Comment accroître votre avantage concurrentiel grâce à l’apprentissage automatique

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Au départ, il y a eu les big data – des ensembles de données extrêmement volumineux qui ont rendu possible l’utilisation de l’analyse de données pour révéler des modèles et des tendances, permettant aux entreprises d’améliorer leurs relations avec les clients et leur efficacité de production. Puis vint l’analyse rapide des données – l’application de l’analyse des big data en temps réel pour aider à résoudre les problèmes de relations avec la clientèle, de sécurité et autres avant qu’ils ne deviennent des problèmes. Aujourd’hui, avec l’apprentissage automatique, les concepts de big data et d’analyse rapide des données peuvent être utilisés en combinaison avec l’intelligence artificielle (IA) pour éviter ces problèmes et ces défis en premier lieu.

 

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique, et comment peut-il aider votre entreprise ? L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre” sans être explicitement programmés. Grâce à l’apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent acquérir la capacité d’apprendre par l’expérience et de rechercher dans des ensembles de données pour détecter des modèles et des tendances. Au lieu d’extraire ces informations pour la compréhension et l’application humaine, il les utilisera pour ajuster les actions de son propre programme.

 

Que cela signifie-t-il pour votre entreprise ? L’apprentissage automatique peut être utilisé dans tous les secteurs d’activité, y compris, mais sans s’y limiter, les soins de santé, l’automobile, les services financiers, les fournisseurs de services de cloud, etc. Grâce à l’apprentissage automatique, les professionnels et les entreprises de ces secteurs peuvent obtenir des performances améliorées dans un certain nombre de domaines, notamment dans la catégorisation et détection d’images de fraude, reconnaissance faciale, d’image ou étiquetage, etc… L’apprentissage automatique donne aux entreprises, aux organisations et aux institutions la possibilité de découvrir des tendances et des modèles plus rapidement que jamais (découvrez et utilisez Windguru avant votre séance de sport !). Parmi les applications pratiques, citons la cartographie du génome, la sécurité automobile améliorée, l’exploration des réserves de pétrole

 

L’apprentissage automatique donne aux entreprises des avantages concurrentiels. En d’autres termes, l’analyse prédictive des données et l’apprentissage automatique deviennent des nécessités pour les entreprises qui souhaitent réussir sur le marché actuel. La bonne stratégie d’apprentissage automatique peut permettre à votre entreprise de devancer la concurrence, de réduire votre coût total de possession et de vous donner l’avantage dont votre entreprise a besoin pour réussir.

 

Contexte de l’analyse prédictive et de l’apprentissage automatique

Vous savez déjà que l’apprentissage automatique est essentiellement une forme d’analyse de données, mais d’où vient-il et comment a-t-il évolué pour devenir ce qu’il est aujourd’hui ? Au cours des deux dernières décennies, nous avons assisté à une expansion et une évolution rapides des technologies de l’information. En 1995, le stockage de données coûtait environ 1000 $/GB ; en 2014, ce coût avait chuté à 0,03 $/GB (2). Grâce à l’accès à des ensembles de données de plus en plus volumineux, les data scientists ont réalisé des avancées majeures dans le domaine des réseaux neuronaux, qui ont permis d’améliorer la précision de la modélisation et de l’analyse. Comme nous l’avons mentionné précédemment, la combinaison des données et de l’analytique ouvre des opportunités uniques aux entreprises. Maintenant que l’apprentissage automatique entre dans le courant dominant, la prochaine étape du chemin est l’analyse prédictive, qui va au-delà des capacités analytiques précédentes.

 

Le chemin vers l’analyse prédictive

Avec l’analyse prédictive, les entreprises peuvent voir plus que “ce qui s’est passé” ou “ce qui se passera dans le futur”. L’apprentissage automatique fait partie de l’analyse prédictive, et il se compose de l’apprentissage profond et automatique statistique. Concernant le premier, des algorithmes sont appliqués pour permettre l’apprentissage de couches multiples de représentations de plus en plus complexes des données. Concernant le second, des algorithmes statistiques et des algorithmes basés sur d’autres techniques sont appliqués pour aider les machines à estimer des fonctions à partir d’exemples appris. Essentiellement, l’apprentissage automatique permet aux ordinateurs de s’entraîner en construisant un modèle mathématique basé sur un ou plusieurs ensembles de données. Ensuite, ces ordinateurs sont notés lorsqu’ils peuvent faire des prédictions sur la base des données disponibles.

Quand faut-il appliquer l’apprentissage automatique ? Il existe un certain nombre de moments où l’application de l’apprentissage automatique peut vous donner un avantage concurrentiel. Voici quelques exemples marquants :

Lorsqu’il n’y a pas d’expertise humaine disponible sur un sujet. La récente navigation vers Pluton s’est appuyée sur l’apprentissage automatique, car il n’y avait pas d’expertise humaine sur ce parcours. Non seulement la demande d’apprentissage automatique augmente, mais il existe désormais un écosystème évolutif de logiciels dédiés à l’apprentissage automatique et offrant aux entreprises et aux organisations les avantages de l’analyse prédictive instantanée. Un écosystème évolutif de logiciels d’apprentissage automatique Dans cet écosystème, Intel est la plate-forme la plus largement déployée aux fins de l’apprentissage automatique. Les processeurs Intel® Xeon® et Intel® Xeon Phi™ offrent les performances les plus compétitives et les plus rentables pour la plupart des cadres d’apprentissage automatique.

 

Défis à l’adoption de l’apprentissage automatique

Il existe quelques obstacles à l’adoption de l’apprentissage automatique que les entreprises doivent surmonter pour tirer parti de l’analyse prédictive. Il s’agit notamment de : comprendre la quantité de données nécessaires, adapter et utiliser les ensembles de données actuels, embaucher des “data scientists” pour créer la meilleure stratégie d’apprentissage automatique pour votre entreprise, comprendre les besoins potentiels de nouvelle infrastructure par rapport à l’utilisation de votre infrastructure existante. Avec la bonne stratégie d’apprentissage automatique, les obstacles à l’adoption sont en fait assez faibles. Et, lorsque vous considérez la réduction du coût total de possession et l’augmentation de l’efficacité dans toute votre entreprise, vous pouvez voir comment la transition peut s’amortir en très peu de temps. De plus, Intel s’engage à créer une communauté de développeurs et de scientifiques des données – à lire : Tout connaître sur Sci Hub – afin d’échanger des idées sur le leadership dans les disciplines de l’analyse avancée.