Le Machine Learning au cœur de la transformation digitale

   

Le Machine Learning est une branche de l’intelligence artificielle en phase avec la transformation digitale que traverse notre société. Les prédictions ne sont plus de l’ordre du fantasme et s’imposent désormais comme la plus efficace des feuilles de route pour les entreprises. 

Le Machine Learning a pris tout son sens avec l’arrivée de la Big Data. Les entreprises récoltent une quantité de données considérable et la plupart d’entre elles savent qu’une bonne exploitation de ces données peut devenir un atout majeur pour leur stratégie. Le Machine Learning va plus loin : son objectif est de faire en sorte que les machines puissent apprendre et accumuler de la connaissance afin de raisonner par induction. Comment convaincre les directions marketing de l’utilité du Machine Learning pour leurs stratégies ? Quels sont les bénéfices de l’analyse prédictive pour les entreprises ?

Dans le cadre du HUBFORUM Paris les 5 et 6 octobre prochains, Maxime Girardeau, Responsable de la Transformation Digitale, et Lionel Billon, Responsable Data chez Microsoft, partagent leur point de vue sur le caractère disruptif du Machine Learning.

 

1 – Faire converger l’informatique et la statistique pour développer l’intelligence artificielle

Prédire des choses qui ne se sont pas encore passées grâce à l’exploitation des données possédées par les entreprises est désormais possible par la combinaison entre l’informatique et la statistique. L’utilisation de statistiques est capitale car elle va permettre de tirer un enseignement de la data. Pour cela, il est nécessaire de partir des données existantes et de déterminer quel est le besoin business de l’entreprise. Consolider l’intégralité des données possédées par l’entreprise est la première étape. Il convient ensuite de les traiter en fonction des besoins de la cible et d’y ajouter de l’intelligence et des paramètres analytiques. Enfin, l’entreprise peut agir en temps réel et de manière personnalisée, auprès de chaque segment de clientèle visé, en connectant le tout aux outils programmatiques. Ces trois étapes essentielles dans l’exploitation des données représentent un enjeu majeur pour les directions marketing dans la transformation digitale de leur entreprise.

 

2 – Accompagner les directions marketing dans la réalisation de leurs projets

Pour être convaincues de l’utilité d’utiliser le Machine Learning, les directions d’entreprises ont besoin d’exemples concrets. C’est ici que Microsoft intervient en rendant le Machine Learning plus accessible, en mettant à la disposition des opérationnels un certain nombre d’approches prêtes à l’emploi (churn, forecast, moteurs de recommandation). Par exemple : une approche de Test and Learn nommée « Hackfest » a pour objectif de démocratiser le Machine Learning en permettant aux services marketing d’opérationnaliser leurs idées dans des délais très courts.

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Les Hackfests permettent aux directions marketing, en une à deux semaines maximum, d’avoir un démonstrateur qui permette d’identifier rapidement si oui ou non il y a un intérêt, quel est le ROI et l’impact business à attendre du Machine Learning… de manière à pouvoir en tirer partie et trouver le bon levier en interne pour les accompagner dans cette démarche »

[/column] Cette démocratisation passe donc par la mise à disposition d’outils qui permettent d’utiliser une interface homme/machine très simple pour pouvoir mettre en place rapidement les algorithmes nécessaires.  

3 – L’analyse prédictive permet de se positionner comme « Early Adopter » face à la concurrence

Le digital place les entreprises face à une dure réalité : si elles ne s’adaptent pas aux nouveaux usages et ne proposent des expériences personnalisées à leurs clients, les concurrents qui émergent vont petit à petit prendre leur place sur leurs marchés. L’enjeu de l’adoption du Machine Learning est donc de se positionner comme leader par rapport à cette forte concurrence. Entrer dans une logique de prédictibilité est la clé du succès car l’entreprise va pouvoir focaliser son attention sur l’anticipation plutôt que la résolution de problèmes. Par exemple : on va anticiper et prédire le succès ou le coût d’une campagne plutôt que d’analyser à postériori le succès ou l’échec de cette même campagne. Et c’est bien là toute la différence qui crée la disruption : pouvoir affiner en temps réel et selon la bonne méthode les campagnes marketing grâce à des algorithmes créés à partir de ce que l’on sait sur ses clients. Les possibilités offertes par le Machine Learning sont infinies et transposables dans tous les secteurs d’activités : gestion de l’énergie, maintenance prédictive, modélisation des intentions d’achat pour une meilleure gestion des stocks, détection du moment où un client risque de se désabonner, faire de la médecine préventive…

 

Simplifier l’intégration des méthodes de Machine Learning est donc l’objectif de Microsoft. Grâce à l’accompagnement des directions marketing dans la réalisation de leurs projets, la démocratisation du Machine Learning suit son cours. Pour se positionner comme « Early Adopter » face à la concurrence, l’approche du Machine Learning présente de nombreux avantages dont le principal est la prédiction. Capitaliser sur l’exploitation intelligente des données grâce à l’informatique et à la statistique pourrait, à l’avenir, permettre aux entreprises de réaliser des projets jusqu’ici jugés trop risqués.

Retrouvez Maxime Girardeau au HUBFORUM Paris le 6 octobre prochain pour connaître toutes les spécificités du Machine Learning avec des cas client concrets et des retours d’expérience.

Pour plus d'information, consultez Microsoft Ideas, Business is Digital : les enjeux de l'intelligence des données.

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