Le Machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui s’apprête à bouleverser de nombreux secteurs d’activité, comme le détaille l’étude « The age of analytics : competing in a data-driven world » du cabinet de conseil américain McKinsey.
Les techniques d’apprentissage automatique permettent, à partir d’un jeu de données suffisamment fourni, de segmenter des éléments en différentes catégories, de classer des données visuelles, textuelles ou auditives, de prédire des comportements. Ces différentes déclinaisons du machine learning sont illustrés à travers 120 cas d’application concrètes. Ces différents use cases ont un impact potentiel plus ou moins fort selon le secteur concerné et nécessitent le traitement d’un nombre plus ou moins important de data, comme le montrent les 12 graphiques présentés ci-dessous.
Automobile
Dans le secteur automobile, l’apprentissage automatique combiné à la puissance de calcul informatique qui ne cesse de croître permet d’identifier en temps réel les éventuels obstacles qui se présentent sur une route, une compétence indispensable pour développer des véhicules autonomes. Cette technologie permet également de réaliser de la maintenance prédictive sur les voitures et autres camions afin de limiter au maximum les accidents, comme le montre l’infographie ci-après.
Industrie
Dans le monde de l’industrie aussi, le machine learning permet d’ajuster le calendrier de maintenance en fonction des données collectées directement sur les équipements, pour éviter au maximum les pannes et le manque à gagner important qu’elles génèrent pour l’entreprise. L’analyse de données permet également d’optimiser les cycles de production complexes de certaines usines.
Biens de consommation
En disséquant les données collectées en magasin sur le comportement des consommateurs, les grandes surfaces peuvent, grâce à l’apprentissage automatique, réorganiser leurs rayons pour booster leurs ventes. Le machine learning donne aussi l’opportunité aux distributeurs d’optimiser la gestion de leurs stocks.
Finance
Dans la finance, cette technologie permet de débusquer les transactions frauduleuses en passant au crible les données bancaires des acheteurs, mais également de leur proposer des produits financiers ultra-personnalisés, en compilant des informations collectées via différents canaux.
Agriculture
Grâce à l’apprentissage automatique, les agriculteurs commencent à customiser leurs techniques de culture en fonction de données météo et des caractéristiques singulières d’une portion donnée de leur terrain. L’objectif : produire plus en polluant moins.
Energie
A l’aide des capteurs posés sur leur infrastructure et des technologies de machine learning qui permettent de traiter les données collectées, les énergéticiens peuvent prévoir à l’avance quand leurs éoliennes (par exemple) risquent de tomber en panne et envoyer un agent de maintenance en amont.
Santé
Comme le montre le tableau présenté ci-dessous, qui analyse l’impact de l’apprentissage automatique sur l’univers de la santé, certains logiciels sont capables de poser le diagnostic d’une maladie en analysant les résultats d’un scanner, d’une biopsie ou d’autres types d’analyses médicales.
Pharmacie
Dans le secteur pharmaceutique, cette branche de l’IA permet d’optimiser les essais cliniques en sélectionnant les patients de manière plus pertinente. Les laboratoires pourront également optimiser leurs stratégies dfe lancement de produits en combinant un grand nombre de données de marché avec les résultats des précédentes opérations de mise sur le marché.
Secteur public
Optimisation de l’allocation des ressources pour un développement urbain harmonieux qui maximise la qualité de vie, amélioration des décisions de politique publique grâce à l’analyse d’importants jeux de données… L’Etat a lui aussi des avantages à tirer de l’utilisation du machine learning.
Médias
Les médias peuvent, grâce à cette technologie, compiler des données issues de différentes sources à propos de leur public et proposer à leurs annonceurs des espaces publicitaires plus personnalisés et donc plus lucratifs.
Télécommunications
Les telcos pourront optimiser les investissements très lourds qu’ils doivent réaliser pour entretenir leur infrastructure en analysant les données collectées sur le terrain par des capteurs. L’apprentissage automatique leur permettra également de créer des assistants vocaux intelligents, capables de prendre en charge la majorité des appels qui sont aujourd’hui gérés par les salariés de leurs call centers.
Transport, logistique, voyage
Le machine learning permet aux acteurs du monde du transport d’optimiser leur princing grâce à une analyse en temps réel de la demande, comme le montre le graphique ci-dessous. Dans le monde du voyage, ces logiciels permettent aux voyagistes de proposer aux touristes des offres ultra-personnalisées.
