Un guide de développement de l'apprentissage automatique à suivre en 2024

Qu'est-ce qui vous vient à l'esprit lorsque vous lisez sur l'apprentissage automatique ? Le développement de l’apprentissage automatique est aussi simple qu’une machine axée sur l’apprentissage.

Mais la définition se limite-t-elle à cette petite description ?

Les avancées technologiques dans l’industrie numérique exploitent les algorithmes IA/ML. Et ces tendances et technologies ont apporté de nouveaux avantages aux industries commerciales de différents secteurs.

Selon les rapports, la taille du marché de l'apprentissage automatique prévoit environ 31,36 milliards de dollars pour les plates-formes mondiales d'ici 2028. Ainsi, ces statistiques indiquent une utilisation élevée des tactiques d'apprentissage automatique de diverses manières.

Par conséquent, si vous souhaitez également découvrir les tendances émergentes en matière de développement de l’apprentissage automatique à inclure dans votre entreprise, plongez dans ce blog pour en savoir plus.

Aperçu du développement de l’apprentissage automatique sur le marché numérique

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont des technologies répandues dans les secteurs d'activité. Cependant, le Machine Learning fait partie de l’IA qui permet aux machines d’apprendre à partir de leurs données précédentes. Il n’est donc pas nécessaire de prendre des décisions sans commandes supplémentaires. Les algorithmes de ML vont bien au-delà des prédictions. Selon les rapports, le marché mondial du développement de l’apprentissage automatique connaîtra une croissance de 38,8 % pour atteindre 209,91 milliards de dollars d’ici 2029.

Il existe également divers algorithmes prenant en charge le processus de prise de décision intelligente. Ainsi, non pas pour les organisations commerciales, le Machine Learning est également essentiel pour les employés. Alors que nous constatons une augmentation du nombre de professionnels du ML, l'intégration facilite tout pour l'équipe de direction.

L’importance du développement de l’apprentissage automatique

Selon un dicton célèbre de nos jours, « Les données, c'est de l'argent », elles sont devenues un outil puissant depuis des lustres. Au début, la fréquentation des journaux était une tendance, mais il est maintenant temps d'intervenir. Ainsi, le passage des anciennes pratiques aux nouvelles n'a pas été un processus énorme.

Les dernières décisions basées sur les données offrent aux entreprises le meilleur des revenus, des bénéfices et des décisions aux investisseurs. L’apprentissage automatique est la clé pour libérer les capacités futures d’une entreprise. Cela leur permet également de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents sur le marché numérique en cours.

Avantages de l'intégration de l'apprentissage automatique

1. Personnalisation

Chaque entreprise doit avoir son identité de marché unique pour aider les utilisateurs à se connecter avec elle à tout moment. Ici, vous pouvez utiliser la technologie ML pour commencer à vous connecter avec vos clients. En tant que technologie tournée vers l'avenir, le ML fournit des recommandations d'utilisateurs personnalisées pour développer votre entreprise dans différents domaines.

2. Prévisions

L’apprentissage automatique est la meilleure technologie pour obtenir des prévisions transparentes sur tout ce qu’une entreprise utilise. Il vous aide à obtenir des informations sur les événements à venir pour prédire les tendances de développement futures. Et cette anticipation permet de rester au top de la concurrence sur le marché numérique. La prévision permet même de lutter contre les risques commerciaux.

3. Automatisation

Il arrive parfois que les tâches professionnelles répétitives deviennent trépidantes pour les humains. Par conséquent, pour optimiser la vitesse et les performances des processus métier, le Machine Learning est le meilleur choix car il se concentre sur des tâches complexes dans un temps limité. De plus, grâce au ML, vous pouvez traiter les ensembles de données pour obtenir des résultats précis à grande vitesse.

Cas d'utilisation du développement de l'apprentissage automatique

Un utilisateur en ligne est confronté à l’apprentissage automatique d’une manière ou d’une autre. Les exemples les plus courants incluent les recommandations de produits ou de contenu. Que vous exploriez le moteur de recherche Google ou recherchiez une vidéo sur YouTube, sachez que les algorithmes ML vous aident à choisir.

Un autre exemple concerne les assistants virtuels tels que Siri d'Apple, Alexa d'Amazon ou Google Assistant. Ils s'appuient sur la reconnaissance automatique de la parole (ASR) et la reconnaissance vocale informatique pour traduire les mots humains dans un format écrit. Désormais, vous pouvez également voir plusieurs chatbots sur les sites Web qui vous permettent de mieux naviguer et de répondre aux requêtes des clients.

Connaissez-vous le GPT-3 d’Open AI ? Il s'agit d'un réseau neuronal formé sur des articles en anglais et produit des réponses aux invites textuelles. Certaines utilisations du ML plus spécifiques à l'industrie qui aident les entreprises à mieux performer sont les suivantes :

1. Commerce électronique et vente au détail

Le Machine Learning prédit les ventes futures pour permettre aux entreprises de planifier leurs revenus, leurs fournitures et d'autres facteurs. La technologie gère également de grandes quantités de données, de mémoire et des restrictions de temps de calcul.

Les propriétaires d'entreprise peuvent utiliser la vision par ordinateur pour la personnalisation et la gestion des stocks. Le Machine Learning détecte la fraude et engage les consommateurs en temps réel dans des systèmes de recommandation afin de personnaliser les services de publicité et de tarification.

2. Apprentissage en ligne

L'apprentissage automatique révolutionne l'éducation en personnalisant les expériences d'apprentissage, en améliorant les résultats des élèves et en optimisant les ressources éducatives. Grâce au machine learning, vous pouvez analyser des quantités de données pour découvrir des tendances et des modèles.

En outre, la technologie permet aux éducateurs de connaître les besoins des élèves et de proposer des interventions ciblées aux apprenants. L'apprentissage automatique peut également automatiser les tâches administratives telles que la planification et la notation.

3. Soins de santé

L'apprentissage automatique aide les établissements de santé à améliorer les traitements, les diagnostics et l'expérience des patients à l'aide d'assistants visuels, d'analyses d'images médicales et de soins infirmiers virtuels.

La technologie de haute technologie aide également à reconnaître la sourdine du son et de la parole au moment des interventions chirurgicales. Les entreprises de production de médicaments utilisent l’apprentissage automatique pour découvrir des médicaments lors d’essais de fabrication.

4. Finances

Les sociétés de services financiers utilisent le Machine Learning pour l’évaluation des risques, les opérations bancaires personnalisées, le trading algorithmique, le service client et bien d’autres encore.

Il aide également à la défense des cartes de crédit et à la détection des anomalies pour se protéger contre la fraude.

5. Assurance

Les compagnies d'assurance offrent des choix aux clients en fonction de leurs besoins et de l'expérience des autres utilisateurs avec d'autres produits d'assurance.

Le Machine Learning profite au traitement des réclamations et à la souscription.

6. Chaîne d'approvisionnement et logistique

Les systèmes d'apprentissage automatique permettent aux entreprises de logistique et de chaîne d'approvisionnement d'améliorer la gestion du trafic, la productivité, l'optimisation des entrepôts et la sécurité des passagers.

La technologie ML offre également des services tels que la surveillance du trafic, l'assistance aux conducteurs, les prévisions précises des retards et la maintenance prédictive.

Avantages et défis de la technologie d'apprentissage automatique

Le Machine Learning offre de nombreux services nécessaires à une industrie et à une entreprise.

Quoi de plus.

La technologie trouve les informations essentielles à partir de différents articles de manière efficace et beaucoup plus rapide.

Avantages

Voici les principaux avantages pour les organisations mettant en œuvre le Machine Learning dans leurs tâches commerciales.

• Gain de temps : la recherche de documents en Machine Learning vous permet de rechercher des réponses parmi des milliers de textes en rapport avec la question.
• Rentable : La technologie permet d'économiser de l'argent sur les équipements de maintenance en fournissant une surveillance prédictive et des mesures préventives.
• Meilleure productivité : l'apprentissage automatique peut optimiser les processus métier à l'aide de la modélisation prédictive et de la prévision de la demande .
• Expérience utilisateur : les chatbots et les assistants virtuels peuvent résoudre rapidement les demandes des clients.Il peut envoyer des offres personnalisées à l’aide de l’analyse des données clients.
• Solution moderne pour les anciens défis commerciaux : lorsque le développement d'une ancienne entreprise devient coûteux et mouvementé, l'apprentissage automatique est là pour dépasser les limites des systèmes de programmation traditionnels.

Défis

Malgré tant d’avantages, le Machine Learning n’est pas parfait. Voici quelques-uns de ses défis.

• Confidentialité : La grande complexité des algorithmes d’apprentissage automatique est le principal enjeu du secteur de l’IA.Une grande quantité de données est nécessaire pour entraîner et améliorer les algorithmes, ce qui présente un risque pour la vie privée. De plus, les clients sont préoccupés par la sécurité de leurs données.
• Biais d'apprentissage automatique : si les algorithmes de ML formés sur des ensembles de données excluent des populations ou contiennent des erreurs, ils peuvent produire des modèles mondiaux inexacts ou discriminatoires.Par exemple, l'outil de recrutement d'IA d'Amazon présente des biais involontaires en raison d'un mauvais prétraitement des données.
• Alignement : Certains experts du Web craignent que la technologie de l’IA ne détruise toute l’humanité. Et le pire, c’est que nous ne pouvons même pas le voir arriver jusqu’à ce qu’il soit trop tard. De nombreuses personnes ont lancé une pétition pour ralentir le développement de l’IA.

Tendances de l'apprentissage automatique à suivre en 2024

Selon Grand View Research ou GVR, la taille du marché mondial de l’intelligence artificielle atteindra 1 800 milliards de dollars en 2030.

Voici les principales tendances auxquelles vous pouvez vous attendre dans les prochaines années en matière d'apprentissage automatique .

#Tendance 1- Intelligence Artificielle Agentique

Les derniers modèles nécessitent des réactions humaines. Mais on passe des modèles réactifs aux modèles proactifs. Par conséquent, les agents d’IA avancés agissent en conséquence pour fixer des objectifs sans interférence.

Par exemple, des systèmes de surveillance pour détecter les signes suspects d'un incendie de forêt ou des agents financiers gérant des portefeuilles d'investissement en temps réel dynamique.

#Tendance 2 – Apprentissage automatique open source

La démocratisation de l'intelligence artificielle se poursuit avec la montée en puissance des modèles open source. Une source de données de Github a découvert une vague d'engagement des créateurs dans des projets d'IA productifs.

L’IA open source réduit les coûts et encourage la clarté, mais les inquiétudes concernant une utilisation abusive persistent.

#Tendance 3 – Apprentissage automatique multimodal

La nouvelle et actuelle IA est parfaite pour effectuer des tâches telles que rédiger du texte, optimiser l’inventaire et jouer à des jeux. Mais dans les années à venir, la situation est en train de changer.

Le GPT-4 d'OpenAI traite le texte, le son et les images, imitant les capacités sensorielles humaines avec d'autres modèles qui suivront bientôt.

#Tendance 4- Shadow AI

L’IA fantôme est également connue sous le nom d’utilisation non autorisée de l’IA au sein des organisations commerciales. L’apprentissage automatique devenant de plus en plus accessible aux utilisateurs, l’IA fantôme devient menaçante. Les experts en technologie s’inquiètent désormais des violations de la confidentialité des données. Les entreprises vont désormais introduire des politiques technologiques en matière d’IA pour se protéger elles-mêmes et protéger leurs clients.

#Tendance 5 – Risques de sécurité et éthique du Machine Learning

L’apprentissage automatique soulève de nombreuses préoccupations éthiques. Certains d’entre eux sont des contrefaçons profondes, des ransomwares et des attaques de phishing. Et, en 2024 et dans les années à venir, nous verrons davantage de telles inquiétudes concernant le progrès technologique.

#Tendance 6 - L'exigence de l'apprentissage automatique

Les talents en IA et en apprentissage automatique continueront d’augmenter en 2024. Les postes les plus recherchés sont

• MLOps
• Programmation ML
• Science des données
• L'analyse des données
• Opérations

#Tendance 7 – Modèle génératif d'entreprise personnalisé

Avec de gros outils comme ChatGPT qui dominent l’attention des consommateurs, les entreprises se tournent vers des modèles personnalisés. Ces modèles sont adaptés à des niches essentielles telles que la santé et la finance et offrent confidentialité et efficacité.

Les dernières lignes

L’apprentissage automatique est encore considéré comme une technologie émergente. Les entreprises peuvent profiter de plusieurs opportunités pour mettre en œuvre l’apprentissage automatique afin de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.

La technologie est souvent moins chère qu’on ne le pense. Former un algorithme d'apprentissage profond à partir de zéro demande beaucoup de travail. Mais il existe aujourd’hui des solutions packagées d’Intelligence Artificielle qui nécessitent moins de temps de développement. Il vous permet de passer à l'étape 5 du processus de développement ML.

Alors, si vous souhaitez introduire le Machine Learning pour automatiser l’organisation de votre entreprise ? Contactez la principale société de développement de logiciels de Bangalore pour une consultation gratuite en apprentissage automatique .Nous proposons la feuille de route souhaitée aux propriétaires d'entreprise pour leur permettre d'introduire l'apprentissage automatique pour répondre aux besoins organisationnels spécifiques.

Prenez rendez-vous et connectez-vous avec nous bientôt.