La combinaison de l’apprentissage automatique et de l’analytique avancée met à disposition des entreprises les outils de support nécessaires à la prise de décision. Presque toutes les industries bénéficient de ces technologies pour créer des modèles prédictifs gérant d’énormes quantités de données et d’adaptations régulières.

Les avantages compétitifs sont énormes. Il est possible de développer des machines qui ne dépendent d’aucune détection, description, ou d’intervention humaine pour prendre certaines décisions. Le coût est aussi plus bas que la plupart des analyses avancées.

Bien que les entreprises d’aujourd’hui soient axées sur les données, 98 % des organisations reconnaissent que l’analyse est la plus pertinente pour la définition de leurs stratégies commerciales. Cependant, moins de 40 % des charges de travail actuelles tirent parti de l’analyse avancée ou de l’intelligence artificielle.

Cette analyse prédictive permet, par exemple, aux organisations d’avancer dans la courbe de maturité de leur intelligence économique (Business Intelligence), pour ne plus dépendre exclusivement de l’analyse descriptive, à se doter d’un support qui les aide à prendre les décisions de façon autonome et avec une vision future. La technologie existe depuis des décennies, mais le succès des nouvelles approches et des nouveaux produits disponibles oblige les organisations à s’y intéresser.

Pour commencer, ces solutions fonctionnent souvent en temps réel, ajoutant une nouvelle dimension à la BI, offrant la possibilité aux employés “de première ligne” d’améliorer leurs performances quotidiennes.

Dans l’apprentissage automatique et sur la base de volumes massifs de données, les systèmes sont “formés” à utiliser des algorithmes spécialisés analysant, apprenant et réalisant des prédictions et des recommandations. Les modèles prédictifs exposés à de nouvelles données peuvent être adaptés, sans intervention humaine, en tirant les leçons des itérations précédentes, ce qui permet de prendre des décisions et d’obtenir des résultats de plus en plus fiables.

Au fil du temps, cet apprentissage révèle des idées cachées, des relations historiques et des tendances, apportant de nouvelles opportunités. Il détecte aussi les préférences des acheteurs, les améliorations possibles de la chaîne d’approvisionnement ou même la découverte de nouveaux champs pétrolifères. Plus important encore, l’apprentissage machine permet aux entreprises de faire plus avec le Big Data et d’intégrer de nouvelles fonctionnalités telles que l’analyse de l’IoT.

L’apprentissage machine est une technologie d’analyse puissante, disponible dans des nouvelles solutions commerciales et open source, créant un écosystème complet de développeurs. Il y a de fortes chances que votre organisation utilise déjà cette approche quelque part, par exemple pour le filtrage du spam ou pour répondre de manière dynamique au changement, en faisant un meilleur usage des informations disponibles.

La prochaine étape sera de s’intégrer dans pratiquement tous les secteurs, où se trouvera des applications adaptées. En fait, lorsque nous disposons de grandes quantités de données et de modèles prédictifs qui doivent être ajustés régulièrement, l’apprentissage machine prend tout son sens.

Fournir des recommandations pour les livres, les films, les vêtements et des dizaines d’autres catégories est un exemple typique d’application, mais il en existe bien d’autres. Dans le commerce de détail, l’apprentissage automatique et l’étiquetage RFID vous permettent d’améliorer la gestion de vos stocks, la disposition du produit dans le magasin, et même d’influencer le comportement des clients. Par exemple, le système pourrait scanner le magasin physique à la recherche d’articles égarés, pour les déplacer, ou identifier les articles qui se vendent bien et les déplacer à un endroit plus visible dans le magasin.

Lorsque l’apprentissage automatique est combiné à des règles linguistiques, les entreprises peuvent parcourir les réseaux sociaux pour savoir ce que les clients disent de leur marque et de leurs produits. Ils peuvent même trouver des modèles cachés qui indiquent un enthousiasme ou une frustration à l’égard d’un produit particulier.

La technologie joue déjà un rôle crucial dans les applications utilisant des capteurs et est également essentielle pour les véhicules autonomes où les données de plusieurs capteurs doivent être coordonnées en temps réel pour prendre des décisions sécurisées.

L’apprentissage machine peut également aider à traiter des millions de données géographiques pour découvrir des modèles donnant des prédictions avec plus de précision ou qu’un site particulier est le bon endroit pour la production d’énergie éolienne ou solaire.

D’innombrables cas d’utilisation font de ce type d’analyse une alternative puissante pour les entreprises et des industries entières et a prouvé qu’elle permettait d’obtenir de précieux résultats commerciaux.