Le monde d’aujourd’hui est gouverné par l’intelligence artificielle. On accorde de plus en plus d’importance au traitement des données en masse et aux moyens permettant de le faire. En effet, le Machine Learning et le Big Data sont deux notions indissociables et interdépendantes. Pour pouvoir se positionner face à ses concurrents et suivre le rythme de cette course frénétique à l’apprentissage statistique, une entreprise ne peut désormais plus s’en passer.
Définition du Machine Learning
Le Machine Learning (ou apprentissage automatique, de la traduction en français) est un domaine d’étude de l’intelligence artificielle basé sur des approches statistiques. Il permet de donner aux différentes machines, notamment l’ordinateur, la capacité d’auto-apprendre sur une base de données, dans le but de développer leur aptitude à réaliser des tâches sans avoir été programmés pour au départ.
Plus concrètement, le Machine Learning est un ensemble d’algorithmes, qui, sans avoir été paramétrés d’avance, sont utilisés pour mettre en place des modèles. Pour cela, ils utilisent des données provenant de différentes sources et se servent de statistiques pour générer les modèles en question ou pour prédire des résultats.
C’est pourquoi on ne peut parler de Machine Learning sans évoquer le Big Data. Ensemble, ils constituent une bonne partie de l’intelligence artificielle. Ce qui différencie les algorithmes du Machine learning avec ceux des autres, c’est qu’ils se modifient eux-mêmes et s’ajustent au fil du temps.
Le Machine Learning et le Big Data
Le Big Data est constitué de données très volumineuses qui ne peuvent être entièrement analysées par les spécialistes. Il leur serait en effet impossible de tester chaque hypothèse afin de valoriser ces données. Le Machine Learning permet donc d’exploiter le Big Data plus efficacement.
Sans le Machine Learning, on ne pourrait pas découvrir toutes les opportunités cachées du Big Data et sans le Big Data, le Machine Learning n’a pas lieu d’être. D’ailleurs, plus le Machine Learning reçoit de données, plus il apprend et plus il est précis. En l’espace de quelques secondes, cette science high-tech peut exploiter et analyser des données provenant de différentes sources.
De ce fait, actuellement, on peut accéder à des données en temps réel. Par contre, il faut noter que même si le Machine Learning est capable de s’auto-programmer et de s’auto-ajuster, c’est encore l’intelligence humaine qui met au point ses capacités d’apprentissage. Dans tous les cas, le Machine Learning est un programme indispensable pour les entreprises.
Que font les entreprises avec le Machine Learning ?
Une entreprise peut avoir recours à l’apprentissage automatique à plusieurs niveaux et dans différents domaines de l’entreprise.
- Les achats : les entreprises peuvent par exemple optimiser leur recherche de fournisseurs et de clients, en se basant sur une analyse et un classement défini d’après un ensemble de critères très précis.
- Les ventes : il leur sera possible de prioriser les opportunités de ventes, et d’optimiser la proposition de cross-selling et d’up-selling en se basant sur les retours des clients.
- Les Ressources Humaines : la recherche de nouveaux talents est facilitée grâce aux robots recruteurs.
- Le marketing : grâce à l’expérience client et l’écoute des réseaux sociaux, l’analyse de marché devient plus simple.
- La finance : automatisation de la saisie comptable, assistant numérique pour gérer le scoring de recouvrement et la trésorerie.
- La Relation Client : mise en place de FAQ ou analyse automatique du sentiment de l’interlocuteur, pour que le gérant du call-center puisse répondre plus facilement à sa demande.
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Le Machine Learning peut être utilisé à plusieurs fins, mais l’entreprise doit l’exploiter efficacement pour en tirer le meilleur. Vous pouvez voir quelques solutions sur https://octopeek.com/nos-solutions/ pour assurer l’atteinte de vos objectifs.
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