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L’apprentissage automatique a été défini par l’Université de Stanford comme  » la science qui permet à l’ordinateur d’agir sans être explicitement programmé ». C’est l’apprentissage automatique qui est maintenant à l’origine de certains des plus grands progrès technologiques, entraînant de nouvelles industries comme les véhicules autonomes.

A partir de l’apprentissage automatique, tout un nouveau monde de concepts s’est développé, y compris l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, ainsi que le développement d’algorithmes pour construire des robots, l’Internet des objets, les chatbots, les outils d’analyse, et plus encore. Voici sept façons de mettre l’apprentissage automatique au service de votre entreprise :

  1. L’analyse des données de vente

Le secteur des ventes a bénéficié de la croissance des données axées sur les ventes grâce à l’augmentation de l’interaction numérique. Les équipes commerciales peuvent puiser dans les métriques des plateformes de réseaux sociaux, des tests A/B et des visites de sites Web. Pourtant, avec autant de données à passer au crible, les équipes de vente sont souvent débordées par le temps et l’analyse qu’il faut pour identifier les informations nécessaires.

Heureusement, l’apprentissage automatique peut accélérer considérablement le travail de repérage des informations les plus précieuses. Non seulement l’apprentissage automatique fait une grande partie du travail dans le long processus d’examen de toutes les données de vente, mais il peut aussi faire une grande partie de l’analyse pour votre équipe. Par exemple, Growbots applique l’apprentissage automatique afin de mettre en relation les équipes de vente avec les meilleurs leads. En retour, les équipes de vente peuvent se concentrer uniquement sur les leads qui ont le plus grand potentiel, accélérant ainsi leur processus de vente.

  1. La personnalisation mobile en temps réel

La personnalisation numérique devient un procédé de plus en plus recherché pour engager les leads et les clients, ainsi que pour améliorer l’expérience globale afin qu’ils reviennent régulièrement acheter vos produits ou services. Ceci est devenu particulièrement important dans l’environnement mobile avec l’avènement des tablettes, des téléphones intelligents et des accessoires.

Aujourd’hui, les spécialistes du marketing mobile et les développeurs d’applications cherchent un moyen de tirer parti de toutes les informations qu’ils peuvent trouver sur le contexte de chaque client afin de développer une expérience mobile hautement personnalisée qui plaît au consommateur et offre un meilleur rendement. D’où les applications d’apprentissage automatique.

Flybits est une entreprise qui utilise l’apprentissage automatique pour permettre aux entreprises d’offrir une personnalisation en temps réel. Ce produit context-as-a-service vous permet d’avoir un accès instantané aux données internes et externes pour développer des réseaux mobiles personnalisés.

Pourtant, comme l’expérience récente de Facebook l’a montré, les entreprises qui ne protègent pas les données personnelles des consommateurs peuvent s’attendre à un retour de bâton. Selon Hossein Rahnama, fondateur et PDG de Flybits, « Flybits favorise la transparence des données et une approche proactive de la protection de la vie privée. Nos entreprises clientes veulent protéger la vie privée de leurs clients, et Flybits rend cela facile. Premièrement, nos clients conservent un contrôle total sur leurs données – nous n’en sommes pas propriétaires. De plus, nous suivons le principe du respect de la vie privée dès la conception pour intégrer la sécurité dans notre logiciel et utiliser des jetons pour anonymiser toutes les données des clients. Nos clients ont un contrôle total sur les choix d’opt-in qu’ils offrent. »

  1. La détection des fraudes

Avec la préférence croissante des consommateurs pour les achats en ligne, les criminels ont acquis une énorme opportunité de commettre davantage de fraudes. Les entreprises ont eu recours à de nombreux types de mesures de sécurité en ligne, mais elles constatent qu’il en faut davantage. L’augmentation des transactions en ligne signifie également que bon nombre des mesures disponibles pour les vérifier allongent la durée de chaque transaction et ralentissent l’expérience d’achat – et souvent ne parviennent pas à mettre fin à la fraude. Il en résulte une augmentation des remboursements qui coûtent de l’argent et ont un impact sur la réputation d’une marque.

Heureusement, l’apprentissage automatique permet d’améliorer le processus de détection des fraudes. Par exemple, PayPal utilise des outils d’apprentissage automatique pour rechercher les transactions frauduleuses (y compris le blanchiment d’argent) et pour aider à les séparer des transactions légitimes. L’apprentissage automatique aide en examinant les caractéristiques spécifiques d’un ensemble de données, puis en élaborant des modèles qui servent de base à l’examen de chaque transaction pour déceler certains signes qui pourraient être frauduleux. Cela permet d’arrêter la fraude en cours de traitement avant même que la transaction ne soit terminée.

  1. Les recommandations de produits

Si vous êtes dans l’e-commerce, vous savez que vos clients aiment recevoir des recommandations personnalisées. Cela améliore l’expérience de shopping et vous offre un moyen de vendre plus de produits. Alors qu’Amazon a été l’un des premiers à introduire un algorithme pour améliorer le processus de recommandation des produits, les outils d’apprentissage automatique ont permis de faire évoluer ce que l’on peut faire.

John Bates, chef de produit senior pour la science des données et les solutions de marketing prédictif chez Adobe, observe :  » En tirant parti de l’apprentissage automatique et de l’analyse prédictive, les marques peuvent regarder au-delà de ce que les clients recherchent et commencer à relier les points sur ce qu’ils veulent probablement. C’est la vente croisée à l’échelle – faire correspondre les clients à des produits ou des contenus spécifiques qui les pousseront vers plus de conversions et des valeurs de durée de vie plus élevées. »

Des géants du e-commerce comme Amazon et Alibaba ont déjà adopté l’apprentissage automatique. Amazon a amélioré son propre processus de recommandation de produits avec son algorithme d’apprentissage automatique des réseaux de neurones artificiels, tandis qu’Alibaba a créé le « E-commerce Brain ». Son mécanisme d’apprentissage automatique de recommandation de produits a aidé le détaillant à augmenter considérablement ses revenus en générant des milliards de pages de recommandations de produits personnalisées.

  1. Les systèmes de gestion de l’apprentissage

On comprend mieux la valeur des possibilités d’apprentissage continu dans tous les segments d’apprentissage, y compris les logiciels de gestion de la formation virtuelle. En conséquence, le marché mondial de l’apprentissage en ligne connaît une croissance fulgurante. En 2010, il s’élevait à environ 32 milliards de dollars. En 2015, il est passé à 107 milliards de dollars. On projette maintenant qu’il atteindra 325 milliards de dollars d’ici 2025.

Par exemple, eLearning Industry est une société de médias et d’édition en ligne qui a été créée en 2012 pour créer une plateforme complète de partage des connaissances pour les professionnels du eLearning. Afin de créer la plate-forme la plus pertinente pour cette industrie, l’apprentissage automatique est devenu un outil de différenciation important. Pour les outils et les plates-formes que les entreprises créent pour servir l’industrie des systèmes de gestion de l’apprentissage, l’apprentissage automatique est un avantage concurrentiel de base parce qu’il peut générer une expérience de gestion de la formation la plus pertinente et personnalisée possible.

Christopher Pappas, fondateur de eLearning Industry, écrit : « Et si vous pouviez créer du contenu eLearning et laisser le système s’occuper des tâches les plus fastidieuses, comme la révision des graphiques et des statistiques pour détecter les modèles cachés ? Et si vous pouviez fournir un retour personnalisé et immédiat et orienter les étudiants en ligne dans la bonne direction sans intervention humaine ? L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ont le potentiel d’automatiser le travail en coulisse qui exige beaucoup de temps et de ressources. À l’avenir, l’IA peut vous aider à développer et à déployer des expériences d’apprentissage en ligne plus significatives qui permettent de combler des lacunes non divulguées. ».

  1. La détermination dynamique des prix

Les industries du voyage et du commerce de détail ont la possibilité de modifier les prix en fonction d’un besoin ou du niveau de la demande. Toutefois, l’intégration du concept de tarification dynamique peut sembler impossible à l’échelle d’une grande entreprise, car il y a plusieurs emplacements ou segments de clients dont il faudrait tenir compte.

C’est là que l’apprentissage automatique peut faire fonctionner le modèle de tarification dynamique. Par exemple, Uber et Airbnb utilisent l’apprentissage automatique pour aider à créer des prix dynamiques pour chaque utilisateur à la volée. De plus, Uber l’utilise pour minimiser le temps d’attente et optimiser l’aspect de covoiturage de ses services. Uber peut modifier temporairement les prix dans ce domaine afin d’obtenir un flux de revenus plus élevé. De plus, il peut réduire les tarifs là où la demande est beaucoup plus faible.

L’apprentissage automatique peut utiliser les données existantes pour prédire où la demande peut survenir. En outre, si les sociétés en ligne ou les développeurs d’applications peuvent déterminer où se trouve le pays ou la ville d’origine d’un visiteur, ils peuvent facturer un prix basé sur ce que cette personne a l’habitude de payer dans son pays.

  1. Traitement naturel du langage

Il y a tellement de fonctions où il serait formidable d’avoir un remplaçant qui s’occuperait des tâches fastidieuses. Il s’agit notamment du soutien technique, des services d’assistance, du service à la clientèle et de bien d’autres services. Grâce à la capacité d’apprentissage automatique pour le traitement du langage naturel (NLP), les ordinateurs peuvent prendre le relais. C’est parce que la NLP fournit une méthode de traduction automatisée entre l’ordinateur et les langues humaines. L’apprentissage automatique se concentre sur le choix des mots, le contexte, le sens, l’argot, le jargon et d’autres nuances subtiles dans le langage humain. En conséquence, elle devient « plus humaine » dans ses réponses.

En utilisant cette capacité, les chatbots peuvent intervenir et servir de communicateurs à la place des humains pour divers rôles. De plus, la NLP s’applique aux situations où il y a de l’information complexe à disséquer, y compris les contrats et les rapports de recherche.

Comme le montrent ces exemples, l’apprentissage automatique est prêt à faire son entrée et à rendre de nombreux secteurs d’activité plus efficaces et plus rentables. Le moment de mettre en œuvre la technologie de demain est aujourd’hui.