Aujourd’hui, le machine learning est déployé un peu partout. Dans presque tous les secteurs verticaux, les entreprises ne lésinent pas sur les moyens pour implémenter les technologies de machine learning. Voici quelques cas courants d’utilisation de ce procédé de l’intelligence artificielle.
Mise au point de moteurs de recommandation pour les clients
L’utilisation du machine learning peut être motivée par la volonté de mettre au point un moteur de recommandation pour les clients. Le but de cette application est d’améliorer l’expérience d’achat des clients et leur faire bénéficier d’une interface personnalisée. Pour cela, l’algorithme installé aura à traiter les points de données pour un client individuel, par exemple son historique d’achats. Aussi, il tiendra compte d’autres jeux de données pour déterminer les produits et les services à recommander à chacun. Ces données peuvent être des tendances démographiques ou le stock actuel de l’entreprise.
Comprendre l’importance du machine learning permet de savoir comment mieux l’intégrer à votre organisation et dans quel objectif. Plusieurs sociétés l’utilisent pour faire des recommandations. C’est le cas de Netflix, le célèbre service de films et de séries, qui se base sur l’historique d’un client habituel ou des informations relatives à des programmes particuliers qu’ils préfèrent pour lui faire des recommandations. YouTube en fait autant en utilisant un algorithme de machine learning pour aider les internautes à trouver rapidement les vidéos qui correspondent à leurs goûts.
Mise en place d’une tarification dynamique
En mettant en pratique le machine learning, les entreprises ont la possibilité d’explorer leurs données de tarification historiques et bien d’autres variables pour comprendre l’influence de certains facteurs dynamiques sur la demande des consommateurs en biens ou services. Les algorithmes de cette technologie exploitent ces données et combinent les résultats obtenus à partir de celles-ci à d’autres données du marché. La finalité est d’aider les entreprises à fixer de façon dynamique le prix de leurs marchandises. Dans le secteur des transports, le machine learning est utilisé de cette manière. Par exemple chez Uber, on constate une hausse spectaculaire des tarifs quand il y a une ruée vers les billets d’avion pendant les vacances scolaires.
Utilisation pour détecter la fraude
La technologie du machine learning est également utilisée pour faciliter la détection de la fraude. Certains algorithmes installés sont capables de déceler instantanément toute anomalie et ainsi alerter en cas d’activité frauduleuse. C’est d’ailleurs ce qui explique pourquoi les établissements financiers misent sur le machine learning depuis des années pour parfaire la détection des comportements à risque.
En s’appuyant sur le machine learning, les data scientists parviennent à comprendre le comportement à risque classique d’un client individuel. Par exemple, ils peuvent savoir à quel moment et où un client utilisera sa carte de crédit. A partir des informations récoltées, les data scientists sont à même de distinguer avec précision et en quelques millisecondes les transactions qui sont normales de celles qui ne le sont pas, et pouvant être des actes frauduleux.
De nombreux secteurs ont recours au machine learning pour la détection des fraudes. C’est le cas des services financiers, du commerce, des jeux d’argent et jeux vidéo et des voyages.
Application pour s’assurer une efficacité opérationnelle
En outre, il est possible d’appliquer le machine learning dans son organisation afin de s’assurer une efficacité opérationnelle. Nombreuses sont les sociétés qui ont recours aux logiciels de cette technologie pour garantir la gestion des processus métier routiniers. Grâce au machine learning, plusieurs services d’entreprise gagnent en efficacité. C’est notamment le cas des services et cabinets financiers qui se servent de l’apprentissage automatique pour une accélération du travail et une minimisation du risque d’erreur humaine. Il en est de même pour les équipes d’exploitation qui ont recours à des solutions de machine learning pour la surveillance de leurs équipements et anticiper les opérations de maintenance et les réparations. Cela permet de réduire les problèmes inattendus ainsi que les interruptions de travail qui ne sont pas planifiées.
Utilisation pour classifier et reconnaître les images
Notez également que le machine learning favorise la classification et la reconnaissance des images. Cela est notamment possible grâce au deep learning, une branche du machine learning qui assure une meilleure interprétation des images. Nombreuses sont les enseignes qui ont besoin d’outils de classification et de reconnaissance d’images qu’elles exploitent à diverses fins. Par exemple, elles peuvent s’en servir pour l’équipement des robots de vision artificielle afin qu’ils puissent analyser les rayons et identifier les articles qui sont en faible quantité ou en rupture de stocks ou encore mal disposés. Aussi, la reconnaissance des images permet de s’assurer que tous les articles sont retirés des rayons et encaissés, ce qui limite la démarque.