L'apprentissage automatique (ML), un type d'intelligence artificielle, est devenu un atout inestimable pour l'innovation commerciale. Le Machine Learning permet aux machines de reconnaître des motifs et de faire des prédictions à partir de grandes quantités de données, permettant ainsi aux entreprises d'opérer, de rivaliser et de prospérer dans de nombreuses industries.
Le Machine Learning peut révolutionner votre entreprise en automatisant les processus, en optimisant les opérations, en améliorant l'expérience client, en augmentant la précision et la rapidité tout en faisant de meilleures prédictions exploitables, ainsi qu'en offrant des opportunités d'économies de coûts. L'apprentissage automatique (ML) peut devenir un atout indispensable pour votre entreprise.
Cet article examinera les avantages de l'apprentissage automatique (ML) et ses applications possibles aux entreprises en 2023.
Qu'est-ce que le machine learning exactement, et comment impacte-t-il les entreprises ?
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données ou d'expériences précédentes sans programmation explicite. Il aide les machines à reconnaître des motifs dans de grandes quantités de données pour prédire leurs propres résultats grâce à des techniques de modélisation statistique. Des algorithmes ML avancés et des modèles statistiques sur mesure aident les machines à analyser de grands volumes d'informations dans ce processus.
La nature révolutionnaire de l'apprentissage automatique réside dans sa capacité à générer des insights exploitables et à utiliser la prise de décision basée sur les données, contrairement à ses prédécesseurs qui dépendaient fortement de l'analyse manuelle et des règles prédéfinies. L'apprentissage automatique permet aux organisations de libérer tout le potentiel de leurs données, contrairement aux méthodes traditionnelles qui reposent fortement sur l'analyse manuelle ou des règles prédéterminées ; de plus, il permet aux entreprises de découvrir des opportunités précieuses en automatisant des tâches complexes, en dévoilant des motifs cachés ou en s'adaptant rapidement en réponse à des circonstances changeantes.
Voici quelques-uns des principaux avantages que le ML no-code peut offrir :
Améliorer l'expérience client
L'IA peut améliorer et personnaliser les interactions avec les clients. Le machine learning joue un rôle essentiel ici en offrant des suggestions aux clients ou aux employés en fonction de comportements passés. De plus, l'IA automatise les interactions, par exemple via des chatbots qui utilisent les données collectées lors de conversations passées pour fournir des réponses précises.
Débloquer de nouvelles opportunités :
L'IA peut débloquer de nouvelles opportunités commerciales. Les entreprises peuvent découvrir des marchés inexplorés, des segments de clients et des créneaux de produits en analysant des données. L'IA et le machine learning peuvent ouvrir de nouvelles sources de revenus et offrir aux entreprises des opportunités d'expansion dans un marché en constante évolution en aidant à développer des produits et services spécifiquement adaptés aux demandes des clients.
Prédictions exploitables
Avancé plateformes d'IA sans code peuvent analyser les comportements des consommateurs pour prédire leur comportement, les futurs travailleurs du secteur financier s'attendant à davantage de conseillers robots alimentés par l'IA.
Les technologies d'IA et de machine learning ont rapidement évolué au fil du temps pour devenir des technologies commerciales essentielles, révolutionnant la manière dont les organisations analysent et accèdent aux données pour une prise de décision plus intelligente et une efficacité accrue. Les équipes IT et de science des données se préparent aux avantages des plateformes alimentées par l'IA dans leurs organisations.
Précision améliorée
L'apprentissage automatique permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et opportunes avec une plus grande efficacité et efficacité, conduisant à des gains d'efficacité opérationnelle. Les modèles de machine learning, par exemple, peuvent être utilisés dans l'industrie financière pour traiter rapidement de grands volumes de données tout en détectant les transactions frauduleuses de manière plus précise ; cela réduit l'impact de la fraude sur les entreprises et leurs clients.
Prise de décision automatisée
Selon un rapport publié par McKinsey and Company, plus de 45 % des activités professionnelles peuvent être automatisées par le machine learning - soulignant son importance pour les entreprises. Bien que le rapport ait été initialement publié en 2015, ses conclusions sont toujours pertinentes aujourd'hui, les modèles de deep learning devenant un domaine de l'IA qui analyse les motifs au sein des données pour prévoir les états et événements futurs.
Personnalisation
Le machine learning peut transformer la fabrication en permettant la personnalisation de masse. Alors que les produits personnalisés ne pouvaient auparavant être créés qu'à travers un travail manuel fastidieux, les avancées des plateformes de machine learning sans code sont désormais capables de créer automatiquement des designs personnalisés en fonction des spécifications des clients, permettant aux fabricants de produire en masse des articles personnalisés plus rapidement sans coûts supplémentaires.
Économies de coûts
En automatisant des tâches chronophages et répétitives, des algorithmes ML personnalisés peuvent améliorer l'efficacité opérationnelle tout en libérant des ressources qui pourraient autrement être gaspillées.
Réduction des erreurs humaines
L'un des principaux avantages de l'IA et du machine learning dans les entreprises est la réduction des erreurs humaines. IA sans code Les outils peuvent automatiser des tâches répétitives telles que la saisie de données pour réduire les risques d'erreur humaine tout en détectant également des motifs ou des anomalies que les humains pourraient manquer. Cela permet aux entreprises de détecter les erreurs avant qu'elles ne causent des problèmes pour l'entreprise ; une étude de McKinsey a révélé que l'utilisation de ML pouvait réduire les erreurs jusqu'à 80 % !
Maintenance Prédictive
La maintenance prédictive est une technique d'analyse de données qui utilise des outils de surveillance des conditions pour mesurer la performance opérationnelle. Les entreprises peuvent réduire les coûts et éviter les interruptions en planifiant la maintenance plus efficacement – les algorithmes AI/ML offrent des avantages significatifs, comme en témoignent des entreprises telles que General Electric, qui ont mis en œuvre des solutions de maintenance basées sur l'IA et le ML, réduisant ainsi les pannes de moteurs d'avion de jusqu'à 33 % !
Personnalisation
La technologie IA sans code peut aider à créer une expérience d'achat personnalisée. Amazon utilise des algorithmes de machine learning pour suggérer des produits en fonction de l'historique des clients. Cela rend la recherche de ce que vous cherchez beaucoup plus rapide tout en créant une expérience d'achat agréable pour les clients.
Analyse des sentiments
Les entreprises utilisant l'analyse de sentiment pour analyser les avis des clients peuvent tirer parti du machine learning (ML) pour détecter des tendances et des sentiments dans les retours et avis des clients, ainsi que pour identifier des domaines à améliorer. Ces données permettent aux entreprises de mieux comprendre les préférences des clients, d'augmenter la qualité du service client et de prendre des décisions de développement de produits plus éclairées.
Par exemple, les entreprises de l'hôtellerie peuvent utiliser le machine learning (ML) pour identifier les avis en ligne qui révèlent des plaintes courantes et des domaines d'excellence, ce qui leur permettra de mieux répondre aux attentes des clients en adaptant leurs offres en conséquence.
Les plateformes eCommerce qui utilisent des plateformes alimentées par l'IA peuvent utiliser le machine learning pour fournir des recommandations de produits personnalisées basées sur l'historique de navigation et les achats précédents, offrant une satisfaction client accrue tout en stimulant la croissance des revenus. Ce niveau de personnalisation augmente la fidélité des clients tout en générant des revenus.
Détection d'anomalies
Les plateformes ML avancées peuvent analyser rapidement et avec précision de grands volumes de données pour détecter rapidement des anomalies, des motifs et des tendances qui indiquent une fraude ou d'autres risques afin de se protéger, de protéger leurs clients et d'éviter des pertes financières en abordant rapidement et efficacement les problèmes potentiels identifiés comme étant risqués.
Les banques, parmi d'autres secteurs, dépendent fortement du machine learning pour détecter la fraude. Il utilise diverses variables telles que le comportement des utilisateurs, la localisation géographique, l'historique des transactions, les habitudes de dépenses et l'historique des utilisateurs pour développer des modèles prédictifs. Un modèle de vérification de carte pourrait potentiellement identifier une fraude lorsque plusieurs utilisations de cartes ont lieu dans un court laps de temps - par exemple si les clients utilisent leurs cartes rapidement dans divers pays.
Conclusion
Le machine learning a révolutionné les opérations commerciales. Il soutient les décisions basées sur les données et donne aux organisations un avantage concurrentiel, et la disponibilité accrue des données fait du machine learning un atout indispensable dans de multiples industries. Grand View Research estime que l'industrie mondiale du machine learning atteindra 6 milliards de dollars d'ici 2027, avec une croissance de 43,8 % entre 2020 et 2025.
L'intelligence artificielle (IA), le domaine technologique superset du ML, a joué un rôle essentiel en aidant les entreprises à adopter des plateformes d'automatisation. L'assistant de codage Copilot AI de Microsoft et les plateformes alimentées par l'IA conversationnelle ChatGPT ont aidé à rationaliser les tâches pour les utilisateurs non techniques ainsi que pour les développeurs.
L'IA et le ML ont un potentiel immense pour transformer les opérations commerciales - même les plus petites. Les deux domaines continueront de progresser, modifiant fondamentalement la manière dont les entreprises fonctionnent.
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