L'exploitation du Big Data nécessite une technologie puissante comme l'apprentissage automatique. C'est pourquoi nous qualifions ce concept et celui de Big Data de « duo gagnant ». A ce jour, l'intelligence artificielle est largement régie par ces deux notions. L'application du Machine Learning au Big Data offre de nombreux avantages pour les entreprises.
1 Notion de Machine Learning 1.1 Notion de Big Data
2.1 Applications dans le commerce électronique
2.2 Classification efficace des e-mails
2.3 Une approche CRM réussie
2.4 Optimisation des opérations commerciales
2.5 Application dans le domaine de la santé
2.6 Meilleure estimation du risque
Concept d'apprentissage automatique
Les concepts de Machine Learning ne sont pas faciles à appréhender, notamment pour le grand public. Mais ces dernières années, son impact a été si grand qu'on se pose mille et une questions à son sujet. Cependant, sa définition est encore assez complexe.
En un mot, Machine Learning se traduit littéralement par "machine learning" en français. Cela signifie que les algorithmes de cette technologie apprennent des modèles à partir des bases de données. En d'autres termes, il s'agit d'une technologie d'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être spécifiquement programmés pour le faire.
Cette technologie est principalement utilisée dans les cas où de grandes bases de données évolutives (Big Data) permettent de découvrir des informations. En fait, l'apprentissage automatique offre une vitesse et une précision supérieures par rapport aux méthodes traditionnelles.
concept de données volumineuses
Big Data est le terme utilisé pour désigner des données massives. Comme son nom l'indique, il s'agit d'une grande quantité de données qui ne peuvent pas être exploitées avec un outil traditionnel de gestion de l'information ou de base de données. C'est une véritable révolution comme au temps des grandes découvertes industrielles.
Le Big Data est une véritable solution pour aider chacun à accéder en temps réel à des bases de données géantes. Par conséquent, il s'agit d'une alternative aux solutions traditionnelles de base de données et d'analyse. Les avantages qu'elle apporte sont indéniables pour les entreprises, mais comme toute technologie, elle peut aussi avoir des inconvénients.
Utilisation de l'apprentissage automatique avec le Big Data
Le Big Data ne peut être pleinement exploité qu'avec des outils performants. En effet, les données sont trop volumineuses et les corrélations entre elles sont trop importantes, ce qui ne permet pas aux analystes de tester toutes les hypothèses qui leur permettront d'identifier une valeur.
C'est donc grâce au Machine Learning que nous pourrons profiter de toutes ses opportunités. Ce système va extraire la valeur de données massives sans compter sur l'aide humaine. C'est pourquoi le Machine Learning n'est rien non plus sans Big Data. C'est l'essence qui lui permet de fonctionner. Le Big Data permet l'automatisation de l'apprentissage et rend le Machine Learning plus efficace en y injectant constamment des données. Vous pouvez voir les applications sur https://octopeek. com/nos-solutions/
Applications dans le commerce électronique
L'apprentissage automatique peut être utilisé dans différentes industries. Elle est au cœur des outils utilisés au quotidien. Il s'agit principalement d'une source d'analyse pour le commerce électronique. Par exemple, lorsque vous naviguez sur un site qui vend des produits comme Amazon et effectuez une recherche, il effectue une analyse de votre comportement d'achat.
Ainsi, la prochaine fois que vous ouvrirez l'application, Amazon vous proposera des produits similaires ou liés à ce que vous avez recherché précédemment. Ce sont des algorithmes d'apprentissage automatique qui prédisent l'évolution de vos besoins.
Classification efficace des e-mails
L'apprentissage automatique vous permet de ranger votre boîte aux lettres. Lorsque vous mettez un message dans la section "spam", les algorithmes de Machine Learning analyseront tous les nouveaux emails et ceux ayant les mêmes caractéristiques seront directement envoyés en spam. De cette façon, vous ne recevrez plus de messages indésirables. De même, le système classe les emails du plus important au moins important.
Une approche CRM réussie
Pour une approche de gestion de la relation client ou CRM, ces algorithmes sont utilisés pour optimiser les échanges avec les clients. Lorsqu'ils naviguent sur le web, ils laissent des traces de leurs activités qui peuvent être collectées par des logiciels marketing. De cette façon, vous saurez exactement quels clients ont visité et sur quels liens ils ont cliqué.
Cette approche de machine learning vous permettra de collecter des éléments pour enrichir votre base de données. Ces éléments sont des indicateurs qui vous aident à mieux connaître votre client pour ensuite lui proposer les produits et services qui lui conviennent le mieux. C'est une meilleure façon de personnaliser votre approche et d'offrir au client un contenu plus pertinent.
Optimisation des opérations commerciales.
L'utilisation du Machine Learning et du Big Data est bénéfique pour les entreprises au niveau opérationnel. Tout d'abord, il facilite la saisie des notes de frais grâce à un progiciel. Il suffira d'une simple photo pour que le Machine Learning en extraie les informations (date, montant, fournisseur, etc.).
Dans le domaine de la comptabilité, ML rend l'utilisation des applications de maintenance bancaire beaucoup plus facile et plus efficace. L'outil propose un rapprochement automatique qui transformera les flux en écritures comptables. De plus, c'est au fur et à mesure de l'utilisation de l'outil que les rapprochements deviennent plus pertinents.
Application dans le domaine de la santé.
Le ML et le Big Data jouent un rôle important dans le monde médical. Par exemple, le programme Watson mis en place par un centre anticancéreux de New York dispose d'une base de données très riche, constituée de rapports cliniques et de pages de revues spécialisées, qui lui permet d'établir des diagnostics précis. En peu de temps, Watson pourra révolutionner le coût et la qualité des soins dans tous les pays du monde.
Meilleure estimation du risque
Le BC joue un rôle prédominant dans les secteurs où l'estimation des risques est une activité quotidienne, comme pour les banques. Ainsi, lorsqu'un client soumet une demande de crédit, il est possible de connaître son risque d'insolvabilité sur la base des données historiques des mêmes dossiers précédents. Pour les compagnies d'assurances, l'information sur le client permettra de fixer les prix des formules, ce qui leur permettra également d'évaluer les éventuelles dépenses liées à la personne et à sa maladie.