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Le Machine Learning au cœur des avantages compétitifs des entreprises

• 18/07/2022

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L'apprentissage automatique permet aux programmes informatiques de s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience.

Les systèmes d'apprentissage automatique ne suivent pas des instructions, mais apprennent de l'expérience. Par conséquent, ses performances s'améliorent au cours de son entraînement. Cela conduit à un modèle informatique entraîné à partir de la base d'apprentissage afin de faire des prédictions, par exemple, pour reconnaître des sons, des images, etc.) Ou en automatisant une tâche telle que reconnaître les émotions dans les expressions faciales, traduire un texte, servir des produits selon le goût, etc.

Une fois formé, le modèle devrait pouvoir générer des résultats à partir de données qui n'ont jamais été traitées auparavant. Il s’agit d’un domaine en plein essor. En effet, le machine learning a révolutionné un bon nombre d’industries :

• L’industrie de la santé : l'apprentissage automatique est utilisé pour faire des prédictions plus précises, ce qui permet un diagnostic précoce et réduit ainsi le taux de mortalité. Récemment, Microsoft s'est associé à l'hôpital Addenbrook de Cambridge pour former un algorithme permettant de détecter les tumeurs dans les scans IRM.
• Le secteur de fabrication : l'apprentissage automatique permet désormais la maintenance prédictive. Le système peut être configuré pour surveiller en continu les données collectées par les capteurs IoT intégrés dans les équipements industriels. Si ces données révèlent des anomalies dans les composants de la machine, elles seront automatiquement signalées. Cette méthode, assistée par ordinateur, permet de gagner du temps. Certaines anomalies peuvent même ne jamais être découvertes par les humains à temps.
•Le Retail: les algorithmes du Machine Learning permettent de fournir des services plus personnalisés aux clients. De telles expériences permettent aux clients de mieux comprendre le produit ou le contenu avant même de procéder à l’acte d’achat, contribuant ainsi à construire une relation de fidélité vis-à-vis de la marque.
•L’immobilier et la construction : de plus en plus d’entreprises de construction utilisent des technologies de drone dotés de caméras 360 degrés capables de détecter la profondeur.
•La logistique : le Machine Learning permet aux responsables de la chaine logistique d’optimiser leurs inventaires, d’identifier les meilleurs fournisseurs, et même de calculer les frais d’expédition.

De surcroît, le Machine Learning s’applique aussi à des domaines tels que :
• La relation client : les chatbots offrent de nombreux avantages aux entreprises à savoir une réactivité grâce à une présence en dehors du travail, un gain de temps en répondant à des problématiques simples et une amélioration continue grâce à l’analyse des données et de la sémantique.
• L’e-commerce : dans la vente en ligne, les algorithmes permettent de fournir à chaque client le bon produit après avoir agrégé de grandes quantités de données (comportement de clients, historique d’achat…) Cette application permet d’orienter le client, d’obtenir un trafic de qualité et éventuellement à augmenter les ventes.
• La cyber sécurité : les algorithmes peuvent identifier les menaces plus rapidement que les humains grâce à leurs capacités d’effectuer une analyse approfondie en un temps réel. Pour une détection optimale, il est nécessaire d'utiliser plusieurs algorithmes, chacun est spécifique dans une famille de malware.

Combiné à l'essor du Big Data et des différents outils utilisés, le Machine Learning permet d'extraire de la valeur à partir d'une variété de sources de données.
Plus vous introduisez de données dans un système d'apprentissage automatique, mieux le système peut apprendre et appliquer les résultats à des informations de meilleure qualité.

Parmi les méthodes de la machine Learning :
•Le machine Learning supervisée : il s'agit de donner à la machine des exemples d'entrée et de sortie afin qu'elle puisse créer un modèle. Le but de cette approche est de prédire les données indisponibles à partir de fonctions que l'algorithme peut développer. Les principaux algorithmes utilisés : forêts aléatoires, arbres de décision et régression linéaire.
•Le machine Learning non supervisée: Il s'agit d'une méthode qui permet à l'algorithme de déterminer lui-même la structure de l'entrée, et il apprendra la structure et les relations qui caractérisent l'ensemble de données. C’est notamment le cas de l’algorithme de reconnaissance faciale de Facebook. Les principaux algorithmes utilisés : Clustering , regroupement hiérarchique, réduction dimensionnelle et K-means.
•Le machine Learning par renforcement : il s’agit d’un tout nouveau paradigme.
Les données proviennent directement de l'environnement dans lequel l'agent va intervenir. Cet environnement peut être réel ou virtuel.
Le but de cette approche est de créer un comportement qui maximise le nombre de récompenses dans un environnement sans données sous-jacentes.
Les principaux algorithmes utilisés : Q-learning, réseau Deep Q.

En guise de conclusion, le machine Learning permet aux entreprises de réduire les risques d'erreurs, d'augmenter la productivité des employés et d'améliorer leurs quotidiens.

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