Les entreprises, qu’il s’agisse de PME, de TPE, ou d’ETI, sont de plus en plus enclines à utiliser quotidiennement des outils liés à l’intelligence artificielle. Que cela soit pour l’accélération de certains processus, la réduction des erreurs humaines ou l’automatisation des tâches sans valeur ajoutée, les algorithmes d’intelligence artificielle participent à la transformation digitale des entreprises tout en leur faisant gagner en productivité, de façon pérenne. Et pour ce faire, le machine learning n’y est pas pour rien… Zoom sur cette technologie d’intelligence artificielle basée sur l’interprétation de données.

C’est quoi le “machine learning” ?

Le terme de machine learning s’est, ces dernières années, largement démocratisé. Branche de l’intelligence artificielle, ce que l’on peut, en bon français, appeler “apprentissage statistique automatique”, “ apprentissage artificiel” ou encore pour les plus avertis, “ML”, s’est intégré dans de nombreux domaines pour des applications très diverses… et prometteuses.

Mais de quoi parle-t-on exactement ? Le machine learning, c’est le fait de permettre à un ordinateur d’identifier et d’apprendre des modèles et formules, à partir de données, et, in fine, de prendre des décisions en autonomie, sans avoir au préalable été explicitement programmé pour. Il s’agit donc d’une intelligence artificielle qui sait “tirer des enseignements” des données et modèles auxquels elle aura été fréquemment exposée.

Pour ce faire, on apprend donc notamment à l’ordinateur à analyser des données et identifier des schémas. L’amélioration de la machine, de ses performances et ses décisions est rendue possible grâce à un apprentissage reposant sur des algorithmes et des modèles. En résultent idéalement une automatisation de tâches complexes, la prédiction de tendances, l’optimisation de processus, et des actions plus ou moins sophistiquées.

Apprentissage artificiel : quel intérêt pour les entreprises ?

Les applications de l’AI, dans les entreprises, sont nombreuses. Mais dans le cadre du machine learning, l’enjeu n’est pas simplement d’automatiser et ainsi accélérer des tâches sans réelle valeur ajoutée puisqu’il s’agit bien d’un apprentissage. En clair, les ordinateurs n’appliquent pas simplement une commande pour laquelle ils ont été codés, mais peuvent adapter leurs tâches et décisions en fonction de conditions ou de contextes changeants. On peut donc viser une amélioration de ses opérations avec l’aide d’une machine intelligente qui n’aura de cesse de progresser dans le temps, plus elle aura été nourrie de données.

Santé, ressources humaines, logistique, agriculture, tourisme, industrie, cybersécurité, finances, éducation… Tous les secteurs et métiers ou presque peuvent utiliser le machine learning. Que cela soit pour améliorer des processus en interne, comme optimiser des opérations et échanges avec des acteurs externes à l’entreprise (clients, investisseurs ou partenaires par exemple). Si le machine learning ne peut remplacer les postes d’hommes et de femmes, il a pour visée de les améliorer, ou du moins de faciliter le quotidien. Et il ne s’agit pas que d’une question de rapidité de traitement, mais bien d’optimisation grâce à des algorithmes entraînés pour dépasser les limites humaines. Ces dernières pouvant concerner la mémoire humaine, ou encore le champ de connaissances et de compétences.

Concrètement, le machine learning peut donc permettre de diminuer des erreurs humaines, comme des erreurs de saisie, d’améliorer l’analyse de données en grand volume pour la rendre plus rapide et pertinente, de résoudre des problématiques nécessitant le traitement de nombreuses informations, d’anticiper une perte de clientèle ou d’employés, de planifier des stock, de gérer des ressources, d’optimiser des campagnes marketing davantage ciblées, de prédire des tendances, d’évaluer un paysage concurrentiel, de détecter des risques d’interruption ou de besoins en maintenance, d’identifier des postes de dépense peu stratégiques, mais aussi d’automatiser des services clients plus sophistiqués avec des chatbots plus “humains”, interactifs et “personnalisés”.

Malgré les applications quasiment illimitées du machine learning, encore trop peu d’entreprises, en France, ont choisi de miser sur cette technologie de l’intelligence artificielle pour faire évoluer leurs processus et performances. Dans les services RH et comptabilité des entreprises par exemple, où l’analyse de données peut s’avérer incroyablement instructive – mais également laborieuse – le machine learning peut représenter un gain de temps, de précision et de clairvoyance. Et pourtant, ce réel avantage compétitif semble donc peu évident. En effet, selon une étude commanditée par Factorial, seulement 14 % des entreprises françaises feraient appel au machine learning pour mettre à profit leurs données RH.

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