En savoir plus sur Logiciel d'apprentissage automatique
Qu'est-ce que le logiciel d'apprentissage automatique ?
Les algorithmes d'apprentissage automatique font des prédictions ou des décisions basées sur des données. Ces algorithmes d'apprentissage peuvent être intégrés dans des applications pour fournir des fonctionnalités automatisées d'intelligence artificielle (IA). Une connexion à une source de données est nécessaire pour que l'algorithme apprenne et s'adapte au fil du temps. Il existe de nombreux types d'algorithmes d'apprentissage automatique qui effectuent une variété de tâches et de fonctions. Ces algorithmes peuvent comprendre des algorithmes d'apprentissage automatique plus spécifiques, tels que l'apprentissage des règles d'association, les réseaux bayésiens, le clustering, l'apprentissage des arbres de décision, les algorithmes génétiques, les systèmes de classification d'apprentissage et les machines à vecteurs de support, entre autres.
Ces algorithmes peuvent être développés avec un apprentissage supervisé ou non supervisé. L'apprentissage supervisé consiste à entraîner un algorithme à déterminer un schéma d'inférence en lui fournissant des données cohérentes pour produire un résultat général répété. Une formation humaine est nécessaire pour ce type d'apprentissage. Les algorithmes non supervisés atteignent indépendamment un résultat et sont une caractéristique des algorithmes d'apprentissage profond. L'apprentissage par renforcement est la forme finale de l'apprentissage automatique, qui consiste en des algorithmes qui comprennent comment réagir en fonction de leur situation ou de leur environnement.
Les utilisateurs finaux des applications intelligentes peuvent ne pas être conscients qu'un outil logiciel quotidien utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour fournir une automatisation de quelque sorte. De plus, les solutions d'apprentissage automatique pour les entreprises peuvent être proposées sous forme de modèle d'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS).
Quels types de logiciels d'apprentissage automatique existent ?
Il existe trois principaux types de logiciels d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et par renforcement. Ceux-ci se réfèrent au type d'algorithme sur lequel l'application est construite. Le type d'apprentissage automatique n'affecte généralement pas le produit final que les clients utiliseront. Par exemple, qu'un assistant virtuel soit construit en utilisant un apprentissage supervisé ou non supervisé importe peu aux entreprises qui l'emploient pour traiter avec les clients. Les entreprises se soucient davantage de l'impact potentiel que le déploiement d'un assistant virtuel bien conçu apportera à leur modèle commercial.
Apprentissage supervisé
Ce modèle d'apprentissage automatique se réfère à l'idée de former la machine ou le modèle avec un ensemble de données spécifique jusqu'à ce qu'il puisse effectuer les tâches souhaitées, comme identifier une image d'un certain type. L'enseignant a un contrôle total sur ce que le modèle ou la machine apprend car c'est lui qui entre les informations. Cela signifie que l'enseignant peut orienter le modèle exactement dans la direction du résultat souhaité.
Apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé se réfère à l'algorithme ou au modèle qui est envoyé avec la mission de rechercher dans les ensembles de données pour trouver des structures ou des motifs par lui-même. Cependant, l'apprentissage non supervisé est incapable de nommer ces motifs ou structures découverts. Le plus qu'ils peuvent faire est de distinguer les motifs et les structures selon les différences perçues.
Apprentissage par renforcement
Avec ce type d'apprentissage automatique, le modèle apprend en interagissant avec son environnement et en donnant des réponses basées sur ce qu'il rencontre. Le modèle gagne des points pour avoir fourni des réponses correctes et perd des points pour avoir donné des réponses incorrectes. Grâce à cette méthode d'incitation, le modèle s'entraîne lui-même. Le modèle d'apprentissage par renforcement apprendra à travers ses interactions et finira par s'améliorer.
Apprentissage profond
Les algorithmes d'apprentissage profond, un sous-ensemble des algorithmes d'apprentissage automatique, sont ceux qui utilisent spécifiquement des logiciels de réseaux de neurones artificiels, qui sont des modèles basés sur les réseaux de neurones du cerveau humain qui réagissent et s'adaptent à l'information, apprenant à prendre des décisions basées sur cette information.
Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels d'apprentissage automatique ?
Les fonctionnalités de base des logiciels d'apprentissage automatique aident les utilisateurs à améliorer leurs applications, leur permettant de transformer leurs données et d'en tirer des informations de la manière suivante :
Données : La connexion à des sources de données tierces est la clé du succès d'une application d'apprentissage automatique. Pour fonctionner et apprendre correctement, l'algorithme doit être alimenté par de grandes quantités de données. Une fois que l'algorithme a digéré ces données et appris les réponses appropriées aux questions généralement posées, il peut fournir aux utilisateurs un ensemble de réponses de plus en plus précises.
Souvent, les applications d'apprentissage automatique offrent aux développeurs des ensembles de données d'exemple pour construire leurs applications et entraîner leurs algorithmes. Ces ensembles de données préconstruits sont cruciaux pour développer des applications bien entraînées car l'algorithme doit voir une tonne de données avant d'être prêt à prendre des décisions correctes et à donner des réponses correctes. De plus, certaines solutions incluront des capacités d'enrichissement de données, comme l'annotation, la catégorisation et l'enrichissement des ensembles de données.
Algorithmes : La caractéristique la plus importante de toute offre d'apprentissage automatique est l'algorithme. C'est la base sur laquelle tout le reste est basé. Les solutions fournissent soit des algorithmes préconstruits, soit permettent aux développeurs de construire les leurs dans l'application.
Quels sont les avantages des logiciels d'apprentissage automatique ?
Les logiciels d'apprentissage automatique sont utiles dans de nombreux contextes et industries différents. Par exemple, les applications alimentées par l'IA utilisent généralement des algorithmes d'apprentissage automatique en arrière-plan pour fournir aux utilisateurs finaux des réponses à leurs questions.
Développement d'applications : Les logiciels d'apprentissage automatique stimulent le développement d'applications d'IA qui rationalisent les processus, identifient les risques et améliorent l'efficacité.
Efficacité : Les applications alimentées par l'apprentissage automatique s'améliorent constamment en raison de la reconnaissance de leur valeur et de la nécessité de rester compétitives dans les industries où elles sont utilisées. Elles augmentent également l'efficacité des tâches répétables. Un exemple parfait de cela peut être vu dans l'eDiscovery, où l'apprentissage automatique a créé des avancées massives dans l'efficacité avec laquelle les documents juridiques sont examinés et les documents pertinents sont identifiés.
Réduction des risques : La réduction des risques est l'un des plus grands cas d'utilisation dans les services financiers pour les applications d'apprentissage automatique. Les applications d'IA alimentées par l'apprentissage automatique identifient les risques potentiels et les signalent automatiquement en fonction des données historiques de comportements risqués passés. Cela élimine le besoin d'une identification manuelle des risques, qui est sujette à des erreurs humaines. La réduction des risques pilotée par l'apprentissage automatique est utile dans les industries de l'assurance, de la finance et de la réglementation, entre autres.
Qui utilise les logiciels d'apprentissage automatique ?
Les logiciels d'apprentissage automatique ont des applications dans presque toutes les industries. Certaines des industries qui bénéficient des applications d'apprentissage automatique incluent les services financiers, la cybersécurité, le recrutement, le service client, l'énergie et les industries de la réglementation.
Marketing : Les applications de marketing alimentées par l'apprentissage automatique aident les marketeurs à identifier les tendances de contenu, à façonner la stratégie de contenu et à personnaliser le contenu marketing. Les algorithmes spécifiques au marketing segmentent les bases de clients, prédisent le comportement des clients en fonction des comportements passés et des données démographiques des clients, identifient les prospects à fort potentiel, et plus encore.
Finance : Les institutions de services financiers augmentent leur utilisation des applications alimentées par l'apprentissage automatique pour rester compétitives avec d'autres dans l'industrie qui font de même. Grâce aux applications d'automatisation des processus robotiques (RPA), qui sont généralement alimentées par des algorithmes d'apprentissage automatique, les entreprises de services financiers améliorent l'efficacité et l'efficacité des départements, y compris la détection des fraudes, la lutte contre le blanchiment d'argent, et plus encore. Cependant, les départements dans lesquels ces applications sont les plus efficaces sont ceux où il y a une grande quantité de données à gérer et beaucoup de tâches répétables qui nécessitent peu de réflexion créative. Quelques exemples peuvent inclure le passage au crible de milliers de réclamations d'assurance et l'identification de celles qui ont un fort potentiel d'être frauduleuses. Le processus est similaire, et l'algorithme d'apprentissage automatique peut digérer les données pour atteindre le résultat souhaité beaucoup plus rapidement.
Cybersécurité : Les algorithmes d'apprentissage automatique sont déployés dans les applications de sécurité pour mieux identifier les menaces et les traiter automatiquement. La nature adaptative de certains algorithmes spécifiques à la sécurité permet aux applications de s'attaquer plus facilement aux menaces évolutives.
Quelles sont les alternatives aux logiciels d'apprentissage automatique ?
Les alternatives aux logiciels d'apprentissage automatique qui peuvent les remplacer partiellement ou complètement incluent :
Logiciels de traitement du langage naturel (NLP) : Les entreprises axées sur les cas d'utilisation basés sur le langage (par exemple, examiner de grandes quantités de données d'avis afin de mieux comprendre le sentiment des examinateurs) peuvent également se tourner vers des solutions NLP, telles que les logiciels de compréhension du langage naturel, pour des solutions spécifiquement orientées vers ce type de données. Les cas d'utilisation incluent la recherche d'informations et de relations dans le texte, l'identification de la langue du texte et l'extraction de phrases clés d'un texte.
Logiciels de reconnaissance d'image : Pour la vision par ordinateur ou la reconnaissance d'image, les entreprises peuvent adopter des logiciels de reconnaissance d'image. Avec ces outils, elles peuvent améliorer leurs applications avec des fonctionnalités telles que la détection d'image, la reconnaissance faciale, la recherche d'image, et plus encore.
Logiciels liés aux logiciels d'apprentissage automatique
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les logiciels d'apprentissage automatique incluent :
Logiciels de chatbots : Les entreprises à la recherche d'une solution d'IA conversationnelle prête à l'emploi peuvent tirer parti des chatbots. Les outils spécifiquement orientés vers la création de chatbots aident les entreprises à utiliser des chatbots prêts à l'emploi, avec peu ou pas d'expérience en développement ou en codage nécessaire.
Logiciels de plateformes de bots : Les entreprises cherchant à construire leur propre chatbot peuvent bénéficier des plateformes de bots, qui sont des outils utilisés pour construire et déployer des chatbots interactifs. Ces plateformes fournissent des outils de développement tels que des frameworks et des ensembles d'outils API pour la création de bots personnalisables.
Défis avec les logiciels d'apprentissage automatique
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis.
Résistance à l'automatisation : L'un des plus grands problèmes potentiels avec les applications alimentées par l'apprentissage automatique réside dans le retrait des humains des processus. Cela est particulièrement problématique lorsqu'on examine des technologies émergentes comme les voitures autonomes. En retirant complètement les humains du cycle de développement du produit, les machines ont le pouvoir de décider dans des situations de vie ou de mort.
Qualité des données : Avec tout déploiement d'IA, la qualité des données est essentielle. En tant que tel, les entreprises doivent développer une stratégie autour de la préparation des données, en s'assurant qu'il n'y a pas de doublons, de champs manquants ou de données mal assorties. Un déploiement sans cette étape cruciale peut entraîner des résultats erronés et des prédictions douteuses.
Sécurité des données : Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les utilisateurs corrects voient les données correctes. Elles doivent également disposer d'options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme.
Quelles entreprises devraient acheter des logiciels d'apprentissage automatique ?
La reconnaissance de motifs peut aider les entreprises de tous les secteurs. Des prédictions efficaces et efficientes peuvent aider ces entreprises à prendre des décisions éclairées par les données, telles que la tarification dynamique basée sur une gamme de points de données.
Commerce de détail : Un site de commerce électronique peut tirer parti d'une API d'apprentissage automatique pour créer des expériences riches et personnalisées pour chaque utilisateur.
Finance : Une banque peut utiliser ce logiciel pour améliorer ses capacités de sécurité en identifiant les problèmes potentiels, tels que la fraude, dès le début.
Divertissement : Les organisations médiatiques peuvent tirer parti des algorithmes de recommandation pour servir leurs clients avec du contenu pertinent et connexe. Avec cette amélioration, les entreprises peuvent continuer à capter l'attention de leurs téléspectateurs.
Quel est le coût des logiciels d'apprentissage automatique ?
Les logiciels d'apprentissage automatique sont généralement disponibles en différents niveaux, les solutions plus basiques coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières manqueront généralement de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou les deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, soit illimité, soit limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.
Une fois mis en place, ils ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance significatifs, surtout s'ils sont déployés dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent contracter des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel.
Retour sur investissement (ROI)
Les entreprises décident de déployer des logiciels d'apprentissage automatique dans le but d'obtenir un certain degré de retour sur investissement. Comme elles cherchent à récupérer leurs pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise.
Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont vus grâce à leur utilisation de la plateforme.
Tendances des logiciels d'apprentissage automatique
Automatisation
L'adoption de l'apprentissage automatique est liée à une tendance plus large autour de l'automatisation. L'automatisation des processus robotiques (RPA) suscite un intérêt accru dans le domaine de l'apprentissage automatique car l'apprentissage automatique permet la RPA. La RPA gagne en popularité dans de nombreux secteurs, étant particulièrement utile dans les industries axées sur la saisie de données, comme les services financiers, en raison de sa capacité à traiter les données et à augmenter l'efficacité.
Humain vs. machine
Avec l'adoption de l'apprentissage automatique et l'automatisation des tâches répétitives, les entreprises sont en mesure de déployer leur main-d'œuvre humaine sur des projets plus créatifs. Par exemple, si un algorithme d'apprentissage automatique affiche automatiquement des publicités personnalisées, l'équipe marketing humaine peut travailler sur la production de matériel créatif.
Comment acheter des logiciels d'apprentissage automatique
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels d'apprentissage automatique
Si une entreprise débute et cherche à acheter son premier logiciel d'apprentissage automatique, où qu'elle en soit dans le processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'apprentissage automatique pour elle.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à créer une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'apprentissage automatique.
Comparer les produits de logiciels d'apprentissage automatique
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après les démonstrations, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est conseillé de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Conduire des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution sur la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection de logiciels d'apprentissage automatique
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.
Négociation
Les prix sur la page de tarification d'une entreprise ne sont pas toujours fixes (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.