Spécialistes de l'apprentissage automatique : Comment peuvent-ils aider les petites entreprises ?

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"Les machines peuvent-elles penser ?"                                                                 - Alan Turing

L'apprentissage automatique, une branche de l'informatique, se concentre sur le développement d'algorithmes qui peuvent "apprendre" des données ou s'y adapter et faire des prédictions. En tant que propriétaire d'une petite entreprise, qui n'a pas de produits numériques ou dont la présence sur le web est minimale, vous n'êtes peut-être pas trop intéressé par les avancées réalisées dans le domaine de l'apprentissage automatique. Cependant, depuis peu, des entreprises non numériques, grandes et petites, utilisent l'apprentissage automatique pour faire progresser leurs activités.

L'apprentissage automatique a un large champ d'application, depuis les applications numériques telles que le développement de jeux vidéo jusqu'aux fonctions liées aux affaires telles que le marketing. Algorithmes d'apprentissage automatique ne doit pas se limiter aux grandes entreprises ou aux sociétés basées sur le web telles qu'Amazon. Comment un propriétaire de petite entreprise peut-il bénéficier de la consultation de spécialistes de l'apprentissage automatique ? Nous abordons ici les trois principales possibilités :

Analyse prédictive :  Chaque jour, de plus en plus de données sont disponibles à mesure que nous intégrons la technologie dans nos vies ; par exemple, les données provenant de l'utilisation de dispositifs portables ou de l'utilisation des médias sociaux. Avec l'approche de l'apprentissage automatique, ces données peuvent fournir des prédictions puissantes, qui peuvent aider les entreprises à planifier en conséquence. L'analyse prédictive ne se limite pas aux données disponibles auprès de sources externes. Les propriétaires de petites entreprises peuvent utiliser leurs données internes et l'approche de l'apprentissage automatique pour faire des prévisions de ventes et, en outre, identifier les clients qui peuvent être à risque.

Comprendre les relations subtiles entre les variables : Les big data sont dynamiques, c'est-à-dire qu'elles changent fréquemment au fil du temps. Les méthodes traditionnelles de calcul prendront plus de temps pour découvrir comment un facteur peut être lié à un autre. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent rapidement clarifier les relations d'intérêt. Par exemple, Airbnb , une société qui répertorie les maisons de vacances, les appartements, etc., souhaitait offrir un conseil sur les prix aux propriétaires de biens locatifs (alias hôtes). À l'aide de ses données d'annonces de location, Airbnb a développé un progiciel d'apprentissage automatique appelé Aerosolve pour comprendre la relation entre les annonces de location et les prix pratiqués. Les hôtes d'Airbnb bénéficient désormais du conseil sur les prix proposé par l'algorithme d'apprentissage automatique d'Airbnb.

Développer de nouvelles applications : Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apporter de nouvelles solutions intéressantes à des questions auxquelles il était impossible de répondre auparavant. Clarifi, une start-up qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique tels que la "technique d'apprentissage profond", a développé un service logiciel qui permet aux ordinateurs de comprendre les vidéos. Ce service peut faire progresser les capacités des entreprises, par exemple pour faire la publicité d'un certain produit à un moment donné.

Bien que nous n'abordions ici que trois domaines, les possibilités sont infinies. L'apprentissage automatique est un domaine qui évolue et se développe. Son utilisation n'est plus limitée aux grandes entreprises et les propriétaires de petites entreprises peuvent certainement en bénéficier. Embaucher un spécialiste de l'apprentissage automatique pourrait être la prochaine décision commerciale intelligente que vous prendrez.


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À propos de l'auteur

Aditi est une experte dans le domaine des interactions corps-esprit. Après avoir obtenu un doctorat en physiologie humaine à l'université de l'Oregon, ses recherches ont porté sur les changements physiologiques associés à l'émoussement émotionnel et au stress. En dehors de la science, elle s'intéresse à l'écriture alimentaire, à l'art et à l'histoire de l'art.

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