16 mars 2021
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Demande de l’apprentissage automatique monte en flèche. Cette croissance est tirée non seulement par les «adopteurs intermédiaires» qui reconnaissent le vaste potentiel de l’apprentissage automatique après avoir vu les premiers utilisateurs profiter de son utilisation, mais également par des améliorations constantes de l’apprentissage automatique. La technologie lui-même. Il est peut-être trop tôt pour dire avec certitude que l’apprentissage automatique se développe selon un cadre prévisible comme la loi de Moore, le fameux précepte sur l’informatique une puissance qui a fait ses preuves pendant près de 50 ans et qui n’a commencé que récemment à montrer des signes de tension. Mais l’industrie est clairement sur une voie rapide.
Alors que les algorithmes d’apprentissage automatique deviennent plus intelligents et que de plus en plus d’organisations ont l’idée d’intégrer cette technologie puissante dans leurs processus, il est grand temps que votre entreprise réfléchisse également à la mise en œuvre de l’apprentissage automatique.
Tout d’abord, considérez les avantages et les coûts. Il est fort probable que votre Entreprise pourrait tirer parti d’au moins une de ces cinq raisons pour utiliser l’apprentissage automatique, qu’il s’agisse d’apprivoiser des quantités apparemment infinies de données non structurées ou de personnaliser enfin votre campagnes marketing.
1. Maîtriser de vastes données non structurées avec des ressources limitées
L’un des cas d’utilisation les plus connus de l’apprentissage automatique est traitement des ensembles de données trop volumineux pour les méthodes traditionnelles de traitement des données. Cela est de plus en plus important car les données deviennent plus faciles à générer, à collecter et à accéder, en particulier pour les petites entreprises B2C qui traitent souvent plus de données sur les transactions et les clients qu’elles ne peuvent en gérer avec des ressources limitées.
La manière dont vous utilisez l’apprentissage automatique pour traiter et «apprivoiser» vos données dépendra de ce que vous espérez obtenir de ces données. Voulez-vous de l’aide pour prendre des décisions de développement de produits plus éclairées? Pour mieux commercialiser vos clients? Acquérir de nouveaux clients? Pour analyser les processus internes qui pourraient être améliorés? L’apprentissage automatique peut aider à résoudre tous ces problèmes et plus encore.
2. Automatisation des tâches de routine
La promesse initiale de l’apprentissage automatique était l’efficacité. Alors même que ses utilisations se sont étendues au-delà du simple automatisation, cela reste une fonction essentielle et l’un des cas d’utilisation les plus viables sur le plan commercial. L’utilisation de l’apprentissage automatique pour automatiser les tâches de routine, gagner du temps et gérer les ressources plus efficacement a des effets secondaires très intéressants pour les entreprises qui le font efficacement: réduire les dépenses et augmenter le revenu net.
La liste des tâches que l’apprentissage automatique peut automatiser est longue. Comme pour le traitement des données, la façon dont vous utilisez le machine learning pour l’automatisation des processus dépendra des fonctions qui exercent le plus de poids sur votre temps et vos ressources.
Besoin d’idées? L’apprentissage automatique a montré des résultats encourageants dans le monde réel lorsqu’il est utilisé pour automatiser la classification des données, la génération de rapports, Surveillance des menaces informatiques, prévention des pertes et des fraudes et audit interne. Mais les possibilités sont vraiment infinies.
3. Amélioration de la personnalisation et de l’efficacité du marketing
L’apprentissage automatique est un puissant multiplicateur de force dans les campagnes marketing, permettant des permutations de messages et de profils d’acheteurs pratiquement sans fin, ouvrant la porte à un marketing entièrement personnalisé sans exiger une armée de rédacteurs ou d’agents publicitaires.
Ce qui est particulièrement encourageant pour les petites entreprises sans grande expertise en marketing, c’est que le potentiel de l’apprentissage automatique est intégré dans les principales plates-formes de publicité numérique quotidiennes, à savoir Facebook et Google. Vous n’avez pas besoin de former vos propres algorithmes pour utiliser cette technologie dans votre prochaine campagne de microtargeting.
4. Faire face aux tendances commerciales
L’apprentissage automatique a également fait ses preuves dans la détection des tendances dans les grands ensembles de données. Ces tendances sont souvent trop subtiles pour que les humains les découvrent, ou peut-être que les ensembles de données sont tout simplement trop volumineux pour que des programmes «stupides» puissent être traités efficacement.
Quelle que soit la raison du succès de l’apprentissage automatique dans cet espace, les avantages potentiels sont clairs comme le jour. Par exemple, de nombreuses petites et moyennes entreprises utilisent la technologie d’apprentissage automatique pour prédire et réduire le taux de désabonnement des clients, à la recherche de signes indiquant que les clients considèrent leurs concurrents et déclenchent des processus de fidélisation avec des probabilités de succès plus élevées.
Ailleurs, les entreprises de toutes tailles sont de plus en plus à l’aise pour intégrer l’apprentissage automatique dans leurs processus de recrutement. En renforçant les préjugés existants dans l’embauche et la promotion dirigées par l’homme, les algorithmes de la génération précédente ont fait plus de mal que de bien, mais les modèles plus récents sont capables de contrer les préjugés implicites et d’augmenter les chances de résultats équitables.
5. Accélération des cycles de recherche
Un apprentissage automatique algorithme déchaîné dans un Département R & D est comme une armée d’assistants de laboratoire ultra-intelligents. Alors que de plus en plus d’entreprises découvrent ce que l’apprentissage automatique est capable de faire à l’intérieur et à l’extérieur du laboratoire, elles se sentent plus confiantes quant à son utilisation pour éliminer certains des essais et erreurs frustrants qui allongent les cycles de recherche et augmentent les coûts de développement. L’apprentissage automatique ne remplacera pas de sitôt les experts en R&D, mais il semble leur permettre d’utiliser leur temps plus efficacement. Des innovations plus nombreuses et meilleures pourraient en résulter.
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Si l’expérience des entreprises concurrentes qui ont déjà déployé le machine learning de manière efficace est un guide pour votre propre expérience, la réponse à cette question est un oui retentissant.
La question la plus intéressante est de savoir comment vous choisissez de faire en sorte que l’apprentissage automatique fonctionne pour vos entreprises. Cela soulève une autre question, autour des changements opérationnels et structurels que vos processus d’apprentissage automatique apporteront. Ces changements, allant jusqu’à et y compris la réduction des effectifs dans des rôles redondants ou la liquidation de secteurs d’activité entiers, pourraient être douloureux à court terme, même s’ils renforcent votre entreprise à long terme.
Comme toutes les grandes innovations qui augmentent l’efficacité opérationnelle et éliminent le travail de faible valeur, l’apprentissage automatique ne profite pas à tout le monde de la même manière. C’est aux humains en charge de ces algorithmes pour rendre la transition aussi ordonnée et indolore que possible. Il semble qu’il y ait des choses que l’apprentissage automatique ne peut pas encore faire… pour le moment.
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