Nous vivons aujourd’hui dans un monde où les big data règnent. Afin de pouvoir concevoir, entrer et valoriser la data, nous avons besoin d’outils de tri et d’analyse performants. Les logiciels de machine learning sont devenus indispensables, mais leur usage inquiète. Selon les dirigeants d’entreprise de PME et de TPE, ces derniers restent obscurs, incompréhensibles et inaccessibles. Pourtant … installer des applications de machine learning dans votre structure vous fera gagner un temps précieux et vous offrira un avantage de taille sur vos concurrents. Des excellentes raisons de vous intéresser aux incroyables possibilités du machine learning ! Dans cet article nous allons voir l’importance de la machine learning & de l’intelligence artificielle (IA) au sein d’une entreprise.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Les intelligences artificielles nouvelle génération stockent et traitent des quantités infinies de données. Grâce à des règles basiques, des représentations précises et des modèles statistiques, elles évoluent et s’améliorent sans cesse. Plus besoin de revoir le code d’origine ! L’algorithme se corrige seul par induction, sans aucune intervention d’un concepteur informatique. Si l’apprentissage automatique a connu un grand succès dans la recherche et la finance, il gagne désormais le cœur d’autres secteurs. De la santé au marketing, vous trouverez forcément un logiciel adapté à vos aspirations !
Mais ça ressemble à quoi l’intelligence artificielle (IA)?
Le machine learning rend des services quasi illimités.
Une fois mis en place, l’intelligence artificielle pourrait : • aider un DRH à trier et sélectionner les CV ; • cibler un groupe de prospects pour obtenir un meilleur taux de conversion ; • anticiper les difficultés des salariés en analysant leurs performances ; • optimiser une stratégie de référencement sur le Web ; • corriger les fautes d’orthographe des mails ou des dossiers internes ; • traduire des contenus en d’autres langues avec beaucoup de précision ; • trier des images au sein d’une banque de données publicitaires ; • retoucher des photos pour un résultat professionnel ; • programmer une campagne marketing selon la saisonnalité ou les tendances ; • comprendre le succès ou l’échec d’un produit par comparaison de facteurs ; • etc.
L’IA n’est pas pour autant une solution miraculeuse. Elle limite les erreurs et vous fait gagner du temps au quotidien. Elle soutient vos équipes, les éclaire sur la lecture des big data, mais ne les remplace pas.
Machine learning vs deep learning : quelles formations pour les mettre en place ?
Les compétences requises pour installer et utiliser un algorithme dépendent essentiellement de sa nature. À vous de déterminer vos besoins ! En choisissant le bon logiciel, vous profiterez d’un appui solide pour définir les futurs enjeux de votre entreprise.
Le machine learning classique, ou apprentissage automatique non supervisé
Ce type d’IA fonctionne dans le cadre de son logiciel préconçu. Il garantit des résultats impressionnants, mais il reste difficile à personnaliser. Grâce à ses possibilités limitées, il est facile à prendre en main et ne réclame aucune formation particulière.
Le deep learning, ou apprentissage automatique supervisé
Ce modèle algorithmique promet des retombées extraordinaires. Il traite les données non structurées, les interprète et prédit les flux à venir. Un véritable outil de science-fiction ! Difficile à comprendre pour le commun des mortels, il exige un haut niveau de formation. Si vous souhaitez employer une IA à apprentissage profond, vous devrez engager un ingénieur spécialisé maitrisant les langages informatiques, tel le Python.
Les algorithmes de machine learning sont-ils tous semblables ?
Pour exploiter à fond les possibilités de l’intelligence artificielle, on s’appuie sur des développements sur mesures, adaptées à ses besoins.
Voici un rapide panorama des possibilités actuelles : • l’analyse de régression linéaire qui modélise les relations entre des mesures et des variables ; • l’analyse en composantes principales (ACP) qui simplifie les bases de données existantes ; • le k-means qui regroupe des prospects selon leur profil ; • la régression logistique qui est une version avancée de la régression linéaire (corrélé aux causes d’un phénomène à plusieurs variables) ; • la forêt aléatoire qui crée des arbres de décision et classe les informations complexes ; • le réseau de neurones qui prédit des résultats précis. Il est autant apprécié dans le secteur médical que dans le ciblage marketing ; • la moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) qui analyse et décompose des évènements non linéaires, comme l’évolution météorologique, les flux financiers ou les tendances sur le Web.
Bien d’autres modèles d’apprentissage existent encore. Machines à vecteurs de support (SVM), classification naïve bayésienne, algorithmes génétiques, etc. : tous répondent à des exigences différentes. Pour un résultat optimal, les spécialistes encouragent les entreprises qui le peuvent à multiplier ces logiciels de pointe.
Les intelligences artificielles à apprentissage automatique prennent de plus en plus de place dans notre monde. Leur capacité à donner un sens concret aux big data fait d’elles des alliées précieuses. Si l’algorithme peut se révéler déstabilisant au début, il est un soutien incontournable pour vos équipes. Sur le long terme, le gain de confort et de productivité compensera largement les frais initiaux. Vous souhaitez rester concurrentiel et booster les performances de votre entreprise ? Le machine learning mérite sans aucun doute votre intérêt !
