Apprentissage automatisé et Internet des objets : les défis

La croissance et l’expansion de l’intelligence artificielle (IA) et de l’Internet des objets (IO) ont changé de façon importante la façon dont les organisations régulent leurs flux de travail et la manière dont les clients réagissent au marché.

En raison de l’adoption rapide de l’intelligence artificielle et de l’internet des objets par les industries et les entreprises axées sur la relation client, des recherches et des prévisions récentes prédisent que l’IA et l’IO reconfigureront et amélioreront l’ensemble des processus opérationnels. Dans un tel contexte, les entreprises se font concurrence pour embaucher des professionnels qui connaissent bien les rouages de l’apprentissage automatisé. Malheureusement, la pratique a montré que les choses ne sont pas si simples.

Alors que le besoin d’ingénieurs experts en apprentissage automatique a augmenté de façon exponentielle, le nombre de professionnels, quant à lui, dans le domaine de l’apprentissage automatisé, est resté stable. Pour tenter de se préparer adéquatement, les entreprises essaient de faire en sorte que leurs employés suivent des cours d’apprentissage automatique afin de pouvoir s’adapter à ce qui les attend dans le futur.

Puisque les clients ont commencé à utiliser des appareils domestiques intelligents tels que Alexa d’Amazon et Google Home, ainsi que des appareils intelligents embarqués dans des systèmes de domotique, les installations domestiques et commerciales intelligentes récentes vont au-delà du simple thermostat et de l’éclairage à contrôler, comprendre et mettre en oeuvre l’apprentissage automatisé devient un incontournable pour les entreprises. Cependant, il ne faut pas oublier que ces installations numériques fournissent des informations qui profitent largement aux entreprises et aux services publics en termes de maintien des relations avec la clientèle, tout en établissant de nouvelles références en termes de marché.

L’apprentissage non supervisé joue un rôle fondamental lorsqu’il s’agit de créer des systèmes de recommandation basés sur des produits. La plupart des sites Web de commerce électronique, tels qu’Amazon ou eBay, utilisent l’apprentissage automatisé pour recommander des produits. Les algorithmes d’apprentissage automatisé utilisent l’historique d’achat des clients et le synchronisent avec un large inventaire de produits pour révéler des modèles cachés et afficher des produits similaires. Amazon permet ainsi aux utilisateurs de voir les produits liés à celui qui a été acheté, démontrant ainsi à quel point Amazon a une compréhension claire de comment l’internet des objets fonctionne et comment il peut être utilisé de diverses manières.

Étant donné que la plupart des commerçants effectuent des tâches similaires, telles que les tâches effectuées sur les réseaux sociaux, l’envoi de courriels promotionnels, ou les tâches liées à l’administration principal, toutes des tâches qui consomment beaucoup de temps, les algorithmes d’apprentissage automatisés permettent d’automatiser le courrier et la commercialisation via les réseaux sociaux, ce qui permet d’économiser du temps lors de l’exécution de tâches répétitives. Sur le marché, il existe plusieurs entreprises qui offrent des outils d’automatisation pour le marketing, tels que Marketo. Ces outils aident à attirer et fidéliser les clients, en lançant des campagnes via l’analyse des performances.

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© Prospective|Société, 2018

 

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