Le Machine Learning est aujourd'hui utilisé par les entreprises de nombreux secteurs afin de profiter d'un avantage sur la concurrence. Découvrez comment l'apprentissage automatique est appliqué dans les domaines de la santé, de la fabrication, du retail, de l'immobilier et de la logistique.
En permettant aux ordinateurs d’apprendre de manière autonome, le Machine Learning offre d’innombrables possibilités. En réalité, les perspectives sont si nombreuses qu’il peut devenir difficile de percevoir ce qu’apporte concrètement cette technologie.
Pourtant, l’apprentissage automatique est d’ores et déjà utilisé par les entreprises d’une large variété de secteurs pour profiter d’un avantage sur la compétition. À travers ce dossier, découvrez comment le Machine Learning est utilisé dans les différentes industries.
Santé
Dans le domaine de la santé, le Machine Learning est employé pour réaliser des prédictions plus précises. En effet, jusqu’à présent, près de 10% des décès de patients étaient causés par des erreurs de diagnostic. Or, l’analyse prédictive permet de réaliser des diagnostics de façon plus précoce et donc de réduire ce taux de mortalité.
En outre, l’apprentissage automatique excelle pour la détection de complications liées à des tumeurs. Récemment, Microsoft a collaboré avec l’hôpital Addenbrooke de Cambridge pour entraîner un algorithme à détecter les tumeurs dans les scans IRM. Les résultats sont impressionnants, et l’IA se révèle plus performante que les radiologues humains dans certaines situations.
Fabrication
Le Machine Learning permet désormais la maintenance prédictive dans le secteur de la fabrication. Il est possible de prédire les événements désirés ou indésirés avant qu’ils surviennent.
Un système peut être configuré pour surveiller en permanence les données collectées par les capteurs IoT intégrés aux équipements industriels. Si ces données révèlent une anomalie dans un composant d’une machine, elle sera automatiquement signalée.
Cette méthode assistée par l’ordinateur permet de gagner du temps. Certains défauts pourraient même ne jamais être découverts à temps par un humain.
Retail
L’industrie du retail, ou commerce de détail, utilise les technologies de Machine Learning pour offrir aux clients davantage de personnalisation. En collaborant avec les fabricants et les publicitaires, les entreprises du secteur peuvent développer une expérience entièrement personnalisée pour l’utilisateur final.
Une telle expérience permet au client de mieux comprendre un produit ou un contenu avant de passer à l’achat, et contribue donc à nouer une relation de fidélité vis-à-vis de la marque. Les algorithmes peuvent apprendre à connaître chaque client pour adapter l’expérience à ses préférences personnelles.
Immobilier et construction
De plus en plus d’entreprises de construction adoptent les technologies de drones dotés de caméras à 360 degrés capables de mesurer la profondeur grâce au Machine Learning. De tels appareils permettent de collecter et de communiquer des données de manière plus fluide et plus efficace.
Cependant, à l’heure actuelle, l’intelligence artificielle reste largement inexploitée dans ces domaines. Au fil des années à venir, l’apprentissage automatique pourrait apporter de nombreux bénéfices à ces industries.
Logistique
Les managers de chaînes logistiques se tournent vers le Machine Learning pour optimiser leurs inventaires et identifier les meilleurs fournisseurs. De plus en plus d’entreprises s’en servent aussi pour la planification de ressources, la gestion des risques, l’amélioration de la satisfaction client ou encore le calcul des coûts de transports.
En conclusion, le Machine Learning peut trouver sa place même dans les secteurs d’activité les plus inattendus. Découvrez comment exploiter cette opportunité en commençant à apprendre le langage Python ou en optant pour nos formations en Data Science.
