Découvrez 4 avantages d'appliquer l'apprentissage automatique dans votre entreprise

Une culture données pilotées, autrement dit, avec une gestion basée sur l'orientation des données, elle garantit un avantage concurrentiel, une rapidité dans les décisions et des révisions des stratégies précédemment définies apprentissage automatique ^le sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre à partir de données, d'identifier des modèles et de faire des prédictions sans s'appuyer sur des règles préprogrammées et qui est l'un des outils qui contribuent à l'ensemble du processus. 

Douglas Costa, CTO de Deal Group, conseil en services technologiques, et, il affirme que l'apprentissage automatique est devenu indispensable pour les entreprises. Les projections renforcent sa thèse : a Gartner il a souligné que 75% d’entreprises investiront d’une manière ou d’une autre dans l’apprentissage automatique en 2025. 

“Les algorithmes d'apprentissage des machines évoluent au fur et à mesure qu'ils sont exposés à plus d'informations Aujourd'hui, il est déjà largement utilisé dans des secteurs tels que le commerce électronique, la finance, la détection des fraudes, ainsi que l'optimisation des chaînes de production et la présentation de recommandations personnalisées dans diverses activités de”, souligne Douglas.Il explique également que l'apprentissage automatique traite les données à grande échelle et à grande vitesse, générant connaissances une fois impossible à réaliser manuellement.“By en utilisant des données, les entreprises peuvent augmenter l'efficacité, améliorer l'expérience client et stimuler l'innovation de”, dit-il.

Pour souligner l'importance de l'apprentissage automatique, l'expert signale 4 avantages d'une utilisation en entreprise :  

1. Automatise les processus en réduisant les tâches répétitives et manuelles : “ Gagne du temps pour que l'équipe puisse se concentrer sur des activités plus stratégiques qui nécessitent des efforts intellectuels ”, explique Douglas.  
2. Prédictions précises : les données d'apprentissage automatique anticipent les tendances du marché, les demandes futures et les comportements des consommateurs. 
3. Décisions basées sur l'information : “ devient réalisable pour convertir les données brutes en connaissances actionnable, qui soutiennent des décisions plus efficaces et agiles”.  
4. Expérience personnalisée : avec l'apprentissage automatique, il est possible de proposer un parcours client plus pertinent et individualisé”.  

L'exécutif fait une mise en garde : “Les modèles sont aussi bons que les informations qu'ils sont alimentés, mais des informations incomplètes ou biaisées peuvent conduire à des résultats inexacts ou nuisibles. Il faut donc être prudent dans l'approche visant à garantir l'intégrité et la sécurité, avec des solutions qui valident la qualité de l'information et protègent les systèmes contre les menaces numériques”, conclut le CTO.