Machine Learning

Utiliser l’IA pour permettre aux ordinateurs d’apprendre
Définition du machine learning
Son fonctionnement
Avantages de l’apprentissage automatique
Des cas d’usages
machine learning

C’est quoi le machine learning ?

L’apprentissage machine ou machine learning est une forme d’intelligence artificielle où un algorithme va aider une machine (ordinateur, robot…) à adapter son fonctionnement ou ses comportements, en analysant les données empiriques provenant d’une base réelle de données ou de capteurs.

Cette analyse statistique de Big Data vise à mettre en évidence dans les flux de données un pattern inconnu mais répétitif, pour que la machine puisse à son tour le reproduire de manière identique. Lorsque cette structure de données n’est pas connue au départ, on parle d’apprentissage non supervisé.

Comment fonctionne le machine learning ?

Une machine apprend une tâche avec le temps et l’expérience pour s’améliorer au fil du temps.

L’apprentissage supervisé

Le premier type de machine learning est l’apprentissage supervisé. On montre à la machine ce qu’elle doit faire. Le data scientist va créer une tâche, puis fournir à la machine l’expérience pour qu’elle s’entraîne, sous forme de data qu’il aura choisies de manière spécifique. On associe aux données une étiquette, puis on laisse l’entraînement se poursuivre : plus il est long, meilleur sera ainsi la performance. C’est ainsi par exemple qu’un logiciel pourra distinguer un mail d’un spam, ou un logiciel d’un malware.Faire évaluer vos besoins

L’apprentissage non supervisé

Dans l’apprentissage non supervisé ou unsupervided leraning, on laisse la machine apprendre toute seule. Le programme va alors chercher à reconnaître des structures, en se basant sur les différences ou au contraire les ressemblances, pour faire émerger un pattern commun ou processus de répétition. Plus la machine récupère des volumes de données importants, plus elle a des chances de faire émerger rapidement une réponse statistique. C’est là où la qualité des data fournies par la data science est essentielle.Faire évaluer vos besoins

L’apprentissage de renforcement

Ces dernières années, une troisième approche plus complexe s’est développée, l’apprentissage de renforcement. La machine génère seule ses propres expériences. Un algorithme va chercher à augmenter le nombre de récompenses positives, pour accroître la performance de la tâche. C’est par exemple ce qu’on retrouve dans la voiture autonome.Faire évaluer vos besoins

Quels sont les bénéfices du Machine Learning ?

Optimiser vos donnees CRM Machine learning

Optimiser votre connaissance client

À travers le développement des données (Datamart ou magasin de données), vous allez améliorer le scoring (augmentation du taux de conversion), la segmentation client, le CLTV…
Favoriser engagement de la marque avec le Machine learning

Favoriser l’engagement de la marque

En distribuant le bon conseil au bon moment sur le bon canal, vous augmentez la performance et le ROI de vos actions marketing.
Augmenter vos ventes avec le Machine learning

Augmenter vos ventes

Anticiper la réaction du client vous permet d’ajuster la logistique, l’offre produits et votre politique de prix ou de remise.
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