Définition : Machine Learning

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Traduit en français par « apprentissage automatique », le Machine Learning est un terme utilisé dans le domaine de l’informatique se rapportant à l’intelligence artificielle.

Le Machine Learning est un concept qui repose sur le fait qu’un ordinateur soit littéralement capable d’apprendre de façon autonome en fonction des données dont il est alimenté et ainsi, générer des actions qui vont au-delà de celles pour lesquelles il est programmé à l’origine.

Ce sont donc des actions spécifiques qui s’adaptent automatiquement à des situations données pour faciliter l’expérience de l’utilisateur.

C’est ainsi que Google utilise le Machine Learning pour ses différents services, notamment pour Google Search. Lorsque vous tapez quelque chose dans la barre de recherche par exemple, Google vous suggère une suite de mots logique susceptible de correspondre à vos recherches.

L’exemple le plus poussé du Machine Learning est sans doute la voiture sans conducteur de Google, aussi connue sous le nom de Google Car.

Cette voiture est capable de rouler en autonomie pendant des centaines de milliers de kilomètres, en analysant et en s’adaptant à tous les types de situations auxquelles elle pourrait être confrontée sur la route, même les situations pour lesquelles elle n’a pas été explicitement programmée. C’est ainsi qu’elle est capable d’éviter les accidents.

 

Le Machine Learning dans la stratégie omnicanale des retailers

Longtemps monopolisée par les géants du Web tels que Google ou encore Facebook, l’utilisation du Machine Learning s’est aujourd’hui largement répandue dans l’univers du commerce de détail.

Son système d’algorithmes adaptatifs permet aux retailers de mieux connaître et de mieux appréhender leurs clients en mettant en place des actions commerciales et marketing ciblées aussi bien online que offline.

Cela passe par exemple, par l’usage d’un agent conversationnel ou encore d’un cross selling personnalisé. Tout cela tend à améliorer l’expérience client et ainsi, augmenter le chiffre d’affaires.

Pour être véritablement optimal et toujours plus précis, le Machine Learning nécessite une grande quantité de données clients récoltées sur plusieurs années. Plus une entreprise a d’informations sur ses clients, mieux c’est.

 

Le Machine Learning et la Supply Chain

Au-delà d’une utilisation marketing axée uniquement vers le consommateur, les retailers se servent aussi de plus en plus du Machine Learning dans le but d’optimiser la gestion de leur chaîne logistique et plus directement de leurs stocks.

Cela requiert aussi d’alimenter le logiciel d’un important flux de données concernant l’historique des stocks, de la logistique et des ventes.

C’est ainsi qu’il est possible, grâce au Machine Learning, d’anticiper l’impact de la saisonnalité, d’éviter les ruptures de stocks ou encore d’estimer en avance la quantité de réapprovisionnement nécessaire avec une précision extrêmement accrue.

Cette approche algorithmique de la gestion permet à des milliers d’entreprises de booster leurs performances et de réaliser des économies considérables en réduisant les coûts à plusieurs niveaux, notamment les coûts de transports.



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