Le Machine Learning utilise des algorithmes sophistiqués pour « apprendre » à partir de volumes massifs de Big Data. Plus le volume de données auquel les algorithmes peuvent accéder est important, plus ils peuvent apprendre. Les exemples de Machine Learning dans le monde réel sont légion. Pensez notamment aux recommandations de produits personnalisées sur Amazon, la reconnaissance faciale sur Facebook ou les suggestions d'itinéraire plus rapide sur Google Maps.
Les réseaux de neurones artificiels sont un type de Machine Learning inspiré du mode d'action des neurones dans le cerveau. Il s'agit de programmes informatiques qui utilisent plusieurs couches de nœuds (ou « neurones ») exécutés en parallèle pour apprendre, reconnaître des schémas et prendre des décisions à l'instar d'un être humain.
Le Deep Learning, un réseau de neurones « profond », comprend plusieurs couches et un fort volume de données. Ce type de Machine Learning peut résoudre des problèmes complexes et non linéaires. Il a permis d'importantes avancées en IA, comme le traitement du langage naturel, les assistants personnels numériques et les voitures autonomes.
Les algorithmes d'apprentissage supervisé utilisent des données qui incluent les bonnes réponses. Ils créent des modèles qui mappent les données aux réponses pour les utiliser ultérieurement. Les algorithmes autonomes se servent de données sans les bonnes réponses et utilisent des ensembles de données vastes et variés pour s'améliorer.
Découvrez les cinq caractéristiques principales des leaders du Machine Learning. Ces « surdoués » utilisent la technologie pour remarquablement améliorer les performances de multiples fonctions de leur entreprise (RH, finance, marketing, logistique...).
Les algorithmes de Machine Learning permettent de prioriser les décisions et de les automatiser. Ils peuvent également signaler des potentialités et des mesures intelligentes à prendre immédiatement, afin d'obtenir des résultats optimaux.
L'intelligence artificielle ne prend pas uniquement en compte les données historiques. Elle peut traiter les informations en temps réel pour que vous puissiez vous adapter immédiatement. Pensez par exemple aux voitures qui s'arrêtent automatiquement avant de rentrer dans un véhicule.
Une « entreprise algorithmique » s'appuie sur des algorithmes avancés de Machine Learning pour atteindre un haut niveau d'automatisation. Sauter le pas peut jeter les bases de nouveaux business models, produits et services innovants.
Le Machine Learning peut analyser des données volumineuses, complexes et diffusées pour obtenir des insights, notamment prédictifs, qui va au-delà des capacités humaines. Il peut ensuite déclencher des actions en fonction des informations exploitables qu'il a révélées.
Les processus de gestion intelligents pris en charge par le Machine Learning peuvent permettre des gains d'efficacité considérables. Effectuez une planification et une prévision précises, automatisez les tâches, réduisez les coûts et supprimez les erreurs humaines.
Déclenchement d'actions intelligentes en fonction des nouvelles potentialités et des risques, prévision précise des conséquences d'une décision avant qu'elle ne soit prise : le Machine Learning vous permet d'obtenir de meilleurs résultats.
Les nombreuses données recueillies par les capteurs d'usines et l'IdO sont idéales pour le Machine Learning. Les algorithmes de vision par ordinateur et de détection d'anomalies servent à contrôler la qualité, d'autres sont utilisés pour la maintenance prédictive, la prévision de la demande ou encore l'introduction de nouveaux services.
Avec ses forts volumes de données et d'enregistrements, la finance se prête très bien au Machine Learning. Les algorithmes servent à négocier des actions, approuver des prêts, détecter la fraude, évaluer les risques et souscrire des assurances. Ils servent même à conseiller les clients et à aligner les portefeuilles sur leurs objectifs.
Les algorithmes peuvent traiter davantage de données et détecter des tendances que toute équipe de chercheurs ou de médecins. De l'analyse d'images médicales et de détection précoce de cancer à la mise au point de médicaments et à la chirurgie robotique, les possibilités du Machine Learning dans le domaine de la santé sont infinies.
Nous avons établi un réseau de partenariat mondial avec des universités réputées telles que MIT, Stanford, NYU et l'université d'Amsterdam pour explorer l'avenir du Machine Learning et faire progresser la technologie en entreprise. Grâce à cette collaboration, nous nous consacrons à différents sujets de recherche sur le Machine Learning et nous nous attachons à résoudre les problématiques de l'IA ouverte pour bon nombre d'industries. Ce vaste pool d'expertise nous permet de garder le rythme par rapport aux dernières tendances de Machine Learning et de concevoir de nouvelles techniques que nous intégrons dans les solutions SAP.
Vous ne savez pas très bien comment utiliser le Machine Learning dans votre société ? Cette formation en ligne openSAP vous guidera pas à pas, depuis l'identification des domaines d'utilisation à la création de prototypes.
Ce cours de niveau intermédiaire à avancé de Google Udacity porte sur le Deep Learning. Vous apprendrez à concevoir des systèmes intelligents tirant des enseignements à partir de larges ensembles de données.
Google TensorFlow vous donne une introduction pratique à l'apprentissage profond. Créé pour les experts des données et les développeurs, ce cours en ligne vise à concevoir des modèles pour résoudre les problèmes d'entreprise.
Le fait que des machines intelligentes travaillent de manière isolée dans différents services d'une entreprise n'est pas nouveau. Mais aujourd'hui l'IA se diffuse véritablement à travers l'entreprise, avec, à la clé, des avantages encore supérieurs.
Nombre d'experts avaient prédit que le Machine Learning entraînerait des licenciements massifs. En réalité, une récente étude montre que les entreprises auront absolument besoin de collaborateurs humains hautement compétents pour réussir à l'avenir.
L'adoption du Machine Learning par Google et Facebook est bien connue, mais d'autres entreprises, petites et grandes, y ont aussi recours. Découvrez plus d'éléments concernant l'adoption globale du Machine Learning.
