Les entreprises génèrent d'énormes quantités d'informations à travers les transactions, les interactions avec les clients, les plateformes numériques, les opérations et les systèmes connectés. L'enjeu ne consiste plus seulement à collecter ces informations, mais à y trouver des schémas utiles et à les transformer en meilleures décisions.
L'apprentissage automatique (machine learning) fait partie des technologies qui aident les organisations à relever ce défi. En identifiant des relations et des schémas dans les données, les modèles d'apprentissage automatique peuvent soutenir la prévision, la classification, les recommandations, l'évaluation des risques et d'autres activités de l'entreprise.
Cette technologie ne supprime pas le besoin de jugement humain. Sa valeur pratique tient plutôt à ce qu'elle aide les organisations à analyser l'information plus efficacement et à s'appuyer sur des éléments probants pour étayer leurs décisions.
Comprendre l'apprentissage automatique en entreprise
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle des systèmes informatiques apprennent des schémas à partir des données et les utilisent pour effectuer des prédictions ou des classifications. Plutôt que de programmer manuellement chaque résultat possible, les organisations fournissent aux modèles des données pertinentes et exploitent les schémas obtenus pour des tâches spécifiques.
Les applications en entreprise peuvent consister à prédire le comportement des clients, à détecter des transactions inhabituelles, à prévoir la demande, à estimer des risques et à recommander des produits ou des services.
Différentes approches d'apprentissage automatique conviennent à différents problèmes. La bonne méthode dépend des données disponibles, de l'objectif et de l'usage qui sera fait des prédictions obtenues.
Transformer les données de l'entreprise en prédictions
Le reporting d'entreprise traditionnel décrit généralement ce qui s'est déjà produit. L'apprentissage automatique peut prolonger l'analyse en aidant les organisations à estimer ce qui pourrait se produire ensuite.
Par exemple, un distributeur peut analyser l'historique des ventes, les variations saisonnières et d'autres informations pertinentes pour améliorer ses prévisions de la demande. Un établissement financier peut analyser les schémas de transactions pour repérer des activités potentiellement inhabituelles.
Ces prédictions ne sont pas des garanties. Elles constituent des estimations fondées sur les informations dont dispose le modèle. Les entreprises doivent donc comprendre les limites de leurs données et vérifier régulièrement que les modèles continuent de fonctionner comme prévu.
Améliorer la prise de décision
L'apprentissage automatique peut soutenir la prise de décision en traitant l'information à une échelle qu'il serait difficile d'analyser manuellement. Plutôt que de s'appuyer exclusivement sur un ensemble fixe de règles, les organisations peuvent utiliser des modèles qui identifient des schémas à travers de multiples variables.
Cela peut aider les managers à repérer des tendances qui seraient autrement difficiles à détecter. Une entreprise pourrait par exemple analyser le comportement de ses clients pour déterminer quels facteurs sont associés aux achats répétés ou aux résiliations.
La décision finale peut toujours revenir aux employés ou aux managers. L'apprentissage automatique fournit un élément d'analyse supplémentaire plutôt que de déterminer automatiquement ce que l'organisation doit faire.
Applications dans les différentes fonctions de l'entreprise
L'apprentissage automatique trouve des applications dans de nombreux domaines d'une organisation.
- Marketing : identifier des segments de clientèle, prédire l'engagement et soutenir les recommandations personnalisées.
- Ventes : analyser le comportement des clients et estimer quelles opportunités peuvent nécessiter une attention particulière.
- Finance : soutenir la détection des fraudes, l'analyse des risques et les prévisions financières.
- Opérations : améliorer la planification de la demande, la gestion des stocks et l'allocation des ressources.
- Service client : classer les demandes, identifier les problèmes récurrents et soutenir les systèmes de réponse aux clients.
L'utilité de chaque application dépend de la qualité des données sous-jacentes et de la capacité de la prédiction à répondre à un problème métier significatif.
Élaborer une stratégie d'apprentissage automatique
Les entreprises doivent commencer par un objectif clairement défini plutôt que de choisir d'abord un modèle d'apprentissage automatique. Un projet utile commence par l'identification d'une décision ou d'un processus qui pourrait bénéficier d'une analyse améliorée.
Un processus de mise en œuvre pratique peut comprendre :
- 1Définir l'objectif métier : établir ce que l'organisation souhaite prédire, classer ou améliorer.
- 2Évaluer les données disponibles : déterminer s'il existe des informations suffisantes, pertinentes et fiables.
- 3Préparer les données : nettoyer et organiser les informations afin qu'elles puissent être utilisées correctement par le modèle.
- 4Tester le modèle : évaluer la précision de ses performances sur des données historiques ou de test pertinentes.
- 5Déployer sous supervision : intégrer le modèle au processus métier concerné tout en maintenant un contrôle humain approprié.
- 6Suivre les performances : suivre les résultats dans le temps et mettre à jour le modèle lorsque les conditions de l'activité ou les schémas des données évoluent.
Ce processus permet de relier le développement technique à des résultats métier mesurables.
L'importance de la qualité des données
Les modèles d'apprentissage automatique dépendent fortement des informations utilisées pour les entraîner et les évaluer. Des données incomplètes, obsolètes, incohérentes ou mal structurées peuvent réduire l'utilité des prédictions.
Les organisations doivent donc mettre en place des processus de collecte, de validation, de stockage et de gouvernance des données. Elles doivent également comprendre la provenance des données et vérifier si elles représentent fidèlement la situation que le modèle est censé traiter.
La qualité des données est particulièrement importante lorsque l'apprentissage automatique est utilisé pour des décisions concernant les clients, les finances ou d'autres processus sensibles de l'entreprise.
Gérer les risques liés à l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique introduit des risques que les organisations doivent gérer parallèlement à ses bénéfices potentiels. Les modèles peuvent produire des prédictions erronées, et leurs performances peuvent varier lorsque le comportement des clients, les marchés ou les conditions d'exploitation changent.
Les biais présents dans les données d'entraînement peuvent également influer sur les résultats des modèles. Les organisations doivent évaluer si les modèles produisent des résultats appropriés pour les usages prévus et mettre en place des procédures d'examen des résultats inattendus.
La transparence peut constituer un autre enjeu. Les décideurs peuvent avoir besoin de comprendre pourquoi un modèle a produit un résultat donné, en particulier lorsque les prédictions influencent des décisions importantes pour l'entreprise.
Mesurer l'impact sur l'activité
Le succès d'une initiative d'apprentissage automatique doit être mesuré au regard du problème qu'elle devait résoudre. La précision du modèle peut être importante, mais elle n'est pas nécessairement la seule mesure de la valeur apportée.
Les organisations peuvent également examiner l'évolution du chiffre d'affaires, des coûts, des délais de traitement, de la fidélisation des clients, de la précision des prévisions, de l'efficacité opérationnelle ou d'autres indicateurs pertinents.
Par exemple, un modèle de prévision de la demande doit en définitive être évalué non seulement sur ses performances statistiques, mais aussi sur sa capacité à aider l'organisation à gérer ses stocks plus efficacement.
Les difficultés courantes de l'adoption de l'apprentissage automatique
Les entreprises peuvent rencontrer plusieurs difficultés lorsqu'elles introduisent l'apprentissage automatique. La construction de modèles fiables exige des données adaptées, des compétences techniques, des ressources de calcul et un suivi continu.
L'intégration peut également s'avérer difficile. Un modèle performant lors des tests peut n'apporter qu'une valeur limitée si les employés ne peuvent pas accéder facilement à ses prédictions ou si le résultat ne s'insère pas naturellement dans un processus existant.
Les organisations doivent donc prendre en compte les personnes et les processus au même titre que la technologie. Les employés doivent comprendre comment les prédictions sont générées, quand elles doivent être utilisées et quand le jugement humain doit prévaloir sur une recommandation automatisée.
L'avenir de l'apprentissage automatique en entreprise
L'apprentissage automatique devrait être de plus en plus intégré aux applications d'entreprise à mesure que les organisations améliorent leur infrastructure de données et leurs capacités analytiques. Plutôt que de fonctionner comme des projets isolés, les modèles d'apprentissage automatique peuvent s'intégrer aux systèmes de prévision, de gestion de la relation client, d'analyse financière, d'exploitation et d'aide à la décision.
La disponibilité croissante de logiciels dotés d'IA pourrait également rendre les capacités d'apprentissage automatique plus accessibles aux entreprises qui ne disposent pas de grandes équipes spécialisées. Cette accessibilité ne dispense toutefois pas d'une gestion et d'une gouvernance rigoureuses des données.
En définitive, la valeur de l'apprentissage automatique en entreprise vient de la mise en relation des données avec les décisions. Les organisations qui associent des informations fiables, des modèles appropriés, l'expertise humaine et une mesure continue peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour mieux comprendre leurs opérations et réagir à l'évolution des conditions.