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Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique, mieux connu sous «Machine Learning (ML)» en anglais, est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux applications logicielles d’être plus précises pour prédire les résultats sans être explicitement programmées pour le faire. Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des données historiques en entrée pour prédire de nouvelles valeurs de sortie.

Technologies utilisées

Devenir concurrentiel à un autre niveau.

L’apprentissage automatique est important car il donne aux entreprises une vue d’ensemble des tendances du comportement des clients et des modèles opérationnels de l’entreprise, et soutient le développement de nouveaux produits. Il est maintenant possible de développer rapidement et automatiquement des modèles capables d’analyser rapidement et avec précision des ensembles de données volumineux et complexes. C’est d’ailleurs pourquoi des leaders telles qu’Amazon, Google et Meta en font un élément central dans leurs opérations. Bref, l’apprentissage automatique est devenu un différenciateur concurrentiel essentiel pour de nombreuses entreprises.

Où peut-on utiliser l'apprentissage automatique?

Il existe une multitude de cas d’utilisation auxquels l’apprentissage automatique peut être appliqué afin de réduire les coûts, d’atténuer les risques et/ou d’améliorer la qualité de vie. On l’utilise notamment dans la recommandation de produits/services, en cybersécurité pour détecter des anomalies, en santé pour mieux gérer la charge infirmière, etc.

D’ailleurs, pour chaques cas d’utilisation, il existe des milliers et parfois même des millions de modèles possible. Malgré ce nombre impressionnant, la création de bons modèles en apprentissage automatique est basée principalement sur la qualité des données. C’est pourquoi la majorité des projets en apprentissage automatique passent 80% de leurs temps à nettoyer les données et les modifier pour les rendre exploitables par les algorithmes.