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Définition la plus simple du Machine Learning

La technologie de Machine Learning s'appuie sur les données pour apprendre aux ordinateurs à réaliser des tâches. Ces tâches ne sont donc pas explicitement programmées.
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Illustration d'un cerveau humain

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Les réseaux de neurones artificiels sont un type de Machine Learning qui s'inspire du fonctionnement des neurones dans le cerveau humain. Ces programmes informatiques utilisent plusieurs couches de nœuds (ou « neurones ») s'exécutant en parallèle pour apprendre, reconnaître des schémas et prendre des décisions à l'instar d'un être humain. 

Illustration représentant un réseau de neurones en Deep Learning

Qu'est-ce que le Deep Learning ?

Le Deep Learning est un réseau de neurones profond qui comprend plusieurs couches de neurones et un volume de données considérable. Ce type avancé de Machine Learning peut résoudre des problèmes complexes et non linéaires et permet des avancées considérables en IA, comme le traitement du langage naturel et les assistants personnels numériques. 

Illustration du cerveau humain emmagasinant de nouvelles informations

Apprentissage supervisé ou autonome ?

Les algorithmes d'apprentissage supervisé sont formés avec des données qui comprennent les bonnes réponses. Ils établissent des modèles qui mappent les données aux réponses. Les algorithmes d'apprentissage autonome tirent leurs enseignements des données sans avoir les bonnes réponses. Ils utilisent différents ensembles de données pour s'améliorer. 

Bases du Machine Learning pour les entreprises

Avantages du Machine Learning pour l'entreprise

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Décisions plus rapides

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.

Adaptabilité

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.

Entreprise algorithmique

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.

Insights plus profonds

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.

Efficacité

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.

Résultats améliorés

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.

Cas d'utilisation du Machine Learning dans des secteurs clés

Bon nombre de secteurs et de directions fonctionnelles sont prêts pour le Machine Learning, en particulier ceux qui cumulent de larges volumes de données. Voici les trois secteurs qui se démarquent :

Recherche sur le Machine Learning

SAP collabore avec des universités de renom pour démocratiser l'utilisation du Machine Learning en entreprise.

Formation au Machine Learning

Découvrez les formations, les cours et les livres sur le Machine Learning destinés à tous, des débutants aux développeurs.

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