Applications d'apprentissage automatique pour les entreprises

L'apprentissage automatique est passé de l'ère de la science-fiction à une composante majeure des entreprises modernes, d'autant plus que les entreprises de presque tous les secteurs utilisent diverses technologies d'apprentissage automatique. À titre d'exemple, l'industrie de la santé utilise des applications commerciales d'apprentissage automatique pour obtenir des diagnostics plus précis et fournir un meilleur traitement à leurs patients.

Les détaillants utilisent également l'apprentissage automatique pour envoyer les bons biens et produits aux bons magasins avant qu'ils ne soient en rupture de stock. Les chercheurs en médecine ne sont pas non plus en reste lorsqu'il s'agit d'utiliser l'apprentissage automatique, car beaucoup introduisent des médicaments plus récents et plus efficaces à l'aide de cette technologie. De nombreux cas d'utilisation émergent dans tous les secteurs à mesure que l'apprentissage automatique est mis en œuvre dans la logistique, la fabrication, l'hôtellerie, les voyages et le tourisme, l'énergie et les services publics.

Voici les 10 utilisations courantes de l'apprentissage automatique utilisées dans les entreprises pour résoudre des problèmes et offrir des avantages commerciaux tangibles

1. Systèmes de chatbot en temps réel

   Les chatbots sont l'une des principales formes d'automatisation. Ils ont comblé le fossé de communication entre les humains et la technologie en nous permettant de communiquer avec des machines qui peuvent ensuite exécuter des actions en fonction des exigences ou des demandes exprimées par les individus. Les premières générations de chatbots ont été conçues pour suivre des règles scriptées qui instruisaient les bots sur les actions à exécuter en fonction de certains mots-clés.

   Cependant, ML (apprentissage automatique) et NLP (traitement du langage naturel), qui sont une autre partie du corps technologique de l'IA, permettent aux chatbots d'être plus productifs et plus interactifs. Ces nouveaux ensembles de chatbots répondent mieux aux besoins des utilisateurs et communiquent de plus en plus comme de vrais êtres humains. Voici quelques exemples remarquables de chatbots contemporains : Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant et les plateformes de chat sur le service de demande des passagers.

2. Aide à la décision

   Il s'agit d'un autre aspect dans lequel les applications métier d'apprentissage automatique peuvent aider les organisations à transformer la masse de données dont elles disposent en informations utiles et exécutables qui offrent de la valeur. Dans ce domaine, des algorithmes qui ont été entraînés sur plusieurs ensembles de données pertinentes et des données historiques sont capables d'analyser les informations et de traiter de nombreux scénarios possibles à une échelle et à une vitesse impossibles pour que les humains recommandent la meilleure ligne de conduite à adopter. Les systèmes d'aide à la décision sont utilisés dans plusieurs secteurs industriels, dont certains incluent : l'industrie de la santé, le secteur agricole et les entreprises.

3. Moteurs de recommandation client

   ML alimente les moteurs de recommandation client conçus pour offrir des expériences personnalisées et améliorer l'expérience client globale. Ici, les algorithmes analysent des points de données sur chaque client, y compris les achats précédents du client, et d'autres ensembles de données comme les tendances démographiques, l'inventaire actuel d'une organisation et les historiques d'achat d'autres clients afin de savoir quels services et produits offrir en tant que recommandations à chacun client individuel. Voici quelques exemples d'entreprises dont les modèles d'entreprise sont basés sur des moteurs de recommandation : Amazon, Walmart, Netflix et YouTube.

4. Modélisation de l'attrition client

   Les entreprises utilisent également l'apprentissage automatique et l'IA pour identifier quand la fidélité d'un client commence à diminuer et pour trouver des stratégies pour y remédier. Dans ce cas d'utilisation, les applications d'entreprise d'apprentissage automatique améliorées aident les entreprises à faire face à l'un des problèmes d'entreprise les plus longs et les plus courants : l'attrition des clients.

   De cette façon, les algorithmes identifient les tendances des volumes massifs de ventes, les données historiques et démographiques pour identifier et comprendre la raison de la perte de clients d'une entreprise. L'organisation peut ensuite utiliser les capacités de ML pour évaluer les modèles parmi les clients existants afin de déterminer quels clients sont susceptibles d'abandonner l'entreprise et d'aller ailleurs, d'identifier les raisons de la décision de ces clients de partir, puis de déterminer les mesures nécessaires que l'entreprise doit prendre. afin de les retenir.

   Les entreprises suivantes sont des exemples d'entreprises qui utilisent la modélisation de l'attrition : The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce et Adobe.

5. Stratégies de tarification dynamique ou à la demande

   Les entreprises peuvent commencer à extraire leurs données historiques de tarification aux côtés d'ensembles de données sur une pléthore d'autres variables afin de comprendre comment certaines dynamiques particulières - de la saison à la météo en passant par l'heure de la journée - influencent la demande de produits et de services.

   

   Les algorithmes ML peuvent apprendre de ces données et combiner ces informations avec davantage de données sur les consommateurs et le marché pour aider les entreprises à tarifer dynamiquement leurs produits en fonction de ces variables larges et nombreuses - une tactique qui permet finalement aux entreprises de maximiser leurs revenus.

   L'exemple le plus évident de tarification à la demande ou de tarification dynamique peut être observé dans le secteur des transports. La hausse des prix chez Bolt et Uber en est un exemple.

6. Segmentation de la clientèle et étude de marché

   Non seulement les applications métier d'apprentissage automatique aident les entreprises à fixer les prix ; ils aident également les entreprises à fournir les biens et services appropriés aux zones appropriées au moment opportun via la segmentation de la clientèle et la planification prédictive des stocks.

   Par exemple, les détaillants utilisent ML pour prédire l'inventaire qui se vendra le plus dans lequel de ses points de vente en fonction des conditions saisonnières influençant un certain point de vente, la démographie de cette zone et d'autres points de données - comme les nouvelles tendances sur les réseaux sociaux. Cette application d'apprentissage automatique peut être utilisée par tout le monde ! De l'industrie de l'assurance à Starbucks.

7. Détection de fraude

   La capacité de l'apprentissage automatique à déchiffrer les modèles - et à détecter immédiatement les anomalies qui se manifestent en dehors de ces tendances - en fait un excellent outil pour identifier les activités frauduleuses.

   En fait, les entreprises du secteur financier utilisent avec succès le ML dans cet aspect depuis des années. L'utilisation d'applications commerciales automatiques dans la détection des fraudes peut être constatée dans les secteurs suivants : vente au détail, jeux, voyages et services financiers.

8. Classification d'images et reconnaissance d'images

   Les entreprises ont commencé à se tourner vers les réseaux de neurones, l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique pour les aider à donner un sens aux images. L'application de cette technologie d'apprentissage automatique est large - de l'intention de Facebook de taguer les photos publiées sur sa plate-forme, à la volonté des équipes de sécurité de détecter les activités criminelles en temps réel, en passant par le besoin de voitures automatisées pour voir la route.

9. Efficacité opérationnelle

   Alors que certains cas d'utilisation de ML ont une spécialisation élevée, de nombreuses entreprises adoptent la technologie pour les aider à gérer les processus d'entreprise de routine, tels que le développement de logiciels et les transactions financières. Selon Guptill, "les cas d'utilisation les plus largement observés dans mon expérience (jusqu'à présent) concernent les organisations financières d'entreprise, les systèmes et processus de fabrication et, ce qui a le plus d'impact, le développement et les tests de logiciels.

   Et presque tous les cas se produisent dans le cadre d'un travail fastidieux ». Le ML est utilisé par plusieurs départements commerciaux pour accroître l'efficacité, y compris les équipes d'exploitation, les sociétés et départements financiers, et les départements informatiques qui peuvent utiliser l'apprentissage automatique en tant que composant de leur automatisation des tests logiciels pour augmenter et améliorer considérablement ce processus.

10. Extraction de données

    L'apprentissage automatique avec traitement du langage naturel recueillera automatiquement des éléments cruciaux d'informations structurées à partir de documents, même si les données nécessaires sont stockées dans des formats semi-structurés ou non structurés. Les entreprises peuvent utiliser cette application ML pour traiter n'importe quoi, des factures aux documents fiscaux en passant par les contrats juridiques, ce qui améliore la précision et l'efficacité de ces processus et libère par conséquent les employés humains des tâches monotones et répétitives.

Dernières pensées

Dans l'ensemble, les applications métier d'apprentissage automatique sont rapidement utilisées dans les entreprises pour de nombreuses bonnes raisons. Ils améliorent la précision et réduisent les erreurs, accélèrent le processus de travail et rendent l'expérience globale agréable pour les clients et les employés.

C'est pourquoi les entreprises plus axées sur l'innovation recherchent des moyens d'intégrer l'apprentissage automatique pour créer de nouvelles opportunités commerciales qui permettront à leur marque de se démarquer sur le marché. Rejoignez certaines des plus grandes marques mondiales pour tirer parti des nombreuses opportunités offertes par les applications métier ML aujourd'hui.

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