Que peut-on faire avec le Machine Learning ?

Mis à jour le 9 novembre 2022
Par Equipe LeSiteTech

Le Machine Learning (ML) est une technologie reposant sur des algorithmes et permettant d'extraire des données de sources diverses, sans intervention humaine. En réalisant des tâches et en effectuant des prédictions sur des données, les algorithmes d'apprentissage automatique optimisent leurs performances au fil du temps. Définition, mode fonctionnement, spécificités, atouts : découvrez une intelligence artificielle (IA) qui révolutionne bien des domaines.

Qu'est-ce que le Machine Learning et comment fonctionne-t-il ?

Le Machine Learning est une technologie au mode de fonctionnement précis.

Le Machine Learning expliqué brièvement

Le Machine Learning est une IA devenue populaire en matière d'analyse et de traitement de données. Il consiste en l'utilisation d'algorithmes pour la détection de patterns, c'est-à-dire des motifs récurrents, au sein d'un ensemble de données. Ce faisant, les algorithmes se renforcent et optimisent leurs performances dans l'exécution d'une tâche spécifique. Le ML utilise plusieurs types d'algorithmes :

  • algorithmes de clustering,
  • algorithmes de régression linéaire,
  • réseau de neurones, etc.

Si elles sont numériquement disponibles, toutes les natures de données peuvent être utilisées en Machine Learning : images, chiffres, mots, statistiques, etc. Ces données proviennent de sources d'informations multiples et variées et ne nécessitent aucune intervention humaine. Les algorithmes utilisés en apprentissage automatique opèrent en toute autonomie. Ils peuvent même réaliser des prédictions, étendant ainsi le champ des possibilités associées au ML. Pour en apprendre davantage sur le Machine Learning, vous pouvez voir ici le programme proposé par les écoles spécialisées en IA et Big Data.

Le mode de fonctionnement de l'apprentissage automatique

Le fonctionnement et l'efficacité de l'apprentissage automatique reposent en grande partie sur l'importance des flux de données à traiter. Plus il y a de données disponibles, plus les modèles entraînés utilisés offrent de précision et de performances dans la réalisation des tâches qu'ils doivent exécuter. À la faveur de ces diverses réalisations et des flux de données conséquents, les algorithmes renforcent leurs performances. Ils arrivent même à fournir des résultats sur des données qu'ils n'ont pourtant jamais analysées. Le mode de fonctionnement du Machine Learning peut être résumé en 4 principales étapes :

  • la sélection et la préparation des données destinées à l'apprentissage automatique,
  • la sélection d'un algorithme à exécuter sur les données d'entraînement (le choix de l'algorithme se fait en fonction de la catégorie et du flux des données d'entraînement),
  • l'entraînement de l'algorithme sélectionné grâce à un processus itératif.

La dernière étape consiste en l'utilisation et l'amélioration du modèle sur de nouvelles données provenant du problème à résoudre.

Comment le Machine Learning peut-il être utilisé dans les applications commerciales et marketing ?

Le ML est présent dans plusieurs secteurs d'activité et dans la vie de nombreuses entreprises. Il existe différents exemples d'usage du Machine Learning dans le commerce. Cette IA contribue à renforcer la précision des moteurs de recommandation en e-commerce. Elle vise à optimiser l'achat des clients en analysant plusieurs points de données pour faire des suggestions de produits à chaque client. Amazon, Netflix ou encore YouTube, par exemple, utilisent le ML pour suggérer des produits et contenus à leurs clients.

Le ML est également utilisé pour empêcher la perte de clients. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les comportements des clients acquis et identifient les clients présentant un risque de départ, ainsi que les raisons qui l'expliquent. Ils suggèrent par ailleurs des alternatives pour prévenir leur départ. Le ML participe donc à la rétention des clients. Avec le Machine Learning, les équipes commerciales et marketing ont une meilleure interprétation du parcours client, ce qui génère un taux de conversion plus élevé.

Aujourd'hui, le contenu est très important en marketing digital. Cette réalité, le ML l'a pleinement intégrée et aide à créer des contenus textuels qui répondent aux attentes de Google sans perdre de vue la satisfaction des internautes. À travers certains logiciels de création de contenus, l'apprentissage automatique optimise le classement de vos contenus dans les SERP. Grâce au ML, vous pouvez identifier le contenu le plus pertinent et susceptible d'engager le lecteur.

L'apprentissage automatique aide également les marques à proposer des offres personnalisées aux clients. La plupart des consommateurs préfèrent donner leurs faveurs aux marques qui leur suggèrent des offres pertinentes. Ils n'hésiteront pas à recourir à une autre marque s'ils ne peuvent pas bénéficier d'une offre personnalisée. De plus, le ML favorise l'automatisation des opérations marketing.

machine learning

Quels sont les problèmes potentiels des algorithmes dans le Machine Learning ?

L'intérêt de cette IA qu'est le ML est indiscutable. Cette technologie, à travers les algorithmes qu'elle exploite, possède toutefois certaines limites. Les algorithmes en apprentissage automatique peuvent montrer un manque de fluidité et effectuer des analyses biaisées. Ils fonctionnent suivant le principe de la probabilité. Dès lors, le risque qu'ils se trompent dans leurs prédictions existe.

Ce risque peut avoir plusieurs explications. Il peut être lié à la qualité et à la quantité des données exploitées. Il peut aussi avoir pour origine la complexité des systèmes dans lesquels le ML est intégré. De plus, il est possible que le contexte dans lequel le ML fonctionne évolue et diverge quelque peu de la principale raison pour laquelle les algorithmes ont été développés et entraînés. L'importance des flux de données est essentielle pour l'efficacité du ML. Plus il y a de données fournies par le Big Data, plus vous aurez besoin de ressources matérielles pour les traiter.

Quoique très utile, le Machine Learning a également ses limites. Malgré cela, il n'en reste pas moins une solution d'avenir. Indissociables, le duo Big Data et ML est au cœur de nombreuses politiques. Il est difficile qu'il en soit autrement, au regard de tous les domaines où le ML est présent et de ce qu'il génère lorsqu'il est question de flux de données. Le ML représente un véritable potentiel de création de valeur pour les entreprises. Elles pourront mettre en place des solutions plus utiles grâce à lui. On peut donc faire de nombreuses choses grâce au Machine Learning.