Machine Learning: quels avantages pour votre entreprise?

Machine Learning: quels avantages pour votre entreprise?

Avez-vous déjà regardé une video recommandée sur YouTube ? Avez-vous déjà remarqué l’efficacité du correcteur automatique de votre smartphone ? Si tel est le cas, vous avez bénéficié d’une ou plusieurs application du Machine Learning.

Depuis quelques années, les entreprises explorent les possibilités de développements que peut offrir le Machine Learning. Dans cet article, je vais vous lister les avantages concurrentiels que peut vous apporter l’apprentissage automatique. 

Qu’est-ce que le Machine Learning?

Avant de voir tous les avantages que peut vous apporter le Machine Learning, on commence par le définir.

En pratique, le Machine Learning consiste à comprendre des données et des statistiques. Autrement dit, c’est un processus où des algorithmes informatiques trouvent des modèles dans les données, puis prédisent les résultats probables.

C’est, par exemple, le cas quand vous recevez un mail; votre fournisseur de messagerie électronique va analyser les mots figurant dans l’objet du mail, les liens, etc. Suite à cette analyse, il classifiera le mail soit en spam ou en mail légitime.

Dans certain cas, les algorithmes de votre fournisseur de messagerie va se tromper mais ce qui rend le machine learning vraiment utile, c’est que l’algorithme peut «apprendre» et adapter ses résultats en fonction de nouvelles informations. Cela signifie que lorsque les spammeurs changent de tactique, la machine détecte rapidement les nouveaux modèles et identifie à nouveau correctement les messages douteux comme étant du SPAM.

Comment les entreprises utilisent le Machine Learning

La surveillance des e-mails n’est qu’un petit exemple parmi tant d’autres. Le machine learning est partout.

Machine Learning : Risque de Fraude

Machine Learning : Risque de Fraude

  1. Lorsque vous utilisez Google Traduction, un algorithme traduit ce texte en un autre texte exploitable.
  2. PayPal utilise des modèles différents d’apprentissage automatique pour déterminer et prévoir les cas de fraude.
  3. Facebook l’utilise pour analyser les photos et détecter les visages, puis suggérer aux utilisateurs de marquer les personnes que l’algorithme trouve dans l’image.

Cependant, l’apprentissage automatique va bien au-delà des exemples que je viens de citer.

Il peut être utilisé pour prédire le trafic de transport, les maladies, les cours des actifs financiers, les pannes matérielles, etc.

Les défis du Machine Learning

Tous les usages du Machine Learning sont très passionnants  et interessants. Cependant, la mise en place de l’apprentissage automatique dans toute organisation pose des défis.

  1. La première consiste à comprendre le problème et déterminer quel type d’algorithme utiliser pour résoudre ce problème. Par exemple, un algorithme de classification peut être utilisé pour classer un client de restaurant comme étant plus susceptible de prendre un menu complet ou juste un plat, mais il ne peut pas être utilisé pour prédire l’impact des hausses de prix sur les ventes.
  2. Le deuxième étant le risque de «surapprentissage» des données, qui consiste à former le système pour comprendre un ensemble de données jusqu’au point ou il perd toute capacité de généraliser, d’apprendre et de faire des prévisions en se basant sur de nouvelles données. 

Votre entreprise doit-elle adopter le Machine Learning ?

Une fois correctement mis en place, le Machine Learning peut vous aider à résoudre d’énormes problèmes dans votre entreprise. Aussi, il pourra vous aider à prévoir le comportement des clients et prospect afin de développer votre activité.

Donc, si vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour analyser  les données et faire des prédictions qui aideront votre entreprise à se développer, pourquoi ne pas le faire ?

Pour créer un bon système de Machine Learning, vous avez besoin de :

  1. Une compréhension du Machine Learning.
  2. Connaissance des différents algorithmes disponibles et des types de problèmes qu’ils peuvent résoudre.
  3. Données (de différentes sources; internes et externes)
  4. La patience

Et n’oubliez surtout pas de vous assurez que votre entreprise suit les grandes tendances technologiques.

About the Author Zakariyaa ISMAILI

Je suis Zakariyaa ISMAILI, titulaire d'un diplôme d'ingénieur en Mathématiques Appliquées et un Master en Informatique, Mathématiques et Finance de Marché. Je travaille depuis quelques années dans de grands groupes financiers européens (AXA et Swiss Life entre autres) sur des problématiques mêlant Data, Finance et Mathématiques.

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