Sommaire
Face à l’intelligence artificielle, certaines entreprises craignent d’être dépossédées de leur savoir-faire et souhaitent préserver une certaine authenticité. D’autres l’intègrent à leur processus avec assurance et en font un outil de performance.
Le machine learning et le deep learning, sous-domaines de l’IA, sont des outils aux applications multiples. Quel que soit le domaine d’expertise de l’entreprise, si celle-ci utilise des données, l’intégration de l’intelligence artificielle permet de les exploiter efficacement.
Découvrons comment l’IA fonctionne et quels avantages offre son application pour les entreprises.
I / Les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle
L’IA se développe en deux strates fondamentales de capacité d’analyse, le Machine learning et le Deep learning. Elle repose sur un système d’imitation de la pensée humaine. Elle permet aux ordinateurs d’apprendre automatiquement à construire des modèles à partir de modèles existants, de schémas, d’exemples. Un programmeur n’a plus besoin de lui fournir une programmation, des règles précises, mais les modèles existants font office d’instructions explicites. Le grand intérêt est de pouvoir automatiser des tâches en traitant des ensembles de données.
Le Machine learning (ML) est une technologie plus ancienne et plus simple que le Deep learning. Son principe consiste en l’apprentissage automatique de données. Après la collecte de données, le ML est entraîné selon un algorithme et un mode d’apprentissage. Il trouve des critères d’analyse dans ces données pour les analyser et identifier des corrélations entre les ensembles de données.
Plus précisément, le ML est conçu pour classifier des éléments (objet, humain, animaux, plantes, etc), repérer des modèles et prévoir des résultats à partir du traitement de données pour aider à prendre des décisions pertinentes.
Plus le volume de données accessibles est important, plus l’apprentissage automatique les exploite, devenant au fil des expériences plus intelligent, il émet des réponses plus précises en totale autonomie.
Le Deep learning (DL) ou l’apprentissage profond utilise un réseau de neurones artificiels composés de plusieurs couches de neurones. Comme il possède de nombreux algorithmes, il a besoin d’une grande quantité de données pour être efficace. Il fonctionne à la manière d’un cerveau humain où chaque couche neuronale travaille avec les précédentes.
Le deep learning est plus complexe que le Machine learning et s’en différencie par un besoin de volume de données beaucoup plus vaste. De plus, l’apprentissage profond nécessite la supervision d’un programmeur.
II / Intégration de l’Intelligence artificielle à l’entreprise : les applications et les avantages
Les applications et les avantages du machine learning
Les algorithmes de ML traitent des données quantitatives, structurées, des valeurs numériques. Le ML permet d’analyser des données et de faire des prédictions fiables. Cet outil trouve différentes applications dans divers domaines tels que le marketing, le support client, la vente, la gestion de stock, la finance ou la logistique pour automatiser les processus et faciliter la prise de décision.
Une plus grande précision dans la prise de décision stratégique
- La gestion des stocks. Une meilleure gestion des stocks est possible grâce à l’analyse des chiffres qui permettent de tracer une tendance pour mieux gérer les frais de stockage et les ruptures de stock.
- Personnalisation et acquisition. Le ML analyse les comportements des acheteurs et des utilisateurs pour anticiper et affiner l’offre de produits ou de services susceptibles de les intéresser. Dans la vente, le ML permet de mieux anticiper les achats. Et grâce aux algorithmes, les cibles sont mieux définies. Les offres et les campagnes de communication peuvent être plus personnalisées pour convertir les prospects et acquérir une nouvelle clientèle. Le Machine learning permet ainsi d’améliorer l’expérience utilisateur.
- Le service client amélioré. Les chatbots sont des services qui font partie de notre quotidien. Ils s’appuient sur le Machine learning et contribuent à améliorer le service client et l’expérience utilisateur. L’analyse des mots clés et la répétition des cas pratiques le rendent très performant pour répondre aux besoins des clients qui souhaitent continuer leur parcours sur un site ou une application web.
- Une meilleure sécurité. L’analyse des données par le système d’apprentissage automatique permet de détecter et signaler les anomalies, telles que des fraudes financières ou des intrusions virales. Cela permet une plus grande réactivité en mettant en place rapidement des mesures correctives.
L’analyse des données et les tâches répétitives peuvent être automatisées et simplifiées par l’intelligence artificielle. Elle fait gagner du temps aux humains, aux data scientists notamment. Ils peuvent ainsi se concentrer sur les stratégies à adopter. Le Machine learning contribue en temps réel à l’amélioration de l’expérience utilisateur, de la productivité, à la réduction des coûts et à l’efficacité des actions marketing.
Les applications et les avantages du Deep learning
Qu’elles soient du secteur médical, financier ou industriel, de plus en plus d’entreprises déploient le Deep learning au sein de leur processus pour optimiser les performances.
Globalement, les avantages de l’intégration du Deep learning sont les mêmes qu’avec le Machine learning. Cependant, le Deep learning est plus puissant car il peut traiter des volumes incommensurables de données complexes, telles que les sons (langage naturel, musique), les images (reconnaissance faciale) ou les textes (manuscrits, discussions sur les réseaux sociaux).
Automatiser des tâches complexes
- La traduction automatique. Le Deep learning est capable de reconnaître la langue d’un texte et de le traduire instantanément. Par exemple, la traduction automatique de fiches articles, de contenus (avis, commentaires) ou des réponses des chatbots aux utilisateurs permettent d’élargir la portée d’une boutique en ligne.
- La détection d’anomalies. Dans de très grands volumes de données, le DL peut détecter des anomalies, des comportements suspects comme les fraudes, les virus ou le piratage.
- Automatisation des processus internes. La gestion des commandes, des stocks pour une boutique, l’analyse des résultats d’une campagne publicitaire pour une agence marketing peuvent être automatisées grâce au Deep learning.
- Générer des contenus. L’IA générative permet de générer des contenus dont les thématiques et les sujets sont définies en fonction des besoins. En complément des analyses des avis, des commentaires, une entreprise peut expliciter les intérêts et des utilisateurs en faisant rédiger par l’IA des contenus pertinents.
Affiner ses stratégies d’affaires
- La prédiction de tendances. Le Deep learning peut extraire d’ensembles complexes et hétérogènes de données (images, vidéos, textes) les plus pertinentes et les hiérarchiser.
- Analyse des sentiments. L’analyse des commentaires des utilisateurs permet à une entreprise de mieux connaître leur état de satisfaction, de les comprendre et d’améliorer l’offre et la stratégie digitale en conséquence.
Dans les stratégies commerciales, l’intelligence artificielle est aujourd’hui un avantage concurrentiel jouant un rôle crucial. Cependant, son rôle est crucial pour toutes les entreprises qui ont besoin de traiter de gros volumes de données qu’un humain ne pourrait pas analyser. L’IA pourrait ainsi potentiellement améliorer les performances de chaque entreprise.
Si vous souhaitez découvrir comment l’intelligence artificielle peut optimiser vos processus et rendre votre entreprise plus performante, n’hésitez pas à demander conseil aux experts de Mink.
Merci de votre lecture 😎
Ecrit par
Louise Viallesoubranne
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