Machine Learning: pourquoi suscite-t-il tant d’intérêt ?

La transformation digitale est en marche et certaines entreprises peinent aujourd’hui à suivre la vitesse d’adaptation aux nouveaux usages qui changent, pour la plupart d’entre elles, les manières de créer de la valeur et risquent parfois de remettre en péril leurs business models et menacer leur viabilité. Parmi les avancées technologiques les plus importantes, le Machine Learning participe aussi à la mise en œuvre de cette transformation qui s’accélère. L’intelligence artificielle va avoir des conséquences immenses sur nos vies et compte bien même concurrencer notre intelligence humaine.

Une révolution au rythme des évolutions

Au cours des dernières années, les entreprises se sont appuyées sur l’analyse des données pour accroitre leur efficacité et acquérir un avantage concurrentiel. Aujourd’hui, plusieurs d’entre elles se retrouvent dans l’obligation d’analyser de manière beaucoup plus profonde les données dont elles disposent et d’imaginer une nouvelle façon, rapide - en temps réel - et novatrice de les analyser ; tout cela pour améliorer leur compétitivité.

Notre objet favori, le smartphone permet de nos jours de stocker beaucoup plus de données avec une meilleure puissance de calcul et capable de gérer une plus grande quantité de données, à la fois complexes et non structurées qu’un ordinateur des années 80 (il suffit de comparer les performances d’un ordinateur des années 80 avec celles d’un iPhone de dernière génération pour s’en apercevoir). Grâce à cette augmentation considérable des capacités de stockage de données et la rapidité de leur traitement avec la technique dite de « Machine Learning », les entreprises peuvent désormais opter pour des stratégies d’analyse et d’exploration de leurs données couvrant de plus larges périmètres. Dans l’industrie automobile par exemple, une voiture autonome est capable, à travers ses capteurs, de collecter près de 1Go de données par seconde, encore faut-il bien les exploiter pour prendre des décisions fiables. Il est essentiel que les systèmes disposent d’une grande vitesse de calcul et d’interprétation de cette masse d’informations. On assisterait à des prises de décisions plus rapides et maitrisées.

Un changement de paradigme capable de faire changer notre façon d’agir

Derrière « le Machine Learning », on trouve plusieurs domaines d’études : l’intelligence artificielle, les statistiques, l’informatique… Cette combinaison de plusieurs disciplines permet une meilleure exploitation des données à travers des algorithmes d’apprentissage automatique. Ces derniers aident à réaliser une analyse prédictive pour remplir un objectif précis. En d’autres termes, il s’agit d’un processus qui est capable d’établir des liens de corrélation entre des événements et d’en déduire les actions et décisions à prendre. Le modèle ainsi formé peut alors être utilisé en boucle et itérativement pour évaluer de nouvelles données et prédire un comportement. Une technique qui peut être appliquée dans plusieurs secteurs d’activité au service de divers usages : la prédiction des comportements clients et de leurs habitudes de consommation/achat, la publicité ciblée, la détection de fraudes, la reconnaissance d’images, la maintenance préventive d’équipements…et bien d’autres encore.

Les données collectées en temps réel peuvent provenir de capteurs, d’appareils connectés, des opérations de transactions financières, du comportement d’un internaute en ligne, etc.  Les sources de données et les formes d’analyse varient également selon les secteurs.

Dans l’industrie automobile, les constructeurs peuvent analyser et contrôler des données de systèmes de sécurité embarqués, de vitesse, de la pression d’huile, de la température du moteur, de la consommation pour plus de confort et de sécurité à bord des véhicules.

Pour les professionnels de la santé, les organismes peuvent mesurer les données biométriques, telles que la glycémie, la tension artérielle, le rythme cardiaque afin de mieux suivre et traiter leurs patients en assurant une meilleure qualité de soins.

Les acteurs de l’énergie et des utilities sauront également contribuer, en se basant sur du Machine Learning, à l’essor des futures villes intelligentes. Le recueil et l’analyse des informations sur la consommation de l’énergie, de l’eau de leurs clients permettront de concevoir, de mettre en œuvre et d’exploiter des solutions et des services d’efficacité énergétique et environnementale aidant ainsi les entreprises et les collectivités à mieux utiliser les énergies et à réduire leur impact environnemental afin de poursuivre sereinement leurs politiques d’économie d’énergie et de réduction d’émission de CO2.

De facto, le Machine Learning peut ouvrir le champ à d’autres applications et à d’autres usages dans ce monde où le numérique occupe désormais une grande place dans notre vie : réseaux sociaux, internet des objets, paiement mobile, smart home, notre réalité quotidienne se digitalise. Face à ce changement dans les comportements, chaque entreprise doit savoir se métamorphoser pour révolutionner ses manières de créer de la valeur si elle ne veut pas être dépassée et il est maintenant important pour elles de savoir prendre des décisions en temps réel et c’est là où l’utilisation du Machine Learning peut trouver tout son intérêt et présenter un atout fondamental.

Une organisation à adapter, des défis à relever

Le Machine Learning tend à se démocratiser et devient une pratique récurrente au sein des entreprises qui souhaitent transformer leurs actifs de données en une fabrique capable de les valoriser. Pour qu’elle soit bénéfique et efficace, son implémentation implique la nécessité d’adapter le SI pour qu’il devienne un environnement d’analyse permanent en anticipant les cas d’usages métiers qui peuvent apparaître.

Afin de mieux intégrer ce potentiel dans l’entreprise, il faudra rendre l’analytique accessible aux experts métiers en rapprochant données et outils d’analyse. Enfin, les entreprises devront également mettre les données au cœur de leurs stratégies IT au service du business où la prise de décision serait principalement axée sur les données.

Développer une culture autour de la donnée et investir dans des technologies et des infrastructures appropriées demeurent les principaux facteurs clés de succès pour réussir une telle ambition.