Le parcours de l'apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ML) peut améliorer l’agilité, simplifier les opérations, augmenter les revenus en produisant de nouveaux produits et en améliorant les produits actuels, et permettre une prise de décision meilleure et plus rapide lorsqu’il est utilisé correctement.

Il est indéniable que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) peuvent aider les entreprises à accomplir davantage. Selon un récent sondage McKinsey, 63 % des personnes interrogées ont déclaré que l’adoption de l’IA avait permis d’augmenter leurs revenus dans les unités commerciales où leur organisation emploie cette technologie. Il est également évident que les adoptants continuent de croire aux capacités de l’IA à apporter de la valeur et des avantages.

Selon Gartner, 75 % des organisations passeront du pilotage de l’IA à son opérationnalisation d’ici 2024, et 57 % s’attendent à ce que l’IA transforme leur entreprise au cours des trois prochaines années.

Bien que l'apprentissage automatique existe depuis des décennies, son utilisation comme outil de transformation des entreprises est relativement récente. Et l'absence d'une voie unique et établie vers le succès en matière d'apprentissage automatique laisse certaines entreprises hésitantes, incertaines de la manière de franchir la prochaine (ou même la première) étape du voyage. Cet eBook a pour but d'aider les entreprises à aller de l'avant, en détaillant un chemin éprouvé - de la première étape à l'évaluation des résultats - avec des informations sur l'expérience d'Amazon en matière d'apprentissage automatique et son aide à des milliers de clients pour concrétiser leurs projets.

Il est temps pour les entreprises de mettre de côté leurs inquiétudes concernant l'apprentissage automatique, de cesser de rattraper leur retard et d'avancer en toute confiance. Quelle que soit la position des entreprises dans leur parcours d'apprentissage automatique, elles découvriront la direction qu'elles doivent prendre pour franchir la prochaine étape vers le succès de l'apprentissage automatique.

Quelle est la différence entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ?

Vous avez entendu l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) caractérisés de diverses manières, alors passons en revue leurs définitions précises :

L’intelligence artificielle (IA) désigne tout système capable d’effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant l’intelligence humaine.

Cela est généralement lié à un processus de prise de décision sophistiqué qui nécessiterait normalement un jugement humain. La plupart des cas d’utilisation de l’IA nécessitent un résultat probabiliste, c’est-à-dire des prédictions, des classifications ou des jugements très fiables et comparables au jugement humain.

L'apprentissage automatique est aujourd'hui utilisé pour construire presque tous les systèmes d'IA. L'apprentissage automatique crée et valide le raisonnement décisionnel à l'aide de volumes massifs de données. C'est ce qu'on appelle un modèle. Le système d'IA alimente le modèle en données, produisant des prédictions ou des classifications de type humain.

L’apprentissage automatique est essentiellement la technologie fondamentale qui sous-tend les systèmes intelligents.

L’IA peut être générée sans recours à l’apprentissage automatique, mais pour l’instant, c’est l’apprentissage automatique qui constitue la principale approche pour le développement des systèmes d’IA. De même, l’apprentissage automatique peut être utilisé à d’autres fins que l’IA, même si pour l’instant, la grande majorité de l’apprentissage automatique est lié à l’IA.

Pourquoi l’apprentissage automatique est-il utilisé ?

Avant de se plonger dans les différentes phases du parcours de l’apprentissage automatique, réfléchissons d’abord aux raisons pour lesquelles les entreprises devraient s’y lancer. Après tout, même avec les directives de cet eBook, accomplir les étapes détaillées ici nécessiterait un engagement continu et une persévérance sans faille. Les entreprises devront se rappeler fréquemment pourquoi elles luttent, en se concentrant sur les gains commerciaux spécifiques qui peuvent être réalisés en exploitant pleinement la technologie de l’apprentissage automatique.

Téléchargez le livre blanc d'AWS pour en savoir plus sur le livre blanc AWS Machine Learning uniquement sur Whitepapers Online.