Machine learning, intelligence artificielle : quelle utilité pour l'entreprise ?

Avril 2017

Connue depuis des décennies, l'intelligence artificielle n'est pas une technologie novatrice. Combinée à l'essor du Big Data, elle offre de nouvelles perspectives aux entreprises. Le machine learning ou apprentissage automatique permet d'automatiser des actions grâce à l'analyse de données, et peut s'appliquer à des domaines tels que le e-commerce, la relation client, la sécurité ou encore la santé.


Définition

Le machine learning (apprentissage automatique en français) désigne un système d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage et le raisonnement.
Déjà employé dans de nombreuses applications, le machine learning est utilisé quotidiennement sans que l'on s'en aperçoive forcément : les systèmes de reconnaissance vocale de Google ou d'Apple en font partie.

Fonctionnement d'un outil de machine learning

Les mécanismes d'un dispositif de machine learning sont relativement complexes mais peuvent s'expliquer par le principe de l'apprentissage par l'exemple.
Le recueil massif de données (Big Data) sert à « nourrir » l'algorithme de machine learning. La machine n'a ainsi pas besoin d'avoir été programmée explicitement au préalable pour mener à bien une tâche. Elle travaille en autonomie : elle analyse les données, établit des corrélations entre elles et peut automatiser des actions en fonction des résultats obtenus.

Le machine learning, pour quel type d'entreprise?

Le principe du machine learning est potentiellement applicable à tout type d'entreprise.
La collecte de données et l'analyse prédictive peuvent s'avérer utiles quels que soient la taille de l'entreprise et son secteur d'activité pour gagner en réactivité et augmenter les bénéfices.
Il suffit de s'armer de professionnels de l'intelligence artificielle pour se lancer, et de garder à l'esprit que l'assistance de l'être humain restera toujours nécessaire pour aider le robot à s'améliorer.

Exemples d'utilisation et avantages du machine learning

Relation client

Les chatbots font partie des applications les plus connues du machine learning. Ces assistants virtuels sont des robots, mais peuvent faire la conversation à un être humain grâce à des scénarios pré-établis et à l'analyse prédictive de données.
Les chatbots ne remplacent pas forcément les conseillers humains, mais ils offrent de nombreux avantages en matière de relation client :
  • réactivité grâce à une présence en dehors des heures de travail ;
  • gain de temps en répondant à des problématiques simples ;
  • amélioration continue grâce à l'analyse des données et de la sémantique : plus le chatbot interagit, plus ses analyses s'affinent.

De plus, le client n'est pas obligé de passer par une application tierce qu'il devrait télécharger et installer. Il peut trouver des réponses via le site Internet de l'entreprise ou sur Facebook Messenger qui propose la programmation de chatbots.

Recommandation de produits

Autre application du machine learning dans le e-commerce : la recommandation personnalisée basée sur les préférences de chaque client.
En boutique physique, les vendeurs sont capables d'anticiper les souhaits de leurs clients les plus fidèles parce qu'ils les connaissent bien. Dans la vente en ligne, les algorithmes de machine learning peuvent proposer le bon produit à chaque client après avoir agrégé une quantité massive de données (comportement des clients, historique d'achats, tendances).
Cette application de l'intelligence artificielle permet de mieux orienter les clients, d'obtenir du trafic qualifié et potentiellement d'augmenter les ventes. Cela fonctionne également pour des points de vente physiques qui reçoivent un grand nombre de clients.

Cybersécurité

Grâce à leur capacité d'analyse de données volumineuses en un temps limité, les algorithmes de machine learning sont capables d'identifier des menaces plus rapidement que l'être humain même si celles-ci sont nouvelles ou inconnues.
Pour obtenir une détection de menace optimale, l'emploi d'un seul algorithme ne suffit pas : il convient de faire appel à plusieurs algorithmes différents, chacun spécialisé dans une famille de malwares.

Diagnostic médicaux

Même si la consultation d'un médecin reste indispensable de nos jours, le machine learning peut aider à établir des diagnostics médicaux précis en tenant compte d'essais cliniques, d'études, de recherches et en les mettant en relation avec les données de chaque patient. Là encore, c'est l'analyse de milliers de données par la machine qui prend l'avantage sur l'être humain à l'image de Watson, l'intelligence artificielle d'IBM qui a permis de trouver des traitements inconnus des professionnels de la santé.
Un chatbot peut également être capable d'analyser des symptômes et de répondre aux questions d'un utilisateur sur son état de santé.

Exemples d'outils


En savoir plus

Comment utiliser un chatbot?

Crédits photo : © Laurent - Fotolia.com

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Publié par sophie Garrigues.
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