L’exploitation des données massives nécessite une technologie puissante comme le Machine Learning. C’est pourquoi on qualifie cette notion et celui de Big Data de « duo gagnant ». A ce jour, l’intelligence artificielle est en grande partie régie par ces deux notions. L’application du Machine Learning en Big Data offre de nombreux avantages pour les entreprises.
Sommaire
Notion de Machine Learning
Les concepts de Machine Learning ne sont pas faciles à appréhender, surtout pour le grand public. Mais depuis quelques années, son impact a été si grand que l’on se pose mille et une questions à son sujet. Sa définition reste cependant assez complexe.
Pour faire simple, le Machine Learning est traduit littéralement « apprentissage automatique » en français. Cela signifie que des algorithmes de cette technologie apprennent des modèles depuis des bases de données. En d’autres termes, c’est une technologie de l’intelligence artificielle qui donne la capacité aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été spécifiquement programmés pour.
Cette technologie est surtout utilisée dans les cas où de larges bases de données changeantes (Big Data) permettent de découvrir des insights. En effet, le Machine Learning offre une vitesse plus rapide et une meilleure précision comparé aux méthodes traditionnelles.
Notion de Big Data
Big Data est le terme utilisé pour désigner les données massives. Comme son nom l’indique, il s’agit d’une quantité très importante de données que l’on ne peut exploiter avec un outil classique de gestion de l’information ou de base de données. C’est une véritable révolution comme au temps des grandes découvertes industrielles.
Le Big Data est une véritable solution pour aider tout le monde à accéder à des bases de données géantes en temps réel. C’est donc une alternative aux solutions classiques d’analyse et de bases de données. Les avantages qu’il apporte sont indéniables pour les entreprises, mais comme toute technologie, il peut également avoir des inconvénients.
Utilisation du Machine Learning avec le Big Data
Le Big Data ne peut être pleinement exploité qu’avec des outils performants. En effet, les données sont trop volumineuses et les corrélations entre elles trop importantes, ce qui ne permet pas aux analystes de tester toutes les hypothèses qui leur permettront d’en dégager une valeur.
C’est donc grâce au Machine Learning que l’on pourra profiter de toutes ses opportunités. Ce système va extraire de la valeur des données massives sans compter sur une aide humaine. C’est pourquoi le Machine Learning n’est également rien sans le Big Data. C’est l’essence qui lui permet de fonctionner. Le Big Data permet l’automatisation de l’apprentissage et rend le Machine Learning plus performant en lui injectant des données de façon constante. Vous pouvez voir les applications sur https://octopeek.com/nos-solutions/
Applications dans le e-commerce
Le Machine Learning peut être utilisé dans différents secteurs d’activités. Il est au cœur des outils utilisés dans la vie de tous les jours. Il constitue premièrement une source d’analyse pour le e-commerce. Par exemple, lorsque vous naviguez sur un site de vente de produits comme Amazon et que vous faites une recherche, il effectue une analyse de votre comportement d’achats.
Ainsi, la prochaine fois que vous ouvrez l’application, Amazon vous proposera des produits similaires ou en rapport à ce que vous avez cherché auparavant. Ce sont des algorithmes de Machine Learning qui prévoient l’évolution de vos besoins.
Un tri efficace des mails
Le Machine Learning permet de faire le tri dans votre boîte mail. Quand vous placez un message dans la section « spams », des algorithmes de Machine Learning vont analyser tous les nouveaux mails et ceux qui présentent les mêmes caractéristiques seront directement envoyés dans les spams. Ainsi, vous ne recevrez plus de messages inopportuns. De même, le système classifie les mails du plus important au moins important.
Une démarche CRM réussie
Pour une démarche Customer Relationship Management ou CRM, ces algorithmes sont utilisés pour optimiser les échanges avec les clients. Quand ces derniers naviguent sur le web, ils laissent des traces de leurs activités qu’il est possible de recueillir grâce à un logiciel marketing. Ainsi, vous saurez exactement ce que les clients ont visité et les liens sur lesquels ils ont cliqués.
Cette approche Machine Learning va permettre de récolter des éléments pour enrichir votre base de données. Ces éléments sont des indicateurs qui vous aident à mieux comprendre votre client et à lui proposer ensuite des produits et des services qui lui conviennent mieux. C’est une meilleure façon de personnaliser son approche et de proposer au client un contenu plus adapté.
Optimisation des opérations d’entreprise
Le recours au Machine Learning et au Big Data est profitable aux entreprises au niveau opérationnel. Tout d’abord, cela facilite la saisie des notes de frais grâce à un progiciel. Il ne suffira plus que d’une simple photo pour que le Machine Learning en extraie les informations (date, montant, fournisseur…).
Dans le domaine de la comptabilité, le ML rend l’usage des applications de tenue bancaire beaucoup plus aisé et performant. L’outil propose un rapprochement automatique qui transformera les flux en écritures comptables. De plus, c’est au fur et à mesure qu’on utilise l’outil que les rapprochements deviendront plus pertinents.
Application dans le domaine de la santé
Le ML et le Big Data jouent un rôle important dans le monde médical. Par exemple, le programme Watson mis en place par un centre de cancérologue new-yorkais possède une base de données très riche, constituée de rapports cliniques et de pages de journaux spécialisés, lui permettant d’établir des diagnostics précis. D’ici peu, Watson pourra révolutionner les coûts et la qualité des soins dans tous les pays du monde.
Une meilleure estimation des risques
Le ML joue un rôle prédominant dans les secteurs où l’estimation des risques est une activité quotidienne comme pour les banques. Ainsi, lorsqu’un client soumet une demande de crédit, il est possible de connaître son risque d’insolvabilité en se basant sur l’historique des données des mêmes cas précédents. Pour les compagnies d’assurance, les informations sur le client vont permettre de fixer les prix des formules, ce qui permet aussi d’évaluer les dépenses éventuelles liées à la personne et à sa maladie.
