Intégration du machine learning et IA en entreprise
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Le machine learning, ou apprentissage automatique en français, est une des principales branches de l’intelligence artificielle. Elle présente de multiples opportunités pour les entreprises et vient révolutionner les usages : automatisation des processus, génération de contenus, aide à la décision, … 80% des organisations qui l’ont adopté ont constaté que cette technologie a augmenté leurs revenus. (source : Mckinsey)
Le machine learning a pour but de permettre aux machines de développer une capacité d’apprentissage autonome. Pour ce faire, il convient de leur fournir des ensembles de données. Plutôt que programmer une tâche, on laisse la machine explorer les données afin qu’elle apprenne en détectant des patterns (modèles récurrents) et améliore sa performance.
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| Apprentissage supervisé | Apprentissage non-supervisé | Apprentissage semi-supervisé | Apprentissage par renforcement | |
|---|---|---|---|---|
| Fonctionnement | Le modèle s’entraîne à partir d’un ensemble de données étiquetées ou annotées. | L’exploration des données se fait de façon autonome par la machine. | Une partie des données sont étiquetées, mais la machine doit malgré tout explorer l’ensemble par elle-même. | En attribuant des récompenses ou pénalités au modèle en fonction de ses actions, celui-ci se développe en essayant d’obtenir la récompense la plus élevée. |
| Exemples d'algorithmes |
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Apprentissage supervisé
Le modèle s’entraîne à partir d’un ensemble de données étiquetées ou annotées.
Exemples d'algorithmes :
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La régression linéaire :
- Evaluation des actifs
- Prévision des performances
-
Machines à vecteurs de support :
- Détection des fraudes
- Classification d’images
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Arbres de décision :
- Obtenir un diagnostic
- Identifier des opportunités de croissance
Apprentissage non-supervisé
L’exploration des données se fait de façon autonome par la machine.
Exemples d'algorithmes :
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Apriori :
- Analyse des paniers
- Recommandations de produits ou de contenus
-
K-Means :
- Segmentation de la clientèle
- Structuration des données
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Réseaux de neurones :
- Reconnaissance d’image
- Détection d’anomalies
Apprentissage semi-supervisé
Une partie des données sont étiquetées, mais la machine doit malgré tout explorer l’ensemble par elle-même.
Exemples d'algorithmes :
-
GAN (generative adversarial network) :
- Génération d’images
- Retouche de photos
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Naïve Bayes :
- Classification de texte
- Filtre anti-spam
Apprentissage par renforcement
En attribuant des récompenses ou pénalités au modèle en fonction de ses actions, celui-ci se développe en essayant d’obtenir la récompense la plus élevée.
Exemples d'algorithmes :
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Q-learning :
- Gestion de portefeuille financier
- Robotique
-
Deep Q Network (DQN) :
- Contrôle de processus industriels
- Navigation autonome
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Comment les entreprises utilisent-elles concrètement le machine learning ? Voici une liste des principaux cas d’usage exploités par les organisations :
Personnaliser l’expérience client
- Les algorithmes basés sur le machine learning sont capables d’analyser le comportement du client pour personnaliser son expérience. Par exemple, en lui proposant des recommandations de produits ou de contenus relatifs à ses centres d’intérêts, en anticipant ses besoins, ou encore en identifiant le meilleur moment et le meilleur canal pour une prise de contact
Anticiper des tendances
- Le machine learning est souvent utilisé pour prédire des tendances : trajectoire de la courbe des ventes, fluctuation de la demande des consommateurs, etc. Les entreprises peuvent ainsi prendre des décisions éclairées et planifier leurs actions pour rester en adéquation avec le marché
Automatiser le service client
- Les chatbots s’appuient sur le machine learning pour apprendre de chaque problématique rencontrée par les clients. Cela permet de perfectionner les réponses apportées, d’automatiser le traitement des problèmes simples ou récurrents, et d’orienter les clients vers les ressources dont ils ont besoin
Détecter la fraude
- Il est possible d’entraîner un système à identifier les comportements suspects et à les analyser dans un contexte donné pour détecter les activités frauduleuses et minimiser les pertes financières liées à ce phénomène
Automatiser les tâches opérationnelles
- Le Machine Learning permet d’automatiser les tâches peu complexes et à faible valeur ajoutée, réduisant ainsi les coûts associés et libérant du temps. La productivité et l’efficience s’en trouvent améliorées
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Identification et cadrage du besoin
- Entretien approfondi pour comprendre vos objectifs commerciaux
- Définition du périmètre d’intervention
- Identification des cas d’usage pertinents pour le Machine Learning au sein de votre entreprise
- Définition des objectifs
Intégration aux systèmes existants et déploiement
- Intégration des modèles de Machine Learning dans votre infrastructure existante
- Déploiement sécurisé des modèles via des API ou d'autres mécanismes, garantissant une utilisation facile et efficace
Préparation des données
- Nettoyage et prétraitement des données
- Utilisation de méthodes telles que l'encodage des variables catégorielles
Surveillance et Maintenance
- Mise en place de systèmes de surveillance pour suivre les performances de vos modèles en temps réel
- Maintenance et mise à jour des modèles d’apprentissage pour les adapter aux évolutions de votre entreprise
Développement et entraînement des modèles IA et Machine Learning
- Sélection et conception de modèles Machine Learning adaptées à votre projet
- Optimisation des ces modèles exemples : recherche d'hyper paramètres, assemblage de modèles, utilisation de réseaux de neurones profonds…
