L’apprentissage machine au service de l’intelligence d’affaires

Introduction

Les dernières années ont été marquées par l’évolution de l’intelligence d’affaires en profitant de techniques toujours plus sophistiquées, menant à des prises de décisions optimales. Le Machine Learning est une technique appelée à avoir un impact de plus en plus majeur sur l’intelligence d’affaires. Dans ce blogue, nous allons discuter de l’évolution du Machine Learning depuis l’intelligence artificielle pour servir l’intelligence d’affaires.

De l’intelligence à l’intelligence artificielle

La notion d’intelligence peut être définie comme l’habilité de prendre la bonne décision dans la vie courante. Cette prise de décision est basée sur la connaissance opérationnelle, afin d’utiliser et d’interpréter les informations disponibles.

De l’intelligence artificielle (AI) au Machine Learning (ML)

Les ordinateurs possèdent une certaine intelligence grâce aux programmes créés par les humains et intégrés dans leurs cerveaux. Cela dit, jusqu’à présent, ils ne sont pas capables de réaliser plusieurs tâches que l’humain est capable. Certaines de ces tâches définissent l’intelligence artificielle et comprennent d’autres perceptions et mode de contrôle. Durant la dernière décennie, les chercheurs ont développé certains programmes qui visent à intégrer une forme d’intelligence similaire à celle de l’humain en utilisant une grande quantité de données tout en apprenant par des exemples, exactement comme un enfant.

Le Machine Learning fait partie de ce processus. Il est défini comme l’outil opérationnel pour entraîner les ordinateurs à acquérir une certaine intelligence. Pour ce faire, les chercheurs modélisent un processus pour l’opérationnaliser et ensuite le programmer dans le but d’être prêt à être exécuté à la demande.

Afin que ces machines puissent exprimer un comportement complexe proche de celui de l’humain ou au moins de l’animal, il faut y intégrer une infinité de fonctions mathématiques, en particulier non linéaires en termes d’entrées sensorielles brutes dans les domaines d’intérêt. Il existe plusieurs types de Machine Learning (ML) :

La feuille de route de l’apprentissage machine (ML) peut être schématisée de la façon suivante :

Comment ces techniques aident-elles en intelligence d’affaires (BI)?

Toujours plus populaire, l’intelligence d’affaires se base en grande partie sur les données et l’information. Cependant, la partie traitement et analyse de données massives (Big Data) prend également une part de plus en plus prépondérante dans ce domaine.

Certaines entreprises dans les marchés des assurances, télécommunications, utilités publiques et du commerce au détail utilisent ou envisagent de se doter d’une stratégie visant à faire de l’analyse prédictive, afin d’adapter leurs discours, offres et tactiques envers leurs clients. Dans ce contexte, le Machine Learning est une excellente alternative pour remplacer les techniques classiques de prévision et d’estimation. De plus, cette technique est dynamique et peut constamment évoluer et ainsi s’adapter à de nouvelles réalités en termes de données et de règles d’affaires.

Conclusion

L’apprentissage machine, qui découle de l’intelligence artificielle, représente la clé de l’analytique en vue de construire des modèles prédictifs dynamiques générant des prévisions de plus en plus précises. Cette technique est un outil central de l’intelligence d’affaires. Les derniers développements tels que les réseaux de neurones artificiels et l’apprentissage approfondi (Deep Learning) sont de plus en plus présents en intelligence d’affaires.