Par Juliette Guin, Experte en data integration chez Fivetran
Le machine learning offre des décisions plus intelligentes et rapides ainsi que la créativité humaine pour des activités à forte valeur ajoutée. Pour en tirer le meilleur parti, il faut un problème commercial concret pouvant être résolu par la prédiction, la reconnaissance de motifs ou la prise de décision automatisée, ainsi qu'une infrastructure de données solide et des opérations matures. Cela permet de transformer les processus et stimuler l'innovation.
Comment réfléchir aux opportunités du machine learning ?
Le machine learning présente différentes formes essentielles : le learning supervisé, le non supervisé et le reinforcement learning. Le non supervisé consiste à découvrir et identifier des modèles pour regrouper des entités ou comprendre les facteurs influençant des phénomènes. Le supervised learning effectue des prédictions futures basées sur des données d'entrée et de sortie connues. Le reinforcement learning implique des agents artificiels programmés pour apprendre en maximisant les récompenses par essais et erreurs. Ces approches offrent un large éventail d'applications potentielles du machine learning dans divers domaines. Pour résoudre des problèmes commerciaux avec le machine learning, il est crucial que ces problèmes répondent à certains critères, notamment la reconnaissance de modèles, la prédiction ou l'utilisation d'agents artificiels pour la prise de décisions automatiques. Grâce à ces approches, le machine learning propose des solutions prometteuses et novatrices pour divers défis commerciaux.
Cas pratiques d'utilisation du machine learning
- Prévisions financières - Les méthodes de modélisation financière telles que le pourcentage des ventes, la ligne droite et la moyenne mobile sont couramment utilisées pour prédire les tendances financières, mais la régression linéaire a le potentiel d'une plus grande précision.
- Personnalisation et recommandations pour les clients - Dans les entreprises ayant de nombreuses petites interactions répétées, vous pouvez rapidement construire un modèle de recommandation à l'aide d'approches telles que le filtrage collaboratif. Il s'agit principalement d'un exercice de reconnaissance des formes.
- Segmentation des clients et des produits - La construction de catégories et d'archétypes pour les clients, les produits et les autres entités avec lesquelles votre organisation interagit régulièrement peut vous permettre de cibler plus efficacement vos efforts.
- Prévision des ventes et du marketing - Comment les événements spécifiques aux clients affectent-ils la consommation ? Comment les e-mailing influencent-ils la participation à un événement ? Comment les mots clés influencent-ils les taux de clics ? Pouvez-vous attribuer une probabilité de réussite à chaque transaction sur la base de la tarification et d'autres attributs connus ?
- Optimisation de la chaîne d'approvisionnement, de la logistique et d'autres opérations - Avec la prolifération de la fabrication et de l'inventaire en flux tendu, la capacité à anticiper les besoins et les pénuries potentielles est essentielle pour maintenir la souplesse et la réactivité.
- Détection des anomalies - Il est important de détecter les anomalies, qu'il s'agisse de fraudes, de cyberattaques ou d'autres activités malveillantes, de bugs, d'accidents ou d'autres problèmes liés au produit ou à l'expérience de l'utilisateur.
- Automatisation des processus métier - Vous avez besoin d'allouer rapidement et automatiquement des dépenses publicitaires ? Qu'en est-il des robots de conversation du service client pour diriger les visiteurs du site web au bon endroit ? Qu'en est-il de l'assurance qualité sur la chaîne de montage ? Les possibilités sont infinies.
Le machine learning et l'intelligence artificielle continuent de progresser. Gardez l'œil ouvert sur des technologies telles que l'IA générative qui offrent la possibilité de créer de nouvelles catégories de multiplicateurs de productivité à usage général.