Qu'est-ce que le machine learning ?

27.02.18
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Le machine learning, c'est quoi ?

Le machine learning, ou apprentissage automatique en français, est un outil issu de l’intelligence artificielle basé sur différents algorithmes qui consiste à interpréter, comprendre et apprendre à partir de données qui lui sont envoyées. A la suite de ces analyses, l’outil sera en mesure de produire une analyse prédictive.

Peu importe le secteur d’activité, ces analyses prédictives s’avèrent de plus en plus utiles pour les entreprises, dans le processus de décisions stratégiques. Elles permettent, par exemple, d’anticiper une panne avant que celle-ci ne se produise ou encore de prédire la perte d’un client avant qu’il ne change de solution. Mais comment cela fonctionne-t-il exactement ?

Comment ça marche ?

Avant tout, pour que l’algorithme de machine learning soit performant, il faut l’alimenter avec un maximum de données issues de votre activité et correspondant à vos besoins. 
Ces données vont être celles que vous allez récolter sur vos produits ou services et que vous allez ensuite envoyer à l’algorithme. Par exemple, dans le cas d’une entreprise online, vos données vont correspondre aux comportements des utilisateurs, de leurs actions, pages consultées, etc.

Cependant, avant de fournir ces données à l’algorithme, celles-ci doivent être préalablement traitées. C’est pour cela qu’il est nécessaire de faire appel à un expert, un data scientist, qui sera en mesure de trier, nettoyer et classifier les données pour ensuite les injecter dans l’algorithme de machine learning qu’il aura établi en amont en fonction de votre besoin. 

L’algorithme va alors « mouliner » toutes ces données pour vous restituer des analyses prédictives. Plus la quantité de données injectées sera importante et pertinente, plus l’algorithme pourra « apprendre » et meilleure sera l’analyse qui en sortira. Le machine learning ne s’arrêtera pas à la première analyse sortie, il va continuer d’apprendre et s’adaptera pour proposer des analyses de plus en plus fines. 

Des exemples ?

Prenons par exemple une entreprise spécialisée dans l’installation d’ascenseurs, car plusieurs entreprises de ce secteur ont opté pour une solution de machine learning. Les capteurs installés dans les ascenseurs permettent de récolter un grand nombre de données telles que la charge de la cabine, les étages les plus desservis ou encore l’intensité de l’activité sur une période. 
Toutes ces données sont compilées et analysées par l’algorithme de machine learning pour en faire ressortir plusieurs analyses. L’outil pourra ainsi prédire l’usure d’une pièce et donc une éventuelle panne. Grâce à ces informations, l’entreprise sera en mesure d’intervenir avant que la panne ne se produise. 

Autre exemple, avec les entreprises e-commerce. Avoir une solution de machine learning permet, entre autres, de faire de la recommandation de contenus ou de produits. Lorsque l’internaute se rend sur le site, l’algorithme analyse son parcours, son temps passé sur les produits, les types de produits, les filtres qu’il définit, etc. Lors de sa prochaine visite, grâce à l’algorithme, de nouveaux produits correspondant à ses critères de recherche lui seront proposés ou encore un produit qui pourrait compléter ses précédents achats. 

Le machine learning est un outil applicable à tout type d’activité qui peut avoir un nombre infini de déclinaisons. C’est un allié de choix pour aider les entreprises dans le développement de leur activité ou la gestion de leur activité.



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