Avec tout le buzz autour du Big Data, de l’Intelligence Artificielle et de l’Apprentissage Automatique (ML), les entreprises s’interrogent sur les applications et les avantages de l’apprentissage automatique en affaires. Beaucoup d’entrepreneurs ont probablement entendu parler de l’apprentissage automatique,mais ne savent pas exactement ce que c’est, quels problèmes peuvent aider à résoudre ou la valeur qu’ils peuvent ajouter à leur entreprise.
Machine Learning est un processus d’analyse de données qui utilise des algorithmes pour apprendre intuitivement des données existantes et aider les ordinateurs à trouver des solutions sans être programmés pour le faire.
Avec Google, Amazon et Microsoft Azure qui lancent leurs plateformes Cloud, nous avons vu l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique prendre de l’importance ces dernières années. Étonnamment, nous assistons tous à la montée de l’apprentissage automatique sans vraiment le savoir.
Certains des cas les plus courants sont la détection de «Spam» par votre fournisseur de messagerie et le balisage comme «Image» ou «Face» faite par Facebook. Bien que Gmail reconnaisse les mots sélectionnés ou la valeur par défaut pour filtrer le spam, Facebook marque automatiquement les images téléchargées en utilisant la technique de reconnaissance d’image (visage).
Avantages commerciaux de l’apprentissage automatique
Nous laissons ici quelques-uns des avantages les plus importants de Apprentissage automatique, en mettant l’accent sur le secteur des ventes et du marketing.
- Simplifie le marketing produit et aide dans les prévisions de ventes
Machine Learning aide les entreprises de diverses façons à mieux promouvoir leurs produits et à faire des prévisions de ventes précises.
- Consommation massive de données provenant de sources illimitées
Machine Learning consomme une quantité pratiquement illimitée de données complètes. Les données consommées peuvent ensuite être utilisées pour examiner et modifier constamment vos stratégies de vente et de marketing en fonction des normes comportementales des clients. Une fois consolidé, le modèle sera en mesure d’identifier des variables très pertinentes.
- Prévision et traitement de l’analyse rapide
Machine Learning permet de prendre les mesures les plus appropriées au bon moment. Par exemple, il vous permet d’optimiser la meilleure offre ultérieure pour vos clients. À son tour, le client sera en mesure de voir la bonne offre à tout moment, sans avoir à investir du temps pour planifier et rendre l’annonces visible.
- Interpréter les comportements passés des clients
Machine Learning vous permet d’analyser les données liées aux comportements ou aux résultats passés et de les interpréter. Sur la base de données nouvelles et différentes, vous pouvez faire des prédictions plus précises du comportement des clients.
- Améliore l’exactitude des règles et des modèles financiers.
L’apprentissage automatique a également un impact significatif sur le secteur financier. Certains des avantages incluent la gestion de portefeuille, le trading algorithmique, l’abonnement de prêt et, plus important encore, la détection de fraude. En outre, selon un rapport sur « L’avenir de l’abonnement » publié par Ernst and Young, Machine Learning facilite l’évaluation continue des données pour détecter et analyser les anomalies, ce qui contribue à améliorer l’exactitude des modèles financiers et des règles.
- Détection facile du spam
La détection de spam a été l’un des premiers problèmes résolus par Machine Learning. Il y a quelques années, les fournisseurs de courrier électronique utilisaient des techniques basées sur des règles pour filtrer le spam. Cependant, avec l’avènement de machine Learning,les filtres anti-spam créent de nouvelles règles, en utilisant des réseaux pour supprimer les spams.
