adapter les données aux besoins spécifiques du modèle, en normalisant les valeurs ou en créant de nouvelles caractéristiques par exemple.
• En choisissant et créant des caractéristiques pertinentes, il permet de rendre le modèle plus compréhensible et interprétable.
• En limitant le nombre de caractéristiques ou en les transformant, le feature engineering réduit les besoins en puissance de calcul durant l’entraînement et de l’inférence des modèles.

Comment apprendre le feature engineering ?

La gestion du feature engineering est généralement confiée à des experts dans le domaine de la Data Science et du Machine Learning, comme des Data Scientists, des Data Engineers, des Data Analysts ou des ingénieurs en apprentissage automatique.

En postBac, des cursus spécifiques dans les domaines de l’Intelligence Artificielle et du Big data peuvent permettre de valider une certification de niveau 6. Dans le cadre d’une reconversion, une mise à niveau peut-être requise. Pour les professionnels du secteur qui souhaitent acquérir des compétences complémentaires ou simplement bénéficier d’une formation continue, de nombreuses formations en présentiel ou distanciel sont accessibles et peuvent être financées par le CPF.

Le feature engineering est une étape incontournable dans le processus d’apprentissage automatique. Sa contribution à la réussite des projets d’IA et de Machine Learning est significative. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent faire des prédictions plus précises ou encore traiter des données complexes et distribuées. Indirectement, le feature engineering a un impact sur les futurs développements dans le domaine de l’Intelligence Artificielle.