L’avenir du machine learning en entreprise

Le machine learningLe machine learning est aujourd’hui présent dans de nombreux produits et services, dans les objets connectés par exemple ou dans les systèmes de recommandation. Cette technologie permet de décupler la puissance du big data.

Le Journal du Net explique dans un récent article que le marchine learning, également appelé « Apprentissage Automatique » va au-delà de l’exécution des algorithmes car il permet aux ordinateurs d’apprendre en permanence à mesure qu’on les alimente en données. Cité par le JDN, Stéphan Clémençon, titulaire de la Chaire Machine-Learning for Big Data et animateur du Groupe de Recherche STA (STatistiques et Applications) à Telecom ParisTech, explique que « Le machine learning ne se concentre plus sur la façon de retrouver des objets abstraits comme une loi de probabilité par exemple, mais se concentre avant tout sur le côté opérationnel, c’est-à-dire la prise de décision à partir des données en faisant le moins d’erreurs possibles ». De plus, le machine learning met l’accent sur les données qui seront le plus susceptible d’aider les ordinateurs à s’auto-former.

Le machine learning est aujourd’hui surtout associé aux systèmes de recommandations tels qu’on les cotoient sur les sites marchands mais elle est sollicitée également sur les systèmes de visualisation des gros volumes de données ou encore sur les programmes de filtrage anti-spams ainsi que sur les applications de gestion des stocks dans la distribution. Le JDN indique également que « des applications du machine learning commencent aussi à apparaitre dans la maintenance industrielle, notamment la maintenance prédictive des matériels installés sur les plateformes pétrolières, les moteurs d’avion… De leur côté, les objets connectés, des compteurs aux bracelets connectés, laissent augurer de multiples autres applications. »

Le 13 avril dernier, Amazon a annoncé le lancement d’une offre de Machine Learning à travers son entité Amazon Web Services. Ainsi, les clients de ce service pourront effectuer les mêmes types d’analyses de données que celles qui permettent aujourd’hui à Amazon de faire du ciblage client à travers son système de recommandation. Selon Dan Olds, analyste pour The Gabriel Consulting Group, cité par Le Monde Informatique, « Amazon compte sur l’analytique pour faire fonctionner son modèle économique. Il y a de l’analytique qui fonctionne derrière pour prévoir ce que les gens veulent acheter demain ou pour informer les utilisateurs de ce que les autres ont acheté. Il y a en plus tout l’analytique back-office qui permet aux décideurs Amazon de gérer au mieux la boutique en ligne. »

IBM avait déjà lancé de son côté IBM Watson, un système cognitif qui peut apprendre, naviguer et classer automatiquement de grands volumes d’information selon plusieurs approches, proposer une interrogation en langage naturel grâce à des fonctions linguistiques évoluées, etc. Microsoft propose déjà le système Azure, qui peut traiter d’énormes jeux de données (qu’il faut toutefois normaliser au préalable) et en comprendre la logique afin de réaliser des prédictions assorties d’un score de confiance.

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