Quels sont les domaines d’application du Machine Learning ?

machine learning avec un robot et un humain

Le Machine Learning (ML), appelée également apprentissage automatique, est une technologie fortement liée à l’intelligence artificielle (IA).  C’est la meilleure science qui permet de tirer profit du Big Data et de ses opportunités. Cette technologie est, en effet, susceptible d’extraire des informations de valeur parmi de nombreuses sources de données complexes, et ce sans besoin de l’intervention de l’homme.Mais, quelles sont les différents domaines d’application de Machine Learning ?

Le Machine Learning est appliqué dans le domaine de la finance

Le traitement automatique des données d’une entreprise permet de révéler toutes les formes de transactions frauduleuses, telle que l’utilisation des cartes bancaires volées. 

Les entreprises sont devenues susceptibles d’identifier les services les plus pertinents selon le profil de chaque client. Il est, donc, possible de proposer des offres sur-mesure dans l’objectif de combler les exigences des clients. 

Grâce à la technologie Machine Learning, il est possible aujourd’hui d’anticiper les antécédents de potentiels emprunteurs et de réaliser les statistiques relatives aux capacités de remboursement d’une manière automatique. 

Le Machine Learning permet, en outre, un déchiffrage plus précis des opportunités de mise en œuvre de projets, en tenant compte de tout type de risques. C’est le fruit de l’aptitude des ordinateurs à prévoir les fluctuations boursières en s’appuyant sur les données récoltées durant les années précédentes.

Le rôle de Machine Learning dans le domaine de marketing

La technologie de Machine Learning contribue à l’élaboration d’offres commerciales sur-mesure répondant aux besoins des clients. Le « deep learning » figure aujourd’hui parmi les solutions high tech les plus pertinentes.

Pratiquement, l’automatisation des analyses de nouvelles informations permet de connaître les offres promotionnelles les mieux appréciées, de booster les campagnes publicitaires et d’anticiper les nouvelles attentes des clients avant le lancement de nouveaux produits/services. 

Grâce à l’apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent enregistrer certaines informations qui permettent d’avoir une idée sur les profils des clients. Il s’agit notamment des historiques d’achats et des éléments permettant de connaître les services ou produits qui intéressent chaque catégorie d’acheteurs.

Le marketing et la satisfaction clients sont bien entendu indissociables. L’algorithme de Machine Learning est susceptible d’analyser les publications sur les réseaux sociaux. Si la pertinence est avérée, la publication apparaît sur le fil d’actualité du client. Le cas contraire, le post ne s’affiche pas.

L’importance du Machine Learning dans le domaine de l’environnement

Cela peut être étonnant, mais le deep learning a un rôle fondamental dans le domaine de l’environnement. Aujourd’hui, il est désormais possible de confier le calcul du taux de pollution à un ordinateur. 

En identifiant un seuil au préalable, l’ordinateur avertit son utilisateur en cas de dépassement de la limite et peut l’orienter vers les mesures adéquates pour mieux préserver l’environnement. 

Les algorithmes du Machine Learning sont susceptibles d’analyser les nuisances sonores émises par la faune, révéler les zones sujettes à la surpêche, calculer le taux de déforestation….

Dans tous les cas, les informations sont examinées avec une grande précision et classées par pertinence. Ainsi, l’ordinateur peut effectuer des statistiques dans le but d’identifier les mesures à mener en priorité.

Le Machine Learning est appliqué dans le domaine de la sécurité

Grâce à l’apprentissage automatique, il est désormais possible d’utiliser un système de reconnaissance faciale dans le domaine de la sécurité. Il s’agit d’une application logicielle qui permet de transformer les données analogues (un visage) en données numériques selon les traits de visage de l’individu.  

Pour aller plus loin, grâce à l’apprentissage automatique, il est désormais possible d’identifier une potentielle fraude vocale afin d’identifier le lieu de prise de vue, ce qui paraît très pratique dans le domaine de la sécurité. On peut également. Vous l’avez compris, il existe une infinité de domaines d’application du Machine Learning. Il peut s’agir du domaine médical où les machines aident à détecter les maladies avec une précision particulière, du secteur bancaire où l’on cherche à estimer l’aptitude d’une personne à rembourser un crédit ou de l’industrie des transports, où on utilise des systèmes de navigation sans conducteur.