9 applications essentielles du Machine Learning à connaître

Avec l'avancée fulgurante de la technologie ces dernières années, les applications du Machine Learning se sont multipliées. De plus en plus, la technologie du Machine Learning est comprise comme un service.

Par conséquent, il existe déjà un certain nombre d'utilités 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 le Machine Learning ?

Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une branche de l'Intelligence Artificielle (IA) qui développe des moyens pour que les machines apprennent à prédire des résultats et à prendre leurs propres décisions basées sur les données.

Grâce au Machine Learning, les systèmes informatiques sont capables d'améliorer les processus en apprenant de leur propre expérience et des données entrées. Ainsi, ils facilitent parfaitement tout processus sans être spécifiquement programmés pour cela. Ces systèmes, en d'autres termes, automatisent les processus et éliminent le besoin d'intervention humaine pour donner des instructions spécifiques à la machine.

Les principales applications du Machine Learning ont trait à l'analyse de Big Data, une tâche ingérable pour les humains et que les systèmes informatiques peuvent toutefois effectuer rapidement.

À travers cette information, les systèmes de Machine Learning sont capables d'identifier les risques et les opportunités et de prendre les décisions les meilleures et les plus efficaces basées sur les données.

Les meilleures applications du Machine Learning

1. Dans le secteur financier

Grâce à une infrastructure adaptée, il est possible d'appliquer des systèmes de Machine Learning comme service dans la finance. Cela s'applique déjà dans l'automatisation de processus, la génération de chatbots permettant d'interagir avec les clients plus rapidement ou l'optimisation du travail administratif grâce au traitement du langage naturel (qui parvient à extraire l'information la plus importante des documents).

Les applications du Machine Learning incluent également une sécurité accrue, car elles détectent automatiquement les pratiques frauduleuses telles que le blanchiment d'argent.

2. Assistance virtuelle

L'assistance virtuelle est l'une des applications du Machine Learning utilisée dans une large gamme 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 en service en 2019, on estime qu'il y en aura 8 milliards en 2023 dans le monde.

3. Marketing, publicité et réseaux sociaux

Les systèmes de Machine Learning comme service ont généré une révolution dans la capacité des organisations à atteindre des clients potentiels. Ainsi sont nées de nouvelles branches telles que le marketing prédictif.

Par exemple, les applications du Machine Learning dans les réseaux sociaux se multiplient, avec des algorithmes capables de suggérer de nouvelles amitiés ou profils intéressants aux utilisateurs, ainsi que des publicités pertinentes.

4. Déplacements et voyages plus efficaces

L'un des usages les plus courants du Machine Learning comme service est l'émergence d'applications GPS capables de prédire où il y aura plus de trafic et de décider du trajet le plus rapide, le plus approprié et le plus efficace.

De plus, parmi les applications les plus intéressantes du Machine Learning, des véhicules sont en 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 médical, on travaille pour que les systèmes de Machine Learning comme service puissent détecter précocement les maladies ou prédire leur évolution par l'analyse de données.

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

6. Communications améliorées

Les systèmes de Machine Learning sont de plus en plus capables d'appliquer ce qu'on appelle l'analyse de sentiment : trouver la subjectivité dans un texte et en extraire le sens par l'analyse linguistique.

Les applications du Machine Learning au niveau communicationnel permettent également la détection de langues pour la traduction. De même, la reconnaissance vocale et sa transformation en texte sont grandement améliorées par l'application du Machine Learning.

7. Sécurité

Dans une large mesure, le Machine Learning est compris comme un service capable d'améliorer la sécurité dans de nombreux secteurs. Ainsi, il est possible d'appliquer cette technologie pour détecter l'information la plus pertinente dans les enregistrements de caméras de sécurité (par exemple, quand un humain entre dans la scène, détecter un visage et le reconnaître ou la présence de la même personne dans plusieurs images).

8. Applications du Machine Learning au niveau industriel

La capacité à extraire de la valeur des données, prédire et proposer des solutions via les applications du Machine Learning a également un impact énorme sur l'industrie. Coûts réduits, optimisation des processus ou opérations plus sûres et fluides sont quelques-unes des améliorations que l'Intelligence Artificielle peut apporter à l'environnement industriel.

Par exemple, de nombreuses industries appliquent déjà le Machine Learning pour permettre la maintenance prédictive. Les machines elles-mêmes sont ainsi capables de réagir avant que ne surviennent des pannes qui, à leur tour, entraînent des interruptions de production.

9. Applications du Machine Learning pour les villes intelligentes

Il est très difficile pour de nombreuses municipalités de détecter les problèmes de leur ville et de développer des solutions en conséquence. Grâce au Machine Learning, ces systèmes peuvent gérer une grande quantité de données (structurées et non structurées), des enregistrements vidéo aux commentaires sur les réseaux sociaux, en analysant toutes les données collectées pour aider à trouver des solutions spécifiques pour 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 Villes Intelligentes, qui exige certains critères pour être considéré comme un nœud IoT :

- Horizontalité

- Interopérabilité

- Ouvert

- Scalable

- Sécurité

Des plateformes comme Nexus Integra rendent déjà l'IA et le Machine Learning 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 tant en temps réel qu'historiques, permettant aux industries de prendre de meilleures décisions via une plateforme unique et intuitive. De plus, avec son module ML Nexus Integra, il permet la productivité des algorithmes de Machine Learning de manière simple, s'intégrant aisément dans l'ensemble du processus de production.