Peu d’entre nous le savent, mais le Machine Learning alimente des technologies innovantes qui impactent nos vies de diverses façons, des voyages à la santé. Voici cinq secteurs dans lesquels le ML est actuellement utilisé.
1. Diagnostic médical
Les systèmes de ML sont utilisés dans le domaine de l’imagerie médicale, pour étudier les résultats et rechercher des tumeurs par exemple, mais également pour établir des diagnostics à partir de rapports de pathologie. Une étude a montré qu’ un ordinateur avait pu détecter 52 % des cancers jusqu’à un an avant leur diagnostic officiel. Cela ouvre ainsi la voie à la mise en place de traitements plus personnalisés et basés sur des données médicales individuelles.
2. Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN)
La compréhension du langage humain par les systèmes de ML ne cesse de s’améliorer, tout comme leur capacité de réponse. Certaines applications de TALN concernent la traduction automatique, la reconnaissance vocale ou l’analyse des sentiments. Voyez comme Alexa et Siri sont d’ores et déjà capables de comprendre nos demandes et d’y répondre.
3. Recherche en ligne
Les moteurs de recherche utilisent le Machine Learning pour améliorer leurs résultats et apprennent en permanence du comportement des consommateurs, pour leur offrir une meilleure expérience à chaque recherche. Par exemple, si vous tapez « banc » dans votre navigateur et que vous fouillez quelques minutes sur le Web, Google (ou Bing, Yahoo ou un autre moteur) comprendra que vous cherchez des informations sur un meuble pour s’assoir et non une étendue de sable.
(En savoir plus : Le Machine Learning en un coup d’œil : l’essentiel pour les marketeurs)
4. Voitures intelligentes
Non seulement ces voitures utilisent le ML pour conduire toutes seules, mais également pour en savoir plus sur les préférences de leur propriétaire et adapter automatiquement leurs réglages en fonction de ce qu’il aime ou non, comme le réglage de la température ou le chauffage des sièges en hiver.
5. Marketing personnalisé
Le Machine Learning permet aux retailers d’analyser de grandes quantités de données concernant leurs clients et de proposer à chacun d’entre eux des communications personnalisées en fonction de leurs comportements, de leurs précédents achats et de leurs préférences. À mesure que la connaissance client s’enrichit, le système se perfectionne pour prédire les bons produits, les bonnes publicités et les bonnes enchères.
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