8 avantages du machine learning pour les entreprises

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L’apprentissage automatique vise à prédire les résultats avec une plus grande précision et à discerner les tendances que les humains ne sauraient probablement pas s’ils s’appuient uniquement sur des méthodes statistiques conventionnelles.

Pour les entreprises, ces capacités représentent un avantage concurrentiel. C'est pourquoi l'apprentissage automatique (ML) est de plus en plus adopté par les entreprises et est utilisé dans des fonctions allant de la planification stratégique à la sécurité. En plus de ces applications horizontales, le ML peut répondre aux besoins particuliers des marchés verticaux et soutenir les initiatives de transformation numérique.

Un algorithme d'apprentissage automatique examine les données à la recherche de modèles. À mesure que l’algorithme reçoit de plus en plus de données, il a le potentiel de s’améliorer au fil du temps.

La perspective de meilleures prévisions correspond aux aspirations des entreprises en matière de données. Pour ces organisations, le ML peut fournir des recommandations, prévoir la demande des clients et soutenir le processus décisionnel de l’entreprise. La technologie a également alimenté d’autres développements de l’IA – notamment l’IA générative – prêts à être adoptés par les entreprises.

Dans ce contexte, voici huit principaux avantages de l’apprentissage automatique pour les entreprises.

La capacité à cultiver des clients figure parmi les principales raisons de déployer le ML. La perte de clients est un énorme casse-tête pour les entreprises. Le ML peut aider les entreprises à identifier les clients susceptibles de partir.

"C'est absolument le problème n°1 que nous constatons avec nos clients, qu'il s'agisse d'un contrat à long terme ou mensuel, dans différents secteurs et tailles d'entreprises", a déclaré Matt Mead, CTO chez SPR, une société de modernisation technologique. à Chicago.

La fidélisation de la clientèle est essentiellement un problème de classification. Mead a expliqué que cette tâche de ML implique d'examiner les caractéristiques des clients d'une entreprise, c'est-à-dire des informations historiques sur ceux qui sont partis et ceux qui sont restés, ainsi que leurs différents comportements. Les clients peuvent utiliser cette analyse pour établir des « programmes gants blancs » pour les clients potentiellement à risque, a noté Mead. L'entreprise peut essayer d'améliorer la satisfaction de ses clients et de créer une relation plus solide, a-t-il ajouté.

David Frigeri, directeur général et responsable du département IA/ML de Slalom à Philadelphie, a également cité la fidélisation des clients comme un avantage du ML.

"Nous avons constaté que le meilleur rendement d'un point de vue financier est celui où la capacité d'analyse est positionnée aussi près que possible des principales sources de revenus", a-t-il déclaré. "Ainsi, créer une meilleure expérience client, améliorer la fidélisation, améliorer la valeur à vie des clients grâce à de meilleurs produits ou services est vraiment l'objectif horizontal qui traverse tous les principaux secteurs verticaux."

Une autre application de ML très demandée est la maintenance prédictive des immobilisations fixes ou à long terme, a déclaré Mead. Ici, ML identifie les équipements susceptibles de connaître une panne. Les organisations peuvent utiliser ces informations pour planifier les temps d'arrêt et effectuer des réparations plutôt que de subir des pannes coûteuses qui perturbent les clients, a-t-il déclaré.

Le marché mondial de la maintenance prédictive devrait atteindre 19,3 milliards de dollars d’ici 2028, avec une croissance annuelle composée de 30 %, selon Vantage Market Research.

Netflix et Amazon offrent des exemples très médiatisés d'utilisation du ML pour créer des systèmes de recommandation qui suggèrent de nouveaux produits ou services en fonction de l'historique d'achat d'un client.

"Ce sont des implémentations intéressantes et très publiques du ML dans un esprit de personnalisation", a noté Mead.

Ce cas d'utilisation du ML crée une plus grande valeur pour les clients et ouvre également des opportunités de vente incitative et croisée pour les entreprises. Un système de recommandation peut ainsi générer de nouvelles sources de revenus pour les entreprises.

Le ML consiste à faire des prédictions, la technologie offre donc une plate-forme naturelle pour les activités de planification et de prévision.

Le ML peut aider les entreprises à prédire les coûts futurs, la demande et les tendances des prix afin de faciliter la budgétisation et de protéger les perspectives financières d'une entreprise, a déclaré Mead. "C'est une énorme catégorie de travail que nous effectuons pour nos clients", a-t-il noté.

Au sein des entreprises, le rôle de stratège d’entreprise devrait bénéficier d’une plus grande adoption du ML. Les tendances que les stratèges d’entreprise doivent prendre en compte – et le rythme auquel ils doivent les analyser – sont fondamentalement différents à la lumière de la pandémie de COVID-19, a déclaré David Akers, directeur de recherche chez Gartner.