Machine learning : la nécessité de développer les connaissances pour profiter de cette opportunité

Peu d’innovations technologiques offrent autant d’opportunités que le machine learning. Des domaines comme la classification automatisée d’images ou encore le traitement du langage naturel profitent déjà des procédés de deep learning.

L’adoption croissante du machine learning par les entreprises optimise leurs activités en limitant, par exemple, les risques liés au traitement de données dans le secteur des assurances ou en exploitant pleinement le potentiel des données clients dans la création de services. Toutefois, même si la plupart des dirigeants connaissent cette technologie, ils sont encore peu nombreux à savoir comment l’intégrer de manière concrète dans une stratégie pour générer une réelle valeur commerciale.

Pour certaines entreprises, la complexité du jargon liée au machine learning freine son adoption. D’autres font mal la différence entre cette technologie et l’intelligence artificielle (IA). Cette confusion les inquiète puisqu’elle fait ressurgir le spectre du remplacement du personnel par des machines. Pourtant, certaines ont déjà investi et déployé ces technologies sans le savoir.

Il est temps que les dirigeants IT et commerciaux apprennent à différencier ces technologies pour en tirer le meilleur parti possible. De nombreuses entreprises ayant investi dans ces solutions bénéficient aujourd’hui d’un retour sur investissement optimal. Le machine learning offre aux responsables informatiques une opportunité concrète de transformer leur entreprise en lui permettant de se différencier de la concurrence. 

Comprendre ce qu’est le machine learning

Le machine learning est un terme technologique tendance depuis quelque temps, et les entreprises ne s’y trompent pas. Selon une étude menée auprès de décideurs IT issus de plus de 15 secteurs d’activités différents dans 4 pays (le Royaume-Uni, la France, l’Allemagne et l’Espagne), 87 % des sondés ont implémenté cette technologie ou prévoient de le faire en 2020. Il s’agit ainsi de la deuxième priorité d’investissement des entreprises, après les solutions d’analyse, mais devant l’IoT, l’IA et la data science.

Toutefois, la définition du machine learning et son intérêt pour les entreprises ne sont pas toujours clairs, et nombreux sont ceux qui ignorent ce que cela peut réellement leur apporter. Dans l’étude européenne mentionnée précédemment, seule la moitié des sondés déclarent comprendre le fonctionnement de cette technologie et être capable de définir des cas d’utilisation précis. En outre, moins d’un tiers dispose d’une équipe d’experts des données ayant des compétences en machine learning à jour. La moitié se documente d’ailleurs grâce à des sites d’information IT.

Comprendre l’importance du machine learning, l’adopter ou avoir l’intention de le faire est un véritable pas en avant pour les entreprises. Mais si les connaissances de base sont mal maîtrisées et si les ressources sont limitées, elles n’obtiendront jamais le retour sur investissement espéré.

Relever les défis du machine learning

Bien que le machine learning soit essentiellement un processus d’analyse de données destiné à améliorer les performances d’un système, l’un des principaux obstacles à son adoption est lié à l’opposition traditionnelle entre l’homme et la machine, concept qui perdure notamment dans les œuvres de science-fiction. Il existe une méfiance généralisée parmi les dirigeants IT actuels, à l’égard des technologies qui pourraient remplacer l’humain dans la prise de décision. Le manque de ressources et de connaissances, les coûts induits et la résistance culturelle sont d’autres obstacles majeurs.

Ces contraintes empêchent souvent les entreprises de bénéficier des avantages du machine learning. Pourtant, ces difficultés pourraient être facilement dépassées en recourant à une expertise externe et au développement de connaissances spécifiques sur cette technologie et ses intérêts.

L’apport d’une expertise externe permet notamment de mieux différencier l’IA du machine learning. Il permet également d’identifier comment l’efficacité opérationnelle, le niveau de service client et l’utilisation des ressources peuvent être optimisés.

Pour maximiser le retour sur investissement, il est essentiel de bien comprendre l’intérêt du machine learning, ses bénéfices et apports pour l’entreprise. C’est cette approche stratégique essentielle qui permet aux directeurs IT d’éliminer un à un les obstacles qui se dressent devant eux.

Elle peut également les aider à démontrer l’intérêt d’une solution de machine learning pour résoudre une problématique commerciale ou pour bâtir un véritable avantage concurrentiel. Par exemple, s’il est nécessaire d’améliorer le service client, le machine learning permet de croiser les données issues de différents silos pour obtenir une vision plus claire des clients et de leurs attentes. Si le besoin concerne l’efficacité opérationnelle, il est alors possible de démontrer comment cette technologie peut améliorer les méthodes de travail sans qu’il soit question de remplacer les humains par des machines.

S’assurer de comprendre la technologie pour en bénéficier réellement

Le machine learning représente une opportunité incroyable pour les entreprises. Il permet de mieux utiliser les très nombreux points de données, de les visualiser en contexte et de prendre de meilleures décisions. Cependant, le manque de connaissances sur cette technologie, ses cas d’usages et ses bénéfices empêche de nombreuses entreprises de profiter de ses avantages. Confusion avec l’IA ou craintes relatives à l’emploi sont des freins qui n’ont pas de véritable raison d’être. D’autres entreprises ne savent pas vraiment qui doit prendre en charge son implémentation et favoriser son adoption. Il est alors essentiel de reprendre la stratégie de machine learning de zéro, en veillant à ce que toute l’équipe comprenne bien les processus, travaille de façon stratégique avec l’aide de ressources externes. C’est à ce prix que les entreprises profiteront des avantages du machine learning, fonctionneront plus intelligemment, plus rapidement, tout en limitant les tâches répétitives.

Machine learning : la nécessité de développer les connaissances pour profiter de cette opportunité
Machine learning : la nécessité de développer les connaissances pour profiter de cette opportunité

L’adoption croissante du machine learning par les entreprises optimise leurs activités en limitant, par exemple, les risques liés au traitement de données dans le secteur des assurances ou en exploitant pleinement le potentiel des données clients...