Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique (ML) regroupe des techniques qui facilitent la prise de décision et la prédiction à partir des données. L’apprentissage supervisé occupe une place centrale : il permet de généraliser des schémas issus de données historiques pour les appliquer à de nouvelles observations. Autrement dit, on utilise des données dont la valeur cible est connue pour prédire celle de données futures où cette valeur est inconnue. Dans le contexte métier, on parle souvent d’analytique prédictive, avec des cas d’usage comme l’attrition client, la fraude à la carte bancaire ou le filtrage des spams.
Les tâches de ML s’appuient sur les données disponibles, collectées par l’expérience ou l’instruction, ce qui améliore progressivement l’apprentissage. L’objectif final est d’automatiser cet apprentissage afin de limiter au maximum l’intervention humaine.
“Le machine learning est la science et l’art de donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre à prendre des décisions à partir des données, sans être explicitement programmés.” — Dr Hugo Bowne-Anderson, Data Scientist et formateur chez DataCamp
Pourquoi l’apprentissage automatique est clé pour les entreprises
Une étude O’Reilly de 2018 indique que 51 % des organisations utilisent déjà le ML, dont 36 % se déclarent adopteurs précoces et 15 % utilisateurs avancés. Une légère majorité de 49 % explore ou « regarde simplement » la mise en œuvre du ML.
Apprenez de vos données pour mieux piloter votre activité
Un besoin croissant d’extraire des insights des données
Presque toutes les entreprises disposent d’une mine de données : transactions, informations clients, données RH… qui peuvent (et doivent) être exploitées de façon stratégique. Les entreprises les plus performantes intègrent le ML dans leurs processus quotidiens pour stimuler la croissance, optimiser l’efficacité, identifier des gisements d’économies et réduire les coûts d’investissement.
Le machine learning accélère la prise de décision
Les décideurs ont besoin d’accéder à des informations critiques plus vite que jamais, et le ML soutient des décisions rapides, éclairées et fiables. Un atout majeur du ML est d’accélérer des choix fondés sur les données : 50 % des entreprises l’ayant déployé estiment avoir atteint cet objectif.
Pourquoi les managers doivent maîtriser les bases du ML
Les managers doivent connaître la terminologie et les concepts clés du machine learning. Pour échanger efficacement avec les data scientists, ils doivent comprendre ce qu’est le ML, ce qu’il permet et les écueils à éviter.
Une bonne culture du ML permet aux managers de poser les bonnes questions et d’identifier les problèmes que le ML peut ou non résoudre. Ils doivent aussi pouvoir dialoguer avec les fournisseurs de services et de solutions data afin de construire un écosystème de données performant.
Comment le machine learning résout des problèmes métier
Voici quelques exemples concrets de résolution de problèmes grâce au ML, avec des liens vers des cours DataCamp pour développer ces compétences.
Prédire l’attrition client
Le machine learning aide à comparer les coûts d’acquisition et de fidélisation, et à calculer la valeur vie client, c’est‑à‑dire le revenu moyen généré par un client avant son attrition.
Personnaliser l’offre pour vos clients
Les entreprises qui souhaitent mieux comprendre et adresser les habitudes et besoins de leurs clients peuvent s’appuyer sur le ML pour la segmentation et la personnalisation.
Traiter et analyser de grands volumes de données
Le machine learning appliqué au traitement du langage naturel a des implications majeures et humanise les interactions homme‑machine : c’est le moteur des chatbots dopés à l’IA. Les entreprises peuvent aussi extraire des insights actionnables de données non structurées grâce au text mining et à l’analyse et la reconnaissance d’images. Les usages vont de la détection de spam à la recommandation de contenus, et bien plus encore.
Réaliser des analyses financières
La finance recourt au deep learning pour tout, de la classification d’activités frauduleuses au trading algorithmique et à la gestion de portefeuille, jusqu’à la souscription de prêts et bien plus.
Le secteur financier adopte largement le machine learning. Two Sigma, un hedge fund, l’utilise pour éclairer ses stratégies de trading. Et l’un de nos clients assureurs déploie des cours de machine learning sur DataCamp pour accélérer ses initiatives de modernisation des données.
Concevoir de meilleurs produits et services technologiques
Le secteur tech utilise le ML pour concevoir ses offres. Il accompagne ses clients sur la personnalisation marketing, les moteurs de recommandation, la traduction de texte, les chatbots, et plus encore.
Appliquer l’IA et le ML à la santé
Le secteur de la santé évolue en intégrant le ML à l’imagerie et au diagnostic médicaux, à la collecte de données, à la découverte de médicaments, et bien d’autres domaines.
Une demande croissante de Machine Learning Scientists
Quelle est l’ampleur de la croissance du ML ? International Data Corporation prévoit que les dépenses en IA et ML passeront de 12 Md $ en 2017 à 57,6 Md $ d’ici 2021. Deloitte Global anticipe un doublement des pilotes et déploiements de machine learning en 2018 par rapport à 2017, puis un nouveau doublement d’ici 2020.
Comme de nombreuses organisations investissent dans l’analytique prédictive, la demande de profils ML explose. Et plus une organisation est mature dans l’implémentation du ML et de l’IA, plus elle ouvre de postes. La demande pour des ML scientists augmente et restera probablement élevée dans un avenir proche.
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