Que vous l’aimiez ou non, vous ne pouvez pas l’ignorer. Oui, nous parlons d’intelligence artificielle (IA) et avec elle, de la magie de l’apprentissage automatique (ML). Depuis 2020, la plupart des entreprises ont été obligées d’improviser et d’adopter des technologies numériques pour garder le nez hors de l’eau. Les PDG et les principales parties prenantes de nombreuses entreprises étaient prêts à abandonner la vieille façon conventionnelle de faire les choses au profit de processus commerciaux automatisés et axés sur les données.
Depuis la pandémie, les entreprises de toutes tailles ont donné la priorité à la transformation numérique. Parmi les innovations et technologies qui ont gagné en popularité ces dernières années, l'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, est clairement ressorti gagnant en termes d'adoption.
Des services bancaires mobiles à la recommandation de contenu sur les réseaux sociaux, l’apprentissage automatique est progressivement devenu une partie intégrante de nos vies. L’apprentissage automatique continue de s’imposer comme une force imparable capable de transformer différentes entreprises et industries.
Bien qu’elles connaissent les avantages de l’apprentissage automatique, de nombreuses entreprises ne peuvent pas l’adopter pour de nombreuses raisons. Nous comprenons que la simple idée d’intégrer de nouveaux systèmes et d’introduire de nouveaux changements dans une entreprise peut être un peu intimidante. Cependant, à long terme, ces changements offrent de nombreux avantages que nous aborderons dans les étapes ultérieures de cet article.
Voyons ce qu'est le machine learning, pourquoi il est judicieux d'adopter le machine learning et comment les entreprises peuvent le faire. Vous pouvez également consulter ce livre blanc intéressant et instructif qui explique à quoi ressemble le parcours d'apprentissage automatique d'une entreprise.
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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Quel est son lien avec l'IA ?
Comme mentionné ci-dessus, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA. Il permet aux machines de prendre en compte les données passées pour identifier les tendances et faire des prédictions sans intervention humaine majeure.
L'apprentissage automatique s'appuie sur des algorithmes pour identifier des modèles et se développer dans un processus itératif, en extrayant des informations précieuses à partir d'énormes quantités de données. Au lieu de dépendre d'une équation préconçue qui pourrait servir de modèle, les algorithmes ML utilisent des techniques de calcul pour apprendre directement à partir des données.
Bien que le concept d’apprentissage automatique ne soit pas nouveau – il a été utilisé pendant la Seconde Guerre mondiale pour déchiffrer le code Enigma – la capacité d’effectuer automatiquement des opérations mathématiques complexes sur des quantités et une diversité croissantes de données peut être qualifiée d’innovation récente.
Aujourd'hui, avec la croissance du Big Data, de l'IoT et de l'informatique omniprésente, l'apprentissage automatique est essentiel pour résoudre des problèmes dans une multitude de domaines dans différents secteurs. Certains des domaines clés dans lesquels les modèles d'apprentissage automatique sont utilisés incluent :
- Finance computationnelle
- Vision par ordinateur
- Biologie computationnelle
- Industrie manufacturière, automobile, aérospatiale
- Traitement du langage naturel
L'IA dans les entreprises est importante - découvrez pourquoi
« Dis Alexa, allume la lumière ». C’est un exemple simple des applications sociales de l’IA. L’IA est également largement utilisée dans les smartphones, les assistants virtuels, les appareils domestiques, etc. Bien qu’il s’agisse des applications sociales de l’IA, les applications de l’IA au niveau de l’entreprise sont très différentes. L’utilisation de l’IA dans les entreprises est beaucoup plus complexe et à plus grande échelle, composée d’une multitude de processus et de systèmes au sein d’une entreprise.
La question principale est donc : pourquoi une entreprise devrait-elle adopter l’IA ?
- L’IA est largement utilisée pour automatiser plusieurs tâches récurrentes afin d’économiser de l’argent, des ressources et du temps.
- L’IA crée une couche d’intelligence supplémentaire pour les entreprises sous différentes formes, notamment des systèmes de sécurité ou des chatbots.
- L’IA joue un rôle clé dans l’amélioration significative des solutions de business intelligence et l’évaluation du big data via l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive.
- L’IA offre des informations précieuses et précises en créant une boucle de rétroaction permettant aux algorithmes d’apprendre par eux-mêmes.
- L’IA exploite la puissance des données et permet aux entreprises d’adopter des modèles basés sur les données pour une meilleure prise de décision.
Conseils importants pour adopter l'apprentissage automatique
Il ne fait aucun doute que l’intérêt pour l’apprentissage automatique a connu une croissance constante ces dernières années. Aujourd’hui, la prise de conscience des avantages de l’apprentissage automatique s’est également développée dans les entreprises de toutes tailles, ce qui a accru la demande pour ce même domaine.
Malgré ces tendances positives, l’adoption de l’apprentissage automatique n’en est qu’à ses balbutiements. Malgré un vif intérêt pour l’apprentissage automatique et l’IA, de nombreuses entreprises n’ont pas déployé l’apprentissage automatique dans toutes leurs opérations. Il a fallu près de deux décennies pour que les modèles d’apprentissage automatique soient largement acceptés dans le monde entier. Vous vous demandez comment adopter l’apprentissage automatique pour votre entreprise ?
Lisez la suite pour le découvrir.
Vous pouvez suivre ces pratiques qui peuvent aider les entreprises à passer de la phase d'exploration et d'évaluation à la phase de mise en œuvre. Ces pratiques vous aideront également à tirer le meilleur parti de l'apprentissage automatique.
Créez de nouveaux rôles d'apprentissage automatique dans votre entreprise
Si vous vous demandez comment introduire l'apprentissage automatique dans votre entreprise, vous pouvez commencer par déterminer les différents rôles d'apprentissage automatique qui peuvent être introduits dans l'entreprise. Par exemple, déterminez si votre entreprise peut embaucher des ingénieurs en apprentissage automatique ou des spécialistes des opérations de données qui se spécialisent principalement dans la création et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Certaines organisations qui ont introduit de nouveaux modèles d'apprentissage automatique dans leurs processus ont créé des postes vacants pour des postes plus récents. Il s'agit notamment d'ingénieurs de données, d'ingénieurs en apprentissage profond et de data scientists.
Si l'on se base sur les tendances passées, la croissance constante du nombre de postes spécifiques à l'apprentissage automatique dans le monde entier est un indicateur clé de la popularité de cette technologie. Prenons un exemple simple.
Le rôle de data scientist a été introduit pour la première fois en 2008 pour décrire une personne qui travaillait principalement sur des projets de données. Aujourd'hui, plus de 50 % des entreprises du secteur technologique comptent des data scientists dans leurs rangs. En outre, les données ont révélé que les organisations qui s'efforcent d'introduire des rôles dans le domaine de l'apprentissage automatique et de recruter des ressources sont susceptibles d'être bien mieux placées pour surmonter les obstacles et proposer des solutions.
Définissez les paramètres de réussite de vos projets d'apprentissage automatique
Les entreprises qui débutent ou qui ont peu d’expérience comptent principalement sur les chefs de produit pour déterminer si leur projet de machine learning a été une réussite ou non. Cependant, les choses fonctionnent un peu différemment dans les organisations les plus grandes et les plus expérimentées. Dans les grandes entreprises, les data scientists définissent les objectifs et les priorités clés liés à tous les grands projets de machine learning. Dans ce cas, les data scientists sont chargés d’évaluer si un projet a été une réussite.
Les répondants d’entreprises très grandes et établies utilisent différentes mesures de réussite, notamment des mesures d’apprentissage automatique, des mesures commerciales, des mesures statistiques, etc., pour identifier le succès de leur entreprise.
Il existe une demande croissante de ressources possédant l'expertise et les compétences nécessaires pour gérer des projets d'apprentissage automatique. Leur expérience et leurs connaissances sont essentielles pour définir les paramètres de réussite et créer des modèles commerciaux améliorés qui produisent de meilleurs résultats.
La création de modèles et l'apprentissage automatique sont différents : traitez-les comme tels
En tant que chef d'entreprise ou décideur clé d'une entreprise, vous avez peut-être entendu parler des méthodologies agiles utilisées lors du développement de logiciels, notamment Kanban, Scrum, Lean Development, etc. Alors que les modèles d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus populaires parmi de nombreuses organisations à travers le monde, de nombreux experts ont identifié les pièges du déploiement de ces stratégies lors du développement de modèles d'apprentissage automatique.
Il est aujourd’hui essentiel de procéder à un changement radical de mentalité. Il est également essentiel de comprendre que le développement de l’apprentissage automatique et celui des logiciels sont deux mondes à part.
Aujourd’hui encore, la communauté des données développe des outils pour gérer et rationaliser les différents aspects du cycle de vie du développement. Il s’agit notamment du déploiement, de l’exploitation et de la surveillance des modèles. Même si les meilleures pratiques et les meilleurs outils apparaissent régulièrement, on peut dire sans se tromper que nous en sommes aux balbutiements de la gestion du cycle de vie des modèles.
Créer une liste de contrôle pour la construction d'un modèle
Les entreprises doivent évoluer dans leur façon de fonctionner, dans le cadre de réglementations et de lois sur la protection de la vie privée en constante évolution. Nous voyons de nombreuses petites et grandes entreprises s’aventurer dans le domaine de l’apprentissage automatique. Alors que les nouvelles entreprises se heurtent à plusieurs obstacles réglementaires et opérationnels inattendus et imprévus, les entreprises expérimentées ont réussi à contourner ces obstacles.
Forte de plusieurs années d’expérience, les entreprises établies adhèrent à une liste de contrôle rigoureuse pour la création de modèles. Ces listes de contrôle définissent les normes requises que les entreprises doivent respecter pour garantir une transparence et une confidentialité des données optimales. Les contrôles des données et de la transparence sont devenus très critiques car les entreprises doivent se conformer aux dernières lois et réglementations qui les protègent. Par exemple, le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe.
Le RGPD impose la « protection de la vie privée dès la conception », c'est-à-dire l'inclusion de la protection des données dès le début du processus de conception plutôt qu'après coup. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises devront inclure la confidentialité dans leur liste de contrôle de l'apprentissage automatique. Pour la plupart des entreprises qui débutent, l'émergence d'outils et de techniques d'analyse et d'apprentissage automatique préservant la confidentialité s'aligne sur la nouvelle législation.
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Agissez maintenant avant qu'il ne soit trop tard, l'apprentissage automatique est la voie à suivre
Ce n'est un secret pour personne que l'apprentissage automatique a un potentiel immense. Les experts du secteur l'ont même qualifié de « technologie du futur ». Ainsi, nous voyons de plus en plus d'organisations adopter l'apprentissage automatique pour améliorer la prise de décision et obtenir un avantage concurrentiel dans un marché encombré.
Cependant, l'intégration de modèles d'apprentissage automatique dans les processus prédéfinis d'une entreprise n'est pas une mince affaire. Cela nécessite une planification stratégique, une analyse approfondie et une approche méthodique. Nous espérons que les points inclus dans cet article aideront les entreprises à démarrer leur parcours vers l'apprentissage automatique.
Pour en savoir plus sur le parcours d’apprentissage automatique idéal d’une organisation, lisez ce livre blanc instructif et stimulant .
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