L'apprentissage automatique, le deep learning et l'intelligence artificielle font parler d'eux pour de bonnes raisons : ces technologies bouleversent en profondeur le monde de l'entreprise, la société et notre quotidien. Plus important encore, dans de nombreux secteurs, elles ne sont plus seulement disruptives : elles deviennent des bases incontournables pour rester compétitif.
Les trois domaines de la data science
On peut découper la data science en trois volets : l'analytique descriptive, l'analytique prédictive et l'analytique prescriptive. L'apprentissage automatique — également appelé analytique prédictive — vise à anticiper l'avenir : un client va-t-il se désabonner ou non ? Plus largement, il traite des tâches de classification : un e-mail est-il un spam ? Une tumeur visible sur une image de diagnostic est-elle bénigne ou maligne ? Les data scientists s'intéressent aussi aux raisons qui mènent un modèle à sa prédiction, pas uniquement au résultat.
Voyons de plus près ce que cela implique, concrètement, pour les décideurs. Les initiatives de formation en entreprise, tous secteurs confondus, doivent garantir un socle de compétences solide à travers les équipes et les métiers.
La puissance de l'apprentissage automatique selon les secteurs
Passons en revue quelques exemples d'impact de l'apprentissage automatique dans différents secteurs.
Tech
L'apprentissage automatique alimente les systèmes de recommandation, la découverte de contenus, les moteurs de recherche, les filtres anti-spam pour les e-mails et les problématiques d'appariement.
Santé
L'apprentissage automatique accélère la découverte de médicaments et améliore l'interprétation des images de diagnostic.
Finance
L'apprentissage automatique est devenu essentiel pour la détection de la fraude, l'automatisation des processus, le trading algorithmique et le robo-advisory. Dans le retail, il réinvente la gestion de la chaîne d'approvisionnement en optimisant la planification de l'offre et de la demande, en améliorant les processus d'expédition et en réduisant les coûts de transport, ainsi qu'en renforçant les achats stratégiques.
Autres industries
Des secteurs émergents se développent rapidement grâce à l'apprentissage automatique. La LegalTech imagine un futur où l'on prévoit l'issue des procès via l'analyse en langage naturel de la jurisprudence. L'AgTech (technologies agricoles) déploie des drones à grande échelle pour collecter des images, et l'apprentissage automatique sert à estimer les rendements des cultures.
La puissance de l'apprentissage automatique au sein des équipes
On observe également de nombreux progrès, indépendants des secteurs, qui soutiennent différentes fonctions métier grâce aux algorithmes de ML.
RH
L'apprentissage automatique aide à filtrer les candidatures dans le processus de recrutement — mais ces modèles doivent être surveillés de près pour ne pas reproduire des biais sociaux à grande échelle.
Support
L'apprentissage automatique est utilisé pour le routage des centres d'appels et les chatbots.
Marketing
Les algorithmes d'apprentissage automatique servent à la publicité payante, à la prédiction de l'attrition client et aux campagnes de nurturing ciblées.
En réalité, toute entreprise disposant d'une application peut tirer parti de l'apprentissage automatique pour identifier les notifications push les plus efficaces, et toute organisation ayant un site web peut personnaliser l'expérience client en mettant en avant les contenus et fonctionnalités les plus pertinents.
Découvrez les bonnes pratiques en matière d'apprentissage automatique dans The Definitive Guide to Machine Learning for Business Leaders.
