Quels sont les enjeux du Machine Learning en 2021?

Le numérique prend davantage de place dans tous les domaines de la vie quotidienne. Les tâches professionnelles, les activités dans le cadre privé, les loisirs, … se digitalisent. Cela implique une grande activité sur le web, générant, donc, un volume conséquent de données (le Big Data). Ces informations constituent des instruments précieux pour les professionnels qui opèrent sur le réseau Internet. Le machine learning représente la solution pour exploiter et tirer profit du Big Data.

Les différentes utilisations du Machine Learning

Le Machine Learning est défini comme une science appartenant au domaine de l’Intelligence Artificielle (IA). Le programme permet de traiter les données relatives aux activités des internautes.

Avec la hausse croissante de l’utilisation du numérique, le volume de données générées ne cessent d’augmenter. Il est impossible pour l’Homme de réaliser une analyse du Big Data. Ces informations intègrent pourtant une utilité cruciale. Le Machine Learning permet de recueillir et d’évaluer une quantité énorme de données.

Face à l’essor de l’e-commerce, le Machine Learning revêt d’une utilité capitale. Tous les commerçants en ligne se doivent d’adopter le programme pour rester compétitif et accroitre leurs résultats. L’analyse du Big Data permet, d’une part, d’optimiser les actions des professionnels qui opèrent sur le web. Les informations qui en ressortent servent de base pour les prises de décisions importantes concernant les stratégies à mener sur le web. Les données permettent aussi de connaître et d’évaluer le comportement d’achat des consommateurs et plus précisément des cibles. La capacité à anticiper le comportement des internautes représente notamment la principale clé de la réussite de l’activité de e-commerce et de webmarketing.

Dans cette même optique, le Machine Learning permet également d’améliorer l’expérience en ligne des utilisateurs.

En outre, l’évaluation des actions des internautes permet la détection des arnaques et autres actions frauduleuses opérées sur le net. Le Machine Learning intègre, donc, une véritable fonction sécuritaire.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le déploiement du Machine Learning date de 1950. Les algorithmes sont conçus pour exploiter les données de connexion.

Le processus de Machine Learning se répartit en deux phases :

• la phase d’observations et d’apprentissage qui correspond à l’analyse des données et la reconnaissance des différentes situations. Les ordinateurs affectés à cette opération mettent en évidence de répétitions dans les actions qui ressortent de l’évaluation des données (patterns). Des plans d’action sont élaborés en fonction des patterns.
• la phase de mise en production: l’exécution des tâches prévues dans le plan d’actions en réponses aux situations préalablement détectées.

Le Machine Learning se base sur des calculs mathématiques et sur des statistiques précises pour permettre aux ordinateurs d’exécuter des tâches pour lesquelles ils ne sont pas particulièrement programmés. Les machines apprennent et s’entrainent à l’exécution d’actions diverses à partir de l’analyse des flux de données. Cela accroit les performances de l’ordinateur et optimise ses fonctionnalités. Le Machine Learning fonctionne avec des logiciels et des algorithmes d’analyse. Le déploiement du programme requiert aussi un serveur attitré pour l’exécution des calculs nécessaires.

Le déploiement du Machine Learning implique la manipulation de données sensibles. Il est absolument recommandé de confier cette opération à une entreprise dédiée et fiable. OVHcloud accompagne les professionnels actifs sur le web dans le développement des projets de Machine Learning. L’enseigne spécialisée fournit des outils de calcul et des logiciels open source performants. Elle met également à disposition des solutions de stockage et d’exploitation de données ainsi que de nombreux outils d’entrainement. OVHcloud s’engage à veiller sur la sécurité et la confidentialité des données traitées.