Les 9 applications d'apprentissage automatique que vous devez connaître

Avec l'avancée vertigineuse de la technologie ces dernières années, les applications de machine learning se sont multipliées. De plus en plus, la technologie d'apprentissage automatique est considérée comme un service.

Par conséquent, il existe déjà un certain nombre d'utilitaires qui révolutionnent les marchés et l'industrie, automatisant les processus et les rendant plus efficaces . Connaître et appliquer ces options est essentiel pour garder une longueur d'avance et ne pas tomber dans l'obsolescence.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui développe des moyens permettant aux machines d'apprendre à prédire les résultats et à prendre leurs propres décisions basées sur des données.

Grâce au machine learning, les équipes informatiques sont en mesure d'améliorer les processus en apprenant de leur propre expérience et des données saisies. De cette façon, ils facilitent parfaitement n'importe quel processus sans être spécifiquement programmés pour le faire. En d'autres termes, ces systèmes automatisent les processus et éliminent le besoin d'intervention humaine pour donner des instructions spécifiques à la machine.

Les principales applications du machine learning concernent l'analyse du Big Data , une tâche qui serait ingérable pour l'homme et que les systèmes informatiques peuvent néanmoins accomplir rapidement.

Grâce à ces informations, les systèmes d'apprentissage automatique sont capables d'identifier les risques et les opportunités et prenez les décisions les meilleures et les plus efficaces sur la base des données.

Les meilleures applications d'apprentissage automatique

1. Dans le secteur financier

Grâce à l'infrastructure appropriée, il est possible d'appliquer les systèmes d'apprentissage automatique en tant que service dans la finance. Il est déjà appliqué dans l'automatisation des processus, la génération de chatbots qui permettent une interaction plus rapide avec les clients ou l'optimisation du travail administratif grâce au traitement du langage naturel (qui parvient à extraire les informations les plus importantes des documents).

Les applications d'apprentissage automatique incluent également une sécurité accrue , car ils détectent automatiquement les pratiques frauduleuses telles que le blanchiment d'argent.

2. Assistance virtuelle

Assistance virtuelle est l'une des applications d'apprentissage automatique utilisées dans un large éventail de secteurs. Les assistants virtuels utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour identifier ce dont l'utilisateur a besoin, le transformer en commandes à exécuter.

C'est l'une des applications les plus populaires :si 3,25 milliards d'assistants virtuels étaient utilisés en 2019, on estime que d'ici 2023, 8 milliards d'assistants virtuels seront utilisés dans le monde.

3. Marketing, publicité et réseaux sociaux

Les systèmes d'apprentissage automatique en tant que service ont révolutionné la capacité des organisations à atteindre des clients potentiels. Ainsi, de nouvelles branches comme le marketing prédictif sont nés.

A titre d'exemple, les applications de machine learning dans les réseaux sociaux se multiplient, avec des algorithmes capables de suggérer de nouvelles amitiés ou des profils intéressants aux utilisateurs, ainsi que des publicités pertinentes.

4. Déplacements et déplacements plus efficaces

L'émergence des applications GPS est l'une des utilisations les plus courantes de l'apprentissage automatique en tant que service. capable de prédire où il y aura plus de trafic et de décider de l'itinéraire le plus rapide, le plus approprié et le plus efficace.

De plus, parmi les applications d'apprentissage automatique les plus intéressantes, des véhicules sont en cours de développement qui utilisent ce système pour la conduite autonome . Bien que la technologie améliore sa capacité à calculer les distances ou les dangers, il s'agit encore de systèmes à un stade précoce.

5. Santé et médecine

Dans le domaine de la médecine, des travaux sont en cours pour que les systèmes d'apprentissage automatique en tant que service puissent détecter les maladies de manière précoce ou prévoir leur évolution grâce à l'analyse des données.

De même, il est prévu de l'appliquer à la recherche médicale ainsi qu'à la prise en charge des patients à travers la planification de thérapies plus adaptées.

6. Communication améliorée

Les systèmes d'apprentissage automatique sont de plus en plus capables d'appliquer ce que l'on appelle l'analyse des sentiments :trouver la subjectivité d'un texte et en extraire le sens par analyse linguistique .

Les applications d'apprentissage automatique à un niveau communicatif permettent également la détection des langues pour la traduction . De même, la reconnaissance vocale et sa transformation en texte sont grandement améliorées par l'application de l'apprentissage automatique.

7. Sécurité

Dans une large mesure, l'apprentissage automatique est compris comme un service capable d'améliorer la sécurité dans de nombreux secteurs. Ainsi, il est possible d'appliquer cette technologie pour détecter les informations les plus pertinentes dans les enregistrements des caméras de sécurité (par exemple, lorsqu'un humain entre dans la scène, détecte un visage et le reconnaît ou la présence de la même personne dans plusieurs images).

8. Applications d'apprentissage automatique au niveau industriel

La capacité d'extraire de la valeur des données, de prévoir et de proposer des solutions à partir d'applications d'apprentissage automatique a également un impact considérable sur l'industrie. Réduction des coûts, optimisation des processus ou opérations plus sûres et plus fluides sont quelques-unes des améliorations que l'intelligence artificielle peut apporter à l'environnement industriel.

Par exemple, de nombreux secteurs appliquent déjà l'apprentissage automatique pour permettre la maintenance prédictive . Les machines elles-mêmes sont ainsi capables de réagir avant que des pannes ne surviennent, lesquelles entraînent à leur tour des interruptions de production.

9. Applications d'apprentissage automatique pour les villes intelligentes

Il est très difficile pour de nombreuses municipalités de détecter les problèmes de leur ville et de pouvoir développer des solutions en conséquence. Grâce au machine learning, ces systèmes peuvent gérer une grande quantité de données (à la fois structurés et non structurés) des enregistrements vidéo aux commentaires sur les réseaux sociaux, en analysant toutes les données collectées pour aider à trouver des solutions spécifiques à chaque problème , car toutes les solutions ne fonctionnent pas pour des problèmes similaires. Avec tout cela, il est possible de se conformer à la norme UNE 178108:2017 Intelligent Cities, qui exige certaines exigences pour sa prise en compte en tant que nœud IoT :

-Horizontalité

-Interopérabilité

-Ouvrir

-Évolutif

-Sécurité

Des plates-formes telles que Nexus Integra rendent déjà l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique possibles pour l'industrie. Ce système combine des technologies telles que l'IoT et le Big Data qui alimentent les systèmes ML avec des milliers de données à la fois en temps réel et à partir de leurs données historiques pour permettre aux industries de prendre de meilleures décisions via une plate-forme unique d'utilisation intuitive. De plus, avec son module ML Nexus Integra, il permet la productivité des algorithmes d'apprentissage automatique de manière simple, en s'intégrant facilement dans l'ensemble du processus de production