ML : Explorons les Secrets du Machine Learning !
Souvent évoqué, mais rarement compris dans toute sa complexité, le ML (Machine Learning) est à la fois un mystère et une révolution. Il s’agit pourtant du pilier (invisible) sur lequel reposent les derniers outils d’IA (Intelligence Artificielle).
Dans cet article, nous allons explorer les secrets du Machine Learning : de sa définition à ses applications concrètes dans la vie quotidienne (notamment dans les Services Clients modernes). L’avenir de l’IA se construit ici. Et le Machine Learning en est le cœur (si tant est que les machines possèdent un cœur !).
Découvrez ce qui se cache derrière l’acronyme ML
Qu’est-ce que le ML (dans le contexte de l’IA) ?
Le Machine Learning (ou plus simplement ML) est un sous-ensemble essentiel de l’Intelligence Artificielle (IA). La définition du Machine Learning en fait la capacité d’apprendre et de s’améliorer d’une machine à partir de ses expériences (via le développement de ses systèmes et programmes).
Autrement dit, le ML est ce qui permet aux machines d’analyser, d’interpréter et de tirer des conclusions à partir de données complexes. Cette capacité à apprendre est en quelque sorte le moteur d’un outil boosté à l’IA. Car elle facilite une prise de décisions dite “intelligente” (en tout cas proche de ce que pourrait faire un cerveau humain dans un contexte spécifique).
Comment dire Machine Learning en français ?
En français, le terme Machine Learning est souvent utilisé tel quel. Mais on peut également le traduire par “apprentissage automatique” (selon la définition de la CNIL). Cette traduction reflète l’idée que les machines sont capables d’apprendre de manière autonome, à partir de modèles mathématiques qui leur sont implémentés.
C'est quoi les algorithmes de Machine Learning ?
En informatique, un algorithme est un programme mathématique présent dans le système d’une machine qui lui indique que faire et comment le faire (en fonction du modèle configuré).
Les algorithmes de Machine Learning sont les programmes mathématiques qui guident l’apprentissage automatique d’une machine. Ces algorithmes peuvent identifier des tendances, des modèles, et faire des prédictions basées sur les données fournies. Ils s’ajustent en continu pour améliorer leur précision d’analyse et de réponse (le cas échéant, comme avec les machines capables de traiter automatiquement le langage naturel et de générer des textes).
Quel est l'objectif du Machine Learning ?
L’objectif principal du Machine Learning est de permettre aux ordinateurs et autres machines de fonctionner sans intervention humaine directe, en apprenant et en adaptant leurs réactions aux nouvelles données et situations.
La finalité est donc que l’IA implémentée dans un appareil puisse analyser et interpréter des modèles de données afin de permettre l’apprentissage, le raisonnement et même la prise de décision. Cela se traduit par une vaste gamme d’applications, de l’analyse prédictive à l’automatisation des tâches complexes (comme dans le cas du Robotic Process Automation utilisé dans certains Centres de Contacts).
Quels sont les différents types de Machine Learning ?
Sans rentrer dans des considérations techniques, il est possible de distinguer 3 types de Machine Learning :
- L’apprentissage supervisé : où les modèles sont entraînés sur un ensemble de données bien précis (souvent étiquetées).
- L’apprentissage non supervisé : qui implique de travailler avec des données non étiquetées et de découvrir des modèles cachés (y compris des fonctionnalités inédites de la machine !).
- L’apprentissage par renforcement : où les modèles apprennent par essais et erreurs en interaction avec un environnement plus ou moins segmenté et défini.
Quelle est la différence entre l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning ?
L’Intelligence Artificielle est un domaine plus vaste qui englobe le Machine Learning. Tandis que l’IA est la science permettant aux machines d’imiter l’intelligence humaine, le ML est une technique spécifique de l’IA qui enseigne aux machines comment apprendre à partir des données.
Quelle est la différence entre le ML et le Deep Learning ?
Le Deep Learning (“apprentissage profond” en français) est une sous-catégorie du Machine Learning qui utilise des réseaux neuronaux artificiels profonds. Alors que le ML peut fonctionner avec des algorithmes relativement simples, le Deep Learning traite des niveaux de complexité bien plus élevés, imitant le fonctionnement du cerveau humain pour analyser précisément les données. Ces algorithmes possédant de nombreux paramètres et demandent un volume très conséquent de données pour être entraînés.
Qu'est-ce qu'on peut faire avec le Machine Learning ?
En tant que pilier de l’IA, le Machine Learning a ouvert la voie à une multitude d’applications révolutionnaires. Cette technologie amène de nouvelles perspectives dans presque tous les secteurs d’activité. Voici quelques exemples (liste loin d’être exhaustive, tant les possibilités sont nombreuses) :
Reconnaissance vocale et traitement du langage naturel
Le Machine Learning permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain, rendant possible des assistants vocaux intelligents comme Siri ou Alexa. Il est également utilisé pour la traduction et le traitement automatique du langage. Cela facilite la communication entre différentes langues et cultures.
Vision par ordinateur
Grâce au ML, les ordinateurs peuvent désormais reconnaître et interpréter des images et des vidéos. Cette capacité est cruciale dans des domaines tels que la surveillance de sécurité, le diagnostic médical par imagerie et la reconnaissance faciale.
Systèmes de recommandation
Les services de streaming comme Netflix et Spotify utilisent le Machine Learning pour analyser les préférences des utilisateurs et proposer des recommandations personnalisées, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.
Véhicules autonomes
Le Machine Learning est au cœur du développement des voitures autonomes, qui permet aux véhicules d’apprendre à naviguer et à prendre des décisions de conduite en temps réel (sans intervention manuelle du conducteur !).
Trading
Dans le secteur financier, le Machine Learning est utilisé pour analyser d’énormes volumes de données, prédire les tendances du marché et automatiser les prises de décisions de trading (souvent pour maximiser ses gains).
Recherche et développement
Le Machine Learning accélère la recherche (R&D) en permettant l’analyse rapide de données complexes et en facilitant la découverte de nouvelles solutions dans des domaines tels que la chimie, la physique, l’ingénierie, ou encore le marketing.
Focus sur l’intérêt du ML (et de l’IA) dans les Services Clients
L’intégration de l’Intelligence Artificielle dans le domaine du Centre de Contacts ouvre un nouveau champ de possibilités pour améliorer l’expérience client. Voici quelques-unes des manières dont le Machine Learning transforme les Services Clients d’aujourd’hui :
Personnalisation de l'expérience client
Le ML analyse les données des clients pour fournir des recommandations et des services personnalisés. Cela permet aux entreprises d’offrir des expériences sur mesure qui répondent précisément aux attentes et aux préférences individuelles de leurs clients.
Chatbots et assistants virtuels
Grâce au ML, les chatbots IA deviennent de plus en plus sophistiqués. Ils sont alors capables de comprendre et de répondre de manière pertinente (et naturelle !) aux requêtes des clients. Ces assistants virtuels peuvent gérer des tâches répétitives, offrant un service client rapide et efficace 24/7.
Traitement automatisé des réclamations
L’utilisation du ML pour automatiser le traitement des réclamations peut accélérer leurs résolutions (sans intervention humaine directe) et améliorer ainsi la satisfaction des clients. C’est également très utile pour analyser les retours des clients afin d’identifier des problèmes récurrents (et ainsi les opportunités d’amélioration des produits ou services de l’entreprise).
Optimisation des ressources du Service Client
En identifiant les périodes de forte demande et les types de requêtes fréquentes, le ML aide à mieux allouer les ressources humaines et techniques pour une gestion optimale du Centre de Contacts.
Comme vous le voyez, l’adoption du Machine Learning (et de l’IA) dans les Services Clients représente une avancée majeure pour les entreprises désireuses de rester compétitives. Ces technologies ne se limitent pas à améliorer l’efficacité opérationnelle : elles enrichissent l’expérience client en offrant une interaction plus personnalisée, rapide et précise.
Et si vous vous demandez comment déployer l’IA dans votre Service Client (pour bénéficier de ses très nombreux atouts), CustUp est là pour vous aider. Contactez-nous et parlons-en !
Antoine a créé CustUp, cabinet de conseil opérationnel en ingénierie marketing. Il est constamment à l’écoute des nouveaux sujets qui touchent l’IA, les Services Clients et les MarTech. Profitez de son travail de veille en allant lire sa série d’articles dédiés aux acronymes propres à ces thématiques.