« Machine Learning » : le futur du commerce ?

Le futur appartient-ils aux ordinateurs ? Alors que de nombreux scientifiques appellent à la plus grande prudence quant au développement de l’intelligence artificielle, les secteurs économiques veulent eux profiter le plus possible de ce potentiel. Selon une étude de l’institut Mckinsey Global, l’utilisation du « machine learning » va augmenter de façon exponentielle dans les prochaines années. Premiers concernés, la distribution et l’industrie qui ont bien compris les avantages qu’ils pouvaient en tirer.

L’analyse prédictive, l’enjeu principal

Quels sont les secteurs qui tirent le plus bénéfice des données ? L’industrie à 40% de la valeur captée et la distribution à 30%. C’est un enjeu de taille pour les entreprises puisque celles qui l’ont déjà adapté ont vu leur marge opérationnelle augmenter de 19%  sur les 5 dernières années.

Le machine learning ou apprentissage automatique en français est la capacité des ordinateurs d’apprendre de nouvelles choses à partir des données qui leurs sont soumises.  « 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. » explique Stéphan Clémençon, titulaire de la Chaire Machine-Learning for Big Data à Telecom ParisTech.

Le principal bénéfice du machine learning à l’heure actuelle pour une entreprise, réside dans l’analyse prédictive. Pour comprendre, c’est ce qui vous invite à regarder d’autres séries sur Netflix ou vous recommande d’autres produits sur Amazon par exemple.

Plusieurs chemins possibles pour le « machine learning »

Au-delà du de l’analyse prédictive, plusieurs applications du machine learning devraient exploser dans les prochaines années.  Le premier commence à apparaître notamment avec les Bots Facebook. Un robot peut répondre à des questions basiques et aider un client qui a besoin d’aide. Le second concerne l’amélioration des recherches. A l’heure actuelle, sur un site de e-commerce, le système fonctionne grâce à des mots-clés. Mais on pourra bientôt s’appuyer sur le taux de clic, les notes des clients, les inventaires.  Enfin, les prix pourraient être ajustés en temps réel selon la concurrence, la demande. Un avantage pour les entreprises mais aussi pour les clients, grâce aux comparateurs.

Dans tous les cas, les défis sont nombreux pour les entreprises. Elles doivent pouvoir concevoir une structure à même d’analyser les données (un défi pour 45% d’entre elles), créer une architecture de ces données et entraîner les équipes sur ces questions. Autant de challenges qui devraient favoriser l’apparition des « Data Scientist », ces experts de l’analyse de données. Un métier qui a connu un grand boom en 2016, puisqu’il s’agissait de l’emploi le plus côté aux Etats-Unis.