Le machine learning (ML) ou apprentissage automatique est une technologie relative à l’intelligence artificielle (IA). Les algorithmes sont alimentés par les nouvelles données, ce qui leur permettent d’évoluer.
Autrement dit, les historiques des données permettent d’obtenir des prédictions statistiques. Les ordinateurs ne sont pas programmés en amont. Ils apprennent à analyser les données, à réaliser des diagnostics ou encore à prévoir les résultats des analyses menées. On parle d’une avancée de la technologie fortement utilisée pour le big data et dont les champs d’application sont extrêmement variés.
Le Machine Learning est appliqué dans le monde de la finance
Le traitement automatique des données permet d’identifier les différentes formes de transactions frauduleuses comme l’usage des cartes bancaires volées. En parallèle, les établissements financiers ont la perspective d’identifier les produits les plus pertinents selon le profil de chaque client. Il est alors possible d’élaborer des offres sur-mesure dans l’optique d’étoffer le portefeuille client. Dans cette même logique, les statistiques relatives aux capacités de remboursement sont établies automatiquement grâce à la technologie Machine Learning qui analyse les antécédents d’un potentiel emprunteur.
Le deep learning ou apprentissage profond permet également un déchiffrage plus abouti des opportunités d’investissement, en tenant compte des risques. Cela résulte de la capacité des ordinateurs à prédire les fluctuations boursières en se basant sur les données collectées sur les années précédentes.
Le secteur du marketing utilise cette technologie
Les dernières évolutions technologiques contribuent à l’élaboration d’offres commerciales qui répondent aux besoins des consommateurs ou qui les anticipent. L’apprentissage automatique figure justement dans les solutions high tech les plus pertinentes.
Concrètement, l’automatisation des analyses en fonction de la réception de nouvelles données permet d’optimiser les campagnes publicitaires, d’identifier les offres promotionnelles les mieux appréciées ou encore de comprendre les nouvelles attentes qui serviront alors de base à de nouveaux produits/services.
L’apprentissage automatique bénéficie autant aux consommateurs qu’aux commerciaux dans le sens où le ciblage est plus pertinent. Les perspectives d’augmenter les ventes sont de ce fait plus élevées par rapport à des pratiques marketing plus traditionnelles.
A l’ère où les achats sur internet ont le vent en poupe, les ordinateurs peuvent enregistrer certaines données qui permettent de dresser les profils des acheteurs. Il s’agit notamment des historiques d’achats, éléments déterminants pour connaître les produits/services qui intéressent chaque consommateur.
Marketing et satisfaction clients sont évidemment indissociables. L’algorithme exploité par le machine learning est capable d’analyser les publications destinées aux réseaux sociaux. Si la pertinence est avérée, le post s’affiche sur le fil d’actualité du consommateur. Le cas échéant, la publication n’apparaît pas.
Le domaine de l’environnement utilise le Machine Learning
Cela peut surprendre mais l’apprentissage automatique est parfaitement applicable au secteur environnemental. Un chercheur peut par exemple confier l’analyse du taux de pollution à un robot. En définissant un seuil en amont, il est averti automatiquement en cas de dépassement de la limite et la machine peut l’orienter vers les mesures appropriées pour mieux protéger l’environnement.
Les algorithmes peuvent apprendre à analyser les nuisances sonores subies par la faune, à détecter les zones sujettes à la surpêche, à évaluer le taux de déforestation….
Il s’agit bien entendu d’un simple exemple puisque d’autres applications sont envisageables grâce à cette technologie innovante. Dans tous les cas, les données sont décortiquées dans leurs moindres détails et hiérarchisées par pertinence. A partir de quoi la machine peut établir des statistiques dans l’optique d’identifier les actions à mener en priorité.
Le Machine Learning est appliqué dans le domaine de la sécurité
La reconnaissance faciale et la reconnaissance vocale sont optimisées par l’apprentissage automatique. La machine fait la différence entre une personne et une autre qui lui ressemble. En poussant l’apprentissage plus loin, l’algorithme peut aller jusqu’à situer le lieu de prise de vue ce qui s’avère pratique pour les filatures.
L’ordinateur peut aussi détecter une fraude vocale potentielle.
Pour aller plus loin, l’algorithme peut déterminer si un contenu chargé sur le web à des fins monétaires (musique payante…) n’appartient pas à un autre utilisateur. La sécurisation des transactions bancaires, des données sensibles externalisées vers le cloud et plus encore.
Vous l’avez compris, les domaines dans lesquels on peut exploiter le machine learning s’étendent quasiment à l’infini. Il a déjà été démontré lors de congrès sur l’intelligence artificielle que cette technologie évolutive est résolument tournée vers l’avenir et tout indique que les prédictions réalisables continueront à se préciser au fil du temps.