Selon les mots de passe qui ont gagné en visibilité l’année dernière, l’apprentissage machine est sans doute l’un du plus répandu et des moins compris. Sur la base de cette première expérience a été développée la recherche qui utilise aujourd’hui de vastes bases de données et des algorithmes complexes pour créer des ordinateurs capables d’apprendre et d’améliorer leurs connaissances, compétences dans un certain domaine sans être spécifiquement programmés par des opérateurs humains. En bref, l’apprentissage machine définit la capacité des machines à apprendre quelque chose sans votre intervention. En quoi cela concerne-t-il les entreprises qui ne sont pas strictement liées aux technologies de l’information ? Les utilisations possibles sont nombreuses. 

Suivre le capital

Le premier élément qui devrait vous faire réfléchir est l’intérêt porté au secteur de l’apprentissage machine par certains sujets de la scène économique internationale. Au cours des deux dernières années, les start-ups traitant de ces technologies ont été financées par du capital-risque dans le monde entier pour plus de cinq milliards de dollars. Lorsque des déplacements de capitaux de cette ampleur se produisent, cela signifie que vous êtes confrontés à un phénomène qui n’est plus dans sa phase embryonnaire, mais qui a déjà montré un potentiel de développement intéressant. Ce n’est pas un hasard si vous parlez de la plus grande révolution depuis l’avènement d’Internet, avec des ramifications dans presque tous les secteurs productifs.

À quoi sert l’apprentissage machine : applications pratiques

Le concept même d’apprentissage machine et tous les algorithmes qui régulent de manière invisible de nombreux aspects de votre vie reposent sur un seul principe : la reconnaissance des formes. La répétition de séquences de plus en plus complexes et l’interprétation de leurs variations peuvent être appliquées à la lecture de tous type de données. Parmi les applications les plus prometteuses figures, par exemple, la compréhension du langage naturel humain par les machines et leur capacité à le reproduire. Ce même principe peut être facilement transposé à des domaines beaucoup plus étroits et moins complexes, comme l’optimisation de certains processus de production et l’organisation de l’information. Le principal problème des entreprises, à une époque où d’énormes quantités de données sont accessibles, est l’interprétation des données elles-mêmes. Jamais, comme en ce moment historique, il n’est possible, par le biais de services et de plateformes en ligne, de collecter une quantité colossale d’informations dans n’importe quel domaine, de la consommation aux phénomènes naturels, des formations sociales aux tendances culturelles. Les données sont générées et souvent enregistrées automatiquement et la disponibilité des services en nuage permet de les accumuler facilement. Cependant, la plus grande base de données du monde est parfaitement inutile si vous n’avez pas la possibilité de l’interpréter. L’apprentissage machine permet de faire exactement cela définir des algorithmes qui permettent à l’intelligence artificielle d’étudier les données disponibles et d’extrapoler des modèles, en identifiant les éléments significatifs. À tout cela, il faut ajouter la diminution physiologique des coûts combinée à l’augmentation de la vitesse et de la puissance de calcul. Il n’est pas difficile, à ce stade, de comprendre pourquoi ces technologies sont les plus intéressantes du moment.

Agir sur le présent : le commerce électronique

Sans s’en rendre compte, vous vous êtes familiarisés pendant des années avec l’apprentissage machine. Chaque fois que, selon l’historique de vos recherches et de vos achats, il vous propose un ensemble spécifique de produits. C’est précisément dans le secteur du commerce électronique, en fait, qu’il est plus facile d’identifier les avantages de l’apprentissage machine. Chaque fois qu’un utilisateur utilise une plateforme, recherche et observe un produit ou effectue un achat, il exprime ses intérêts, ses préférences et communique quelque chose de son profil personnel. L’analyse de millions et de millions d’actions individuelles vous permet d’identifier des modèles de comportement des utilisateurs, créant des profils d’une précision sans précédent dans l’histoire du marketing. Comprendre les domaines d’intérêt des utilisateurs et produire des messages du type si vous avez aimé X, vous pourriez aimer Y n’est qu’une première étape. Une fois que vous avez identifié les souhaits et les inclinations des utilisateurs, vous pouvez également appliquer des algorithmes pour identifier les messages et les images qui donnent le plus souvent lieu à un achat. L’un des exemples les plus simples de cette application est la possibilité offerte par les publicités de fractionner une campagne pour vérifier quelle variante du même message est la plus efficace. Dans ce cas, la dernière étape est laissée à l’annonceur et non confiée à l’algorithme.

Prévoir l’avenir

L’application d’apprentissage machine qui suscite vraiment l’intérêt du monde du marketing est cependant la possibilité de faire des prévisions pour l’avenir. L’utilisation d’algorithmes pour prédire les futures fluctuations du marché aussi précisément que possible est le saint Graal de chaque spécialiste du marketing ainsi que de l’ensemble du secteur financier. De nombreuses entreprises s’efforcent de construire des modèles de plus en plus efficaces pour ce type d’analyse avec cette technologie. Parmi les géants qui ont investi dans ce type de recherche. La capacité de faire des prévisions, bien sûr, intéresse non seulement les grands distributeurs, mais aussi les prestataires de services, comme les compagnies d’assurance. Toute marque qui doit planifier le lancement de nouvelles lignes de produits sur le marché chaque année peut tirer un énorme profit de la création de modèles prédictifs fiables.

Protection et sécurité

Avant que vous soyez submergés par l’inconfort dystopique lié à la capacité des machines à prédire et à interpréter votre comportement, examinons également les applications non commerciales d’apprentissage machine. Les mêmes algorithmes qui permettent de prédire les goûts d’un utilisateur d’Amazon, peuvent en fait être utilisés pour surveiller en un temps relativement court des millions de transactions en ligne, en vérifiant leur légitimité. Cela permet de prévenir la fraude, avec des avantages indéniables tant pour les consommateurs que pour les entreprises. Ce n’est pas un hasard si la première entreprise à agir dans ce sens. Dépends entièrement de la réputation qu’elle a réussi à se forger autour de la sécurité des transactions.

À quoi peut-on s’attendre dans le futur

Il n’est pas nécessaire d’utiliser un algorithme complexe pour prédire que l’influence de l’apprentissage machine sur votre vie quotidienne va croître de façon exponentielle dans les années à venir. Cela ne signifie pas, bien sûr, que vous pouvez vous asseoir et attendre que les machines fassent tout le travail à votre place, de la conception du produit à sa distribution. L’algorithme le plus efficace, en fait, n’apporte des résultats appréciables que s’il est éduqué avec les bonnes données et décide quelles données sont utiles pour atteindre un certain objectif est et reste, pour l’instant, une décision entièrement humaine..