Domaines d’application du machine learning

Relative à l’intelligence artificielle, la technologie du machine learning permet d’obtenir des prédictions statistiques. Son application est possible dans plusieurs domaines.

Application dans le domaine des finances

Le machine learning est d’une grande utilité dans le domaine des finances. Par le traitement automatique des données, il est possible d’identifier les différentes formes de transactions frauduleuses, notamment l’usage de cartes bancaires volées. 

Aussi, les établissements financiers peuvent s’appuyer sur cette technologie pour identifier les produits les plus pertinents en fonction du profil de chacun de leurs clients. Il sera ainsi plus facile d’élaborer des offres sur mesure. 

Notez également que les statistiques relatives aux capacités de remboursement sont établies de façon automatique grâce à la technologie de machine learning qui assure l’analyse des antécédents d’un emprunteur potentiel. 

En outre, le machine learning est exploitable pour déchiffrer au mieux les opportunités d’investissement, en considérant les risques. Cela est dû à la capacité des ordinateurs à faire une prédiction des fluctuations boursières, en se fiant aux données récoltées sur les années précédentes.

Application dans le domaine du marketing

Le machine learning est applicable dans le domaine du marketing, en favorisant l’élaboration d’offres commerciales répondant parfaitement aux besoins des consommateurs, ou pouvant les anticiper. 

La technologie fait d’ailleurs partie des solutions high-tech les plus pertinentes quand il s’agit de mettre en place une bonne stratégie de marketing. 

De façon concrète, les analyses sont automatisées en considérant la réception de nouvelles données, dont l’utilisation optimise les campagnes publicitaires, identifie les offres promotionnelles les plus appréciées, et permet de comprendre les nouvelles attentes pouvant servir de base à l’élaboration de nouveaux produits ou services. Le machine learning est bénéfique aussi bien aux consommateurs qu’aux commerciaux, car il assure un ciblage correct.

Les résultats et objectifs

La conséquence est évidemment l’augmentation des ventes. Et cela est plus appréciable que les résultats issus des pratiques marketing classiques. Les achats sur internet étant très développés, les ordinateurs pourraient enregistrer certaines données permettant de dresser les profils d’acheteurs. C’est notamment le cas des historiques d’achats qui sont d’une haute importance pour connaître les produits ou services ayant de l’intérêt pour chaque consommateur. 

On ne peut dissocier marketing et satisfaction client, et les algorithmes du machine learning font le nécessaire pour que cette satisfaction soit totale. On peut s’en servir par exemple pour analyser les publications publiées sur les réseaux sociaux. Et c’est seulement en cas de pertinence avérée qu’il y a affichage du post sur le fil d’actualité du consommateur. Ce dernier ne peut qu’être satisfait de ce qu’il voit puisque cela fait partie de ses préférences.

Application dans le domaine de l’environnement

L’utilité du machine learning est également une réalité dans le domaine de l’environnement. Il est possible par exemple pour un chercheur de confier à un robot l’analyse du taux de pollution, après avoir défini en amont un seuil. Ce dernier sera automatiquement averti dès que la limite est dépassée. 

Ensuite, la machine peut le guider vers les mesures appropriées pour une bonne protection de l’environnement. Les algorithmes de machine learning ont la capacité d’analyser les nuisances sonores que la faune subit, de détecter les zones où la surpêche est pratiquée, ou encore d’évaluer le taux de déforestation. 

Dans l’univers de l’environnement, le machine learning fonctionne de façon pointilleuse pour décortiquer les données dans les moindres détails. Puis, elles sont hiérarchisées par pertinence. Les éléments nécessaires apparaissent ainsi pour l’établissement de statistiques permettant d’identifier les actions à mener en priorité.

Application dans le domaine de la sécurité

Par ailleurs, il est possible de recourir au machine learning dans le domaine de la sécurité. La technologie permet particulièrement de rendre meilleure la reconnaissance faciale et la reconnaissance vocale. Elle différencie une personne et une autre qui lui ressemble. L’algorithme pousse l’apprentissage plus loin au point de pouvoir situer le lieu de prise de vue. Le machine learning est ainsi plus pratique et performant que d’autres technologies.

En cas de fraude vocale potentielle, la détection aura l’air d’un jeu d’enfant avec le machine learning. Aussi, l’algorithme peut aider à savoir qu’un contenu chargé sur le web à des fins monétaires n’appartient pas à un autre utilisateur.

Le machine learning est surtout très apprécié pour sa capacité à sécuriser les transactions bancaires ainsi que les données sensibles externalisées vers le cloud. Les entreprises sont très heureuses de l’avènement de cette technologie qui protège au mieux leurs informations. Quand on sait que le vol ou la perte de données peut avoir des conséquences inimaginables, il est mieux pour les organisations, quelle que soit leur taille, d’utiliser la machine learning pour garantir une sécurité sans faille.