Machine learning : 7 applications en entreprise

Machine learning : 7 applications en entreprise

Le machine learning (apprentissage automatique) a été défini par l’Université de Stanford comme «la science qui rend les ordinateurs capables d’agir sans qu’ils soient explicitement programmés». Le machine learning est considéré comme l’une des plus grandes avancées technologiques de ces dernières décennies, au même titre que la blockchain.

Cette technologie est à l’origine d’une nouvelle révolution qui va impacter toutes les industries. Il donne naissance à de nouveaux concepts et s’adapte à une multitude d’applications. Algorithmes pour robots, Internet des objets, chatbots, outils d’analyse sont seulement quelques exemples nés du machine learning. Voici sept façons de  le mettre au service de votre entreprise dès maintenant.

 

1- Analyse des données marketing

La fonction marketing a bénéficié de la croissance des données grâce à l’augmentation des interactions digitales. Les équipes marketing peuvent exploiter les statistiques sur les plateformes de médias sociaux, les tests A/B et les visites de sites Web. Seulement, avec autant de données à analyser, les équipes sont souvent enlisées pour identifier les solutions adaptées.

Heureusement, le machine learning peut accélérer considérablement le processus de découverte des informations les plus pertinentes. Non seulement cette technologie se charge de réviser l’ensemble des données, mais les analyse pour votre équipe. Par exemple, Growbots un outil au service de la prospection commerciale, utilise le machine learning pour aider les commerciaux à identifier les leads les plus prometteurs.

 

2- Personnalisation mobile en temps réel

La personnalisation des expériences utilisateurs est l’un des gros enjeux pour tous les acteurs de retail. Cela permet d’engager les prospects, les clients et d’améliore leur expérience d’utilisation ou d’achat. A la clé, ils deviennent plus fidèles et consomment plus régulièrement vos produits ou services. Cette pratique est devenue particulièrement importante avec la démocratisation des tablettes, des smartphones et des objets connectés.

Aujourd’hui, les spécialistes du marketing mobile et les développeurs d’applications cherchent à tirer parti de toutes les datas d’utilisation des consommateurs. Elles permettent de proposer des expériences mobiles personnalisées à l’extrême. La réputation de votre marque n’en sera que meilleure. Grâce au machine learning, de nombreuses applications sont développées pour améliorer cette capacité d’analyse et d’exploitation.

Flybits est une startup qui a développé une solution basée sur  le machine learning qui permet aux entreprises de personnaliser en live l’expérience client de chaque utilisateur. En quelques clics et sans développement, vous pouvez mettre en place l’outil et proposer des parcours entièrement personnalisés.Cependant, les entreprises qui ne protègent pas les données personnelles des utilisateurs peuvent s’attendre à une réaction brutale. Selon Hossein Rahnama, fondateur et CEO de Flybits, «Flybits favorise la transparence des données et une approche proactive de la vie privée. Nos clients veulent protéger la vie privée de leurs consommateurs, et Flybits rend cela facile. Nos clients conservent un contrôle total sur leurs données – nous ne les possédons pas.”

 

3- Détection des fraudes

Avec la croissance des achats en ligne, le risque de fraude est plus élevé. Les entreprises utilisent plusieurs types de mesures de sécurité, mais constatent que ce n’est toutefois pas suffisant. L’augmentation des transactions en ligne entraîne également une hausse des précautions à prendre. Le temps des contrôles de sécurité augmente et donc la durée des transactions aussi. L’expérience d’achat, les ventes et la réputation de la marque sont donc impactées.

Heureusement, le machine learning est disponible pour améliorer le processus de détection des fraude. Par exemple, PayPal utilise des outils pour rechercher des transactions frauduleuses et les séparer des transactions légitimes. Le machine learning examine les caractéristiques spécifiques d’un ensemble de données. Il construit ensuite des modèles permettant d’analyser chaque transaction à la recherche de signes indiquant qu’elle pourrait être frauduleuse. Cela permet de stopper la fraude en cours avant même que la transaction ne soit terminée.

 

4- Des recommandations de produits plus personnalisées

Si vous êtes dans le secteur du retail en ligne, vous savez que vos clients aiment recevoir des recommandations personnalisées. Elles améliorent l’expérience d’achat et vous permettent d’augmenter le volume des ventes. Alors qu’Amazon a été l’un des premiers à introduire un algorithme pour améliorer le processus de recommandation des produits, les outils de machine learning ont ouvert d’autres opportunités.

Comme l’explique John Bates, chef de produit informatique et marketing prédictif chez Adobe : «En tirant parti du machine learning et de l’analyse prédictive, les marques peuvent regarder au-delà de ce que les clients recherchent. Il s’agit d’un cross-selling à grande échelle, en faisant correspondre des produits ou du contenu spécifiques à chaque client, les poussant à convertir davantage.”

Les géants du commerce électronique comme Amazon et Alibaba ont déjà pris le train du machine learning. Amazon a amélioré son propre processus de recommandation des produits avec son algorithme d’apprentissage artificiel des réseaux neuronaux. Alibaba a créé le «cerveau du commerce électronique». Son mécanisme a aidé les retailers à augmenter leurs revenus de manière significative grâce aux recommandations de produits personnalisées.

 

5- Une meilleure gestion de l’apprentissage en ligne

Les formations continues en ligne grâce à des logiciels et des outils connaissent une expansion sans précédent. Le marché mondial de l’apprentissage et de formation en ligne progresse à pas de géant. En 2010, il était d’environ 32 milliards de dollars. En 2015, il a atteint 107 milliards de dollars et devrait atteindre 325 milliards de dollars d’ici 2025.

Par exemple, eLearning Industry est une société d’édition et de médias en ligne créée en 2012 qui propose une plateforme complète de partage des connaissances pour les professionnels de l’apprentissage sur le web. Afin d’être le plus pertinent possible, le machine learning est devenu une solution de différenciation importante. En effet, il permet d’obtenir un avantage concurrentiel essentiel en produisant l’expérience de gestion de formation la plus pertinente et la plus personnalisée possible.

Christopher Pappas, fondateur de eLearning Industry, écrit : «Et si vous pouviez créer du contenu eLearning et laisser le système s’occuper des tâches les plus fastidieuses, telles que l’examen des graphiques et des statistiques pour détecter les schémas cachés ? Que se passerait-il si vous pouviez fournir des feedbacks personnalisés immédiats sur le eLearning et conduire les élèves dans la bonne direction sans aucune intervention humaine ? Le machine learning et l’intelligence artificielle ont le potentiel d’automatiser le travail en coulisse qui nécessite beaucoup de temps et de ressources. À l’avenir, l’IA pourra vous aider à développer et à déployer des expériences d’apprentissage en ligne plus significatives qui comblent des lacunes pas forcément évidentes à déceler.”

 

6- Des systèmes de tarification dynamique

Les entreprises de voyage et de retail relèvent souvent des occasions pour modifier leurs prix en fonction des besoins ou du niveau de la demande. Toutefois, l’intégration du concept de tarification dynamique peut sembler impossible dans une grande entreprise, car il faut tenir compte de la localisation et des segments de consommateurs.

C’est là que le machine learning peut faire progresser les modèles de tarification dynamique. Par exemple, Uber et Airbnb utilisent le machine learning pour créer des prix dynamiques pour chaque utilisateur à la volée. De plus, Uber l’utilise pour minimiser les temps d’attente et optimiser son service de covoiturage. Uber peut temporairement modifier les prix dans une zone donnée pour obtenir un flux de revenus plus élevé. En outre, il peut réduire les taux lorsque la demande est beaucoup plus faible. Enfin, cette technologie peut exploiter les données existantes pour prédire où la demande peut surgir.

 

7- Traitement du langage 

Il y a tellement de fonctions où il serait formidable d’avoir un remplaçant pour s’occuper des tâches fastidieuses. Ceux-ci incluent le support technique, les bureaux d’aide, le service client et beaucoup d’autres. Grâce aux capacités du machine learning en terme de traitement automatique du langage naturel (NLP en anglais), les ordinateurs peuvent prendre le relais. Le NLP (natural language processing) fournit une méthode de traduction automatique entre l’ordinateur et les langues humaines. Le machine learning se concentre sur les choix de mots, le contexte, la signification, l’argot, le jargon et d’autres nuances subtiles du langage. En conséquence, il devient «plus humain» dans ses réponses.

Grâce à cette fonctionnalité, les chatbots peuvent intervenir et servir de communicateurs à la place des humains pour différents rôles. Le NLP peut s’applique aux situations où il existe des informations complexes à disséquer, comme les contrats et les rapports de recherche.

 

Comme le montrent ces exemples, le machine learning est prêt à intervenir et à rendre de nombreux domaines d’activité plus efficaces et rentables. Mettre en œuvre la technologie de demain commence aujourd’hui.