Que peut-on faire avec le Machine Learning ?

Le Machine Learning (ML) est l’une des technologies qui révolutionnent l’analyse et le traitement des données depuis plusieurs années. Ces données traitées sans intervention humaine peuvent être des statistiques, des mots, des chiffres, des lettres, etc. Encore appelé apprentissage automatique, le Machine Learning est une forme d’intelligence artificielle (IA) présente dans bien des domaines.

Qu’est-ce que le Machine Learning et comment fonctionne-t-il ?

Le Machine Learning est une déclinaison d’IA qui a ses spécificités et son mode de fonctionnement. Il est d’une grande utilité et ses cas d’usage sont nombreux. Le ML et plus généralement l’IA font aujourd’hui partie des secteurs d’avenir et de ceux qui recrutent. Si ces domaines vous intéressent, vous pouvez vous former auprès d’écoles spécialisées en Big Data et IA. Il est possible d’en savoir plus sur ces écoles, qui sont en partenariat avec des universités prestigieuses dans le monde.

Machine Learning : définition d’une technologie révolutionnaire

Forme d’IA, l’apprentissage automatique est basé sur la création de systèmes qui sont destinés à optimiser leurs performances, en considérant les données qu’ils traitent. Le ML mise sur les algorithmes afin d’identifier des patterns, c’est-à-dire des motifs récurrents dans les ensembles de données qu’il traite. Ces données, qui peuvent être des chiffres, des mots ou des statistiques, proviennent de sources d’informations diverses et excluent l’intervention humaine.

Les algorithmes acquièrent ainsi une autonomie dans l’exécution des tâches. De plus, ils se montrent plus efficaces dans la réalisation de prédictions à partir de ces mêmes données, une autre possibilité qu’offre le ML. Ces algorithmes pourront identifier des patterns dans de nouvelles données. Les algorithmes intervenant dans le ML sont multiples : algorithmes de régression logistique ou linéaire, réseau de neurones, algorithmes de clustering, etc.

Mode de fonctionnement du ML

En ML, pour apprendre, les ordinateurs s’inspirent des modèles entraînés depuis des flux de données à analyser. Plus il y a de données, plus ces modèles sont précis dans l’exécution des tâches qui leur sont confiées. C’est au fil de cet apprentissage que les algorithmes renforcent leur efficacité, au point de pouvoir fournir des résultats basés sur des données qu’ils n’ont jamais analysées. En pratique, ce procédé de fonctionnement du ML peut être résumé en 4 étapes :

• la sélection et préparation des données d’entraînement,
• la sélection d’un algorithme à exécuter sur les données d’entraînement,
• l’entraînement des algorithmes,
• l’utilisation et l’amélioration des modèles sur de nouvelles données.

Toutes ces étapes sont aussi importantes les unes que les autres.

Comment le Machine Learning peut-il être utilisé dans les applications commerciales et marketing ?

Le ML peut être utilisé dans de nombreux domaines, notamment dans les applications commerciales et marketing.

Optimisation de l’expérience d’achat et modération de l’attrition client

Le ML contribue grandement à optimiser l’expérience d’achat des clients de votre entreprise. Il étudie les données client de façon individuelle en tablant sur différents paramètres. Sur la base de cette analyse, le ML suggère à chaque client les services et produits qui lui seront utiles. D’Amazon à YouTube en passant par Netflix, aujourd’hui, nombreuses sont les enseignes qui misent sur le moteur de recommandations qu’est le ML pour suggérer individuellement des produits et services à leurs clients. Cette tendance confirme l’utilité du ML dans le commerce et le marketing.

Autre exemple d’usage de l’apprentissage automatique, la modélisation de l’attrition des clients. Le Machine Learning exploite son pouvoir de prédiction pour identifier les signes précurseurs d’une perte de clients et la prévenir. Pour ce faire, les algorithmes misent sur une analyse de données massives afin de déceler les justificatifs éventuels d’une perte de clients. Vous pourrez ainsi entreprendre les actions nécessaires pour contenir le taux d’attrition des clients.

Création de contenus adaptés et automatisation des opérations marketing

L’importance du contenu en marketing numérique n’est plus à démontrer. Fort de cela, le ML peut être d’une grande utilité dans la création de contenus à forte valeur ajoutée pour votre audience. Créer du contenu textuel est bien, mais il est encore mieux lorsque celui-ci a les faveurs de Google. C’est justement là la plus-value du ML. Il vous permet de créer un contenu qui plaît à Google et qui se positionne en bonne place dans les SERP, grâce à des logiciels alimentés par l’IA.

Le ML est également utile pour vos opérations marketing en apportant un plus qui influence la décision des clients. La plupart des entreprises de commerce en ligne envoient un mail de relance générique aux consommateurs qui abandonnent leurs paniers. Dans la même configuration, le ML se démarque en envoyant à ces consommateurs indécis un mail dont le contenu et les offres sont inspirés de l’historique de navigation de ces derniers. Outre ces exemples, le ML intervient aussi en commerce et marketing dans :

• les études de marché et la segmentation des clients,
• l’optimisation de l’efficacité opérationnelle des entreprises,
• la mise en place de systèmes de tarification dynamique,
• la personnalisation mobile en temps réel.

De plus, il intervient dans la détection de fraude et le traitement du langage.

L’impact du Machine Learning pour les entreprises

Le Machine Learning est une technologie utile à la croissance des entreprises. Présent aujourd’hui dans la vie des entreprises, le ML le sera encore davantage dans le futur, car le ML a beaucoup de potentiel. Il optimise l’amélioration des capacités d’analyse des entreprises et permet de trouver rapidement des solutions. Son potentiel à analyser d’importants volumes de données est un atout essentiel de l’apprentissage automatique.

De plus, le Machine Learning possède ce côté flexible qui lui permet d’adapter les nouvelles données qu’il reçoit et donc de renforcer ses performances. Il faut aussi noter la puissance de traitement que propose le ML. Outre le fait de traiter d’importants volumes de données, le ML assure ce traitement avec une célérité remarquable. Pour les entreprises, il s’agit assurément d’un avantage de choix. De plus, le ML contribue à la création de produits et services innovants, pour les entreprises privées comme les entreprises publiques.