Système d’intelligence axé sur l’apprentissage et le raisonnement, le Machine Learning est utilisé au quotidien dans de nombreux domaines. Par exemple, les systèmes de reconnaissance vocale d’Apple et de Google s’appuient sur le Machine Learning pour fonctionner. Découvrez dans les lignes suivantes d’autres cas d’utilisation de cette technologie. Selon la nature des données, de leur volume et de l’utilisation des informations obtenues, il peut être plus indiqué d’utiliser un certain type d’algorithme.
Utilisation du Machine Learning dans la relation client
Assistants virtuels : les chatbots
Il est possible d’utiliser le Machine Learning dans la relation client. D’ailleurs, les chatbots apparaissent parmi les applications les plus en vue dans le Machine Learning. Ces assistants virtuels conversent avec des humains en se fiant à des scénarios préétablis et à l’analyse prédictive de données. Bien qu’ils ne remplacent pas totalement les conseillers humains, les chatbots offrent de nombreux avantages dans le domaine de la relation client. On peut citer la réactivité du fait d’une présence en dehors des heures de travail, le gain de temps et l’amélioration continue du service grâce à l’analyse des données et de la sémantique. Plus le chatbot interagit, plus ses analyses sont précises.
Pourquoi mettre en pratique le Machine Learning ?
Une technologie de Machine Learning peut être mise en pratique dans plusieurs cas et situations différentes. Lorsqu’elle est déployée pour parfaire la relation client, il n’est plus indispensable pour le client de passer par une application tierce qu’il doit télécharger et installer. Ce dernier peut trouver des réponses à ses préoccupations en passant par le site internet de l’entreprise ou en allant sur Facebook Messenger qui aide à programmer les chatbots.
Recours au Machine Learning en cybersécurité
Anticiper les risques
On a recours au Machine Learning dans le domaine de la cybersécurité. Les algorithmes de cette technologie ont la capacité d’analyser les données volumineuses en un temps limité. Ils parviennent ainsi à identifier plus rapidement des menaces que l’être humain, même celles qui ne sont pas bien connues. Le Machine Learning est une excellente solution pour anticiper les éventuels risques.
Combiner plusieurs algorithmes
Toutefois, pour une meilleure détection des menaces, l’utilisation d’un seul algorithme ne suffit pas. Il est, en effet, indispensable d’en employer plusieurs. Différents algorithmes doivent nécessairement être mis en place dans le système de Machine Learning pour obtenir de bons résultats de détection des virus en matière de cybersécurité. Et chaque outil utilisé doit être spécialisé dans une certaine famille de malwares.
Utilisation du Machine Learning pour la recommandation de produits
E-commerce et Machine Learning
Dans le e-commerce, le Machine Learning intervient pour parfaire diverses prestations, notamment la recommandation de produits. Celle-ci peut se faire de manière personnalisée en s’appuyant sur les préférences de chaque client. Sur le plan physique, en boutique, les vendeurs ont la possibilité d’anticiper les souhaits de leurs clients les plus fidèles car ils les connaissent bien. En ce qui concerne la vente en ligne, celle-ci est facilitée et optimisée, les algorithmes de Machine Learning étant capables de proposer le bon produit à chaque client après l’agrégation d’une quantité massive de données, comme l’historique d’achats et le comportement des clients. Grâce à cette application de l’intelligence artificielle, il est possible d’orienter au mieux les clients et de bénéficier d’un trafic qualifié, ce qui a pour conséquence l’augmentation des ventes. Ce fonctionnement est également effectif au niveau des points de vente physiques qui ont l’habitude de recevoir un nombre important de clients.
Mise en pratique du Machine Learning pour faire des diagnostics médicaux
Des diagnostics précis
Il est vrai que la consultation d’un médecin est indispensable et doit être la priorité pour comprendre ce qui est en cause dans la détérioration de la santé d’un individu. Mais on peut aussi en savoir plus en se fiant au Machine Learning. En effet, cette technologie aide à l’établissement des diagnostics médicaux précis en considérant les essais cliniques, les recherches et les études qui sont mis en relation avec les données de chaque patient. C’est l’analyse de milliers de données par la Machine Learning qui permet à ce que cela soit possible.
En outre, un chatbot a la capacité d’analyser les symptômes présentés par un patient et répondre aux questions d’un utilisateur sur son état de santé. Cela permet à la prise en charge médicale de se faire rapidement et idéalement.
Remplacement d’images dans les vidéos
Le Machine Learning permet également une identification plus précise des images. En utilisant certains logiciels de cette technologie, il est possible de transformer des images directement dans une vidéo. Cela aide à retrouver facilement des éléments similaires afin de les regrouper et d’être à même de les modifier en se servant de logiciels adaptés.
