Pourquoi le Machine Learning est-il important pour votre business ?

Pourquoi le Machine Learning est-il important pour votre business ?

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Le Machine Learning peut être défini comme une des disciplines de l’intelligence artificielle qui donne la capacité aux machines d’apprendre automatiquement à partir de données et d’expériences passées sans avoir été spécifiquement programmées à cet effet.
Dans cet article, découvrez en détail ce qu’est le Machine Learning et quelles sont ses principales applications, notamment pour le traitement des gros volumes de données et l’analyse prédictive.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est donc un type d’intelligence artificielle qui permet à un programme informatique de devenir de plus en plus précis dans sa façon de prédire le résultat d’une opération sans que personne l’ait programmé pour atteindre le résultat en question.
On dit que la machine apprend, un peu comme le fait le cerveau humain, en se servant du passé pour mieux appréhender l’avenir. Le fonctionnement du Machine Learning est basé sur des algorithmes capables de traiter de grosses quantités de data pour apprendre et améliorer leurs performances au fil du temps.

Deux exemples pour illustrer le Machine Learning

Les moteurs de recherche comme Google sont un bon exemple d’utilisation du Machine Learning : ils améliorent sans cesse les résultats de recherche en interprétant les milliards de clics des internautes ou encore le temps passé sur telle ou telle page. Et ceci sans ou avec très peu d’intervention humaine.
La maintenance prédictive utilise quant à elle le Machine Learning en faisant apparaître des patterns (des enchaînements d’événements) pour prédire une panne sur un réseau électrique en se fiant par exemple à des données climatiques, à l’usure supposée de certains composants et à l’historique des incidents passés.

Pourquoi le Machine Learning est-il important pour votre business ?

Il est important de s’intéresser au Machine Learning parce qu’il est devenu synonyme d’avantage comparatif. Le Machine Learning permet en effet aux entreprises de déceler les tendances de fond de leur marché ou secteur d’activité et de prédire le comportement de leurs futurs clients grâce à l’analyse de la data.
Beaucoup d’entreprises comme Facebook, Netflix ou Uber utilisent d’ailleurs le Machine Learning à très grande échelle pour orienter le développement de nouveaux produits ou améliorer leur offre existante.

Beaucoup plus efficace que d’autres méthodes d’analyse de la data
Le Machine Learning révèle tout son potentiel dans les situations où des insights (tendances) doivent être repérés à partir de vastes ensembles de données diverses et variées, appelés le Big Data.
À titre d’exemple, le Machine Learning est capable de déceler une fraude bancaire en une milliseconde, rien qu’en se basant sur des données issues d’une transaction (montant, localisation…) ainsi que sur d’autres informations historiques et sociales qui lui sont rattachées.

Décomplexifier la complexité du Big Data
On peut ainsi affirmer que le Machine Learning est une méthode d’analyse et d’activation de la donnée qui se prête vraiment bien à l’univers du Big Data. Le Machine Learning est en effet capable d’identifier et d’extraire les données qui ont le plus de valeur parmi d’immenses sources d’informations très complexes sans intervention humaine.
C’est justement le volume et la quantité croissante de données disponibles qui permettent au Machine Learning de devenir plus précis et de produire des insights toujours plus rigoureux et nuancés.

Quels sont les différents types de Machine Learning ?

Il existe différents types de Machine Learning qui sont basés sur la manière dont un algorithme apprend à devenir plus précis dans ses prédictions. On distingue l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Apprentissage supervisé

Dans ce type de Machine Learning, les data scientists fournissent aux algorithmes des données d’entraînement étiquetées (ou labélisées) et définissent les variables dont ils veulent que l’algorithme évalue les corrélations. Le champ des possibles des valeurs d’entrée et de sortie de l’algorithme est défini à l’avance.

Apprentissage non supervisé

Ce type de Machine Learning implique des algorithmes qui s’entraînent sur des données non étiquetées. L’algorithme parcourt des ensembles de données à la recherche de tout lien significatif. C’est lui qui propose in fine un mode d’interprétation cohérent des données.

Apprentissage semi-supervisé

Cette approche du Machine Learning implique un mélange des deux approches précédentes. Les data scientists peuvent alimenter un algorithme avec des données d’entraînement étiquetées, mais le modèle est libre d’explorer les données par lui-même et de développer sa propre compréhension de l’ensemble des données.

Apprentissage par renforcement

Les data experts utilisent généralement l’apprentissage par renforcement pour apprendre à une machine à réaliser un processus en plusieurs étapes pour lequel il existe des règles clairement définies. Ils programment un algorithme pour qu’il accomplisse une tâche et lui donnent des indices tant positifs que négatifs au fur et à mesure qu’il découvre comment accomplir cette tâche.
Mais, la plupart du temps, l’algorithme décide lui-même des étapes à suivre en apprenant de ses erreurs. Cette méthode d’apprentissage est très proche de celle du « try, fail and learn ».

Quelques cas d’application du Machine Learning pour les entreprises

Cette fascinante capacité qu’ont les algorithmes de Machine Learning à traiter les données est utilisée dans de nombreux secteurs d’activités. Voici quelques exemples à titre d’illustration.

L’analyse prédictive dans le secteur financier

Le Machine Learning est notamment utilisé sur les marchés financiers pour essayer de prédire des tendances et le comportement des autres acteurs pour orienter au mieux leur stratégie d’investissement.
Conçues pour optimiser les portefeuilles d’actions, les plateformes de trading à haute fréquence pilotées par l’intelligence artificielle effectuent des milliers, voire des millions de transactions par jour sans intervention humaine en se basant sur des indices recueillis en scannant l’information qui circule sur le web.
Les informations dérivées de leurs algorithmes de Machine Learning aident aussi l’humain (le trader, en l’occurrence) à identifier les meilleures opportunités d’investissement au jour le jour.

 

Détection des fraudes et cybersécurité

 

De plus en plus d’organisations financières et banques utilisent la technologie de Machine Learning pour lutter contre les activités frauduleuses et tirer des enseignements essentiels de vastes volumes de données.
PayPal ou Citibank utilisent depuis longtemps déjà plusieurs outils de Machine Learning pour différencier les transactions légitimes et frauduleuses entre acheteurs et vendeurs.
Dans ce cas, l’apprentissage supervisé permet d’entraîner un modèle à partir d’informations sur des transactions frauduleuses connues. La détection d’anomalies peut identifier les transactions qui semblent atypiques et méritent une enquête plus approfondie.
Les machines peuvent également analyser des patterns, comme la manière dont une personne dépense habituellement son argent ou les endroits où elle fait habituellement ses achats, afin d’identifier les transactions par carte de crédit, les tentatives de connexion ou les e-mails non sollicités qui relèvent du phishing.

 

E-commerce et retail

 

Les sites e-commerce utilisent bien sûr largement le Machine Learning pour recommander des articles à leurs utilisateurs en fonction de leur historique d’achat.
Les données récoltées leur servent aussi à mieux connaître leurs cibles et à proposer des expériences d’achat personnalisées aux internautes ou à programmer des campagnes de marketing digital hyper ciblées.


Prenons un exemple de la vie courante : lorsque vous arrivez sur le site Amazon, les recommandations que vous voyez sur la homepage sont le résultat d’algorithmes de Machine Learning. Amazon utilise des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour proposer des recommandations intelligentes et personnalisées à ses clients en fonction de leur historique d’achat récent, des avis qu’ils ont laissés ou encore du temps qu’il fait là où ils habitent.
De plus, les sites e-commerce sont également équipés d‘assistants virtuels ou de chatbots conversationnels qui exploitent le Machine Learning, le traitement du langage naturel (NLP) et la compréhension du langage naturel (NLU) pour automatiser les expériences d’achat des clients et les conseiller dans leurs achats.

 

Conclusion


Le Machine Learning ouvre donc le champ des possibles à une multitude d’applications concrètes pour permettre aux entreprises d’être plus performantes et de mieux comprendre l’environnement dans lequel elles évoluent.
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