Quand un entrepreneur souhaite exploiter ses données, il peut regretter que ses ordinateurs n’arrivent pas à effectuer cette tâche par eux-mêmes. Et si c’était déjà le cas ? Explications.
Machine Learning : de quoi parle-t-on ?
Tout le monde a entendu parler du développement de l’AI. Certains y sont favorables et voient en elle une façon de profiter davantage de la vie, à terme ; puisque les humains ne seraient plus obligés de travailler et d’autres ne peuvent s’y résoudre, se désolant déjà des personnes qui perdent à cause d’elle leur travail et craignent qu’elle en vienne à dominer le monde.
Pourtant, il faut déjà savoir que l’utilisation de l’AI n’est qu’à ses balbutiements et qu’elle se compose de plusieurs catégories et sous-catégories ; comme le Machine Learning.
L’idée du Machine Learning ; ou machine qui apprend ; est qu’un ordinateur soit en capacité de s’améliorer par l’expérience (de manière empirique) et ceci sans programmation particulière, en apprenant des données qui sont générées et récoltées et qui transitent pas lui.
Cela n’est pas de la science-fiction et les particuliers en bénéficient déjà. Dès lors que l’on s’intéresse à quelque chose sur internet, nous voyons apparaitre des publicités vantant les mérites de produits similaires. Les médias utilisent le machine learning pour nous proposer du contenu qui nous intéresse.
Les solutions à mettre en place quand on veut profiter d’une machine learning
Par le biais de nœuds neuronaux artificiels, ce sous-ensemble de l’IA pourrait se révéler d’une aide précieuse pour les entreprises.
Les ordinateurs, en recevant des données ou en en émettant seraient en capacité de les analyser, de les classer, de voir ce qu’elles ont en commun, celles qui ne sont pas opportunes et au final, cela permettrait à n’importe quelle structure d’avoir une connaissance plus pointue de ses clients cibles, du taux de transformation qu’il est possible d’obtenir en mettant en place telle ou telle action etc…
Pourtant, cet apprentissage se découpe en plusieurs modèles dont le semi-supervisé ou encore par renforcement. Il est évident qu’il faut maitriser ces concepts et arriver à les distinguer pour savoir ce qui est mieux ou relève tout simplement de la faisabilité.
Même si concrètement toutes les entreprises souhaiteraient pouvoir en profiter, ce n’est pas encore possible en l’état. Pour l’instant, il s’agit de récolter les données brutes que l’on possède, de savoir en tirer parti en les nettoyant et en les classant et cela n’est pas du ressort de n’importe quel salarié. Tout le monde ne peut pas être data engineer ou data analyst.
C’est pourquoi, en attendant que le machine learning devienne la norme en entreprise, il est obligatoire de demander l’aide et l’expérience technique et informatique de professionnels de la data.
Les données brutes qui leur sont transmises sont exploitées par le biais entre autres de la création d’outils et d’un entrepôt de données dans lequel elles seront classées. La mise en œuvre des dispositions du RGPD peut également leur être externalisée, au besoin.
Tout est fait pour créer des sortes d’automatismes, afin que par la suite, les données récoltées puissent se classer d’elles-mêmes dans le but d’une exploitation future : le procédé du machine learning est donc bien une réalité dont peuvent tirer parti les entreprises quelle que soit leur taille, mais il faut savoir s’entourer des bonnes personnes pour y arriver.
Tout cela peut sembler compliqué à un chef d’entreprise et il pourrait penser à tort qu’il n’est pas concerné.
Pourtant des études sur la data indiquent qu’elle peut apporter des réponses dans tous les secteurs y compris celui de l’artisanat. Certaines structures utilisent ainsi les données pour changer leur process de fabrication et obtenir plus de rendement.
