Par Bruno Rezende*
Face à la digitalisation exponentielle de la société, le nombre de données collectées en ligne augmente et des milliers d’informations sont générées et enregistrées chaque seconde. Dans cette dynamique, le volume croissant de contenus nécessite des analyses de plus en plus approfondies pour convertir ces données en résultats concrets. Les algorithmes d’apprentissage automatique contribuent à déchiffrer, exposer et prédire les relations et les tendances.L’évolution de ce processus est l’évolution de l’intelligence artificielle elle-même.
L’apprentissage automatique est l’idée d’appareils électroniques apprenant par eux-mêmes à partir d’un grand volume de données. Dans ce flux, ils peuvent à la fois prendre des décisions de manière autonome et aider les êtres humains dans ces choix quotidiens. L’idée peut sembler nouvelle, mais elle est présente depuis un certain temps dans la vie quotidienne des gens. Ce qui manque, c’est l’évolutivité, en particulier dans le monde de l’entreprise.
Dans l’industrie 4.0, la technologie est utilisée depuis longtemps dans les usines du monde entier et, en général, est déjà appliquée dans la routine des gens. Le propre moteur de recherche de Google utilise le système et pendant des années, le marché financier a ajouté l’apprentissage automatique pour apporter plus de sécurité aux transactions bancaires, en luttant contre la fraude dans les systèmes de paiement.
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Pour les entreprises, l’apprentissage automatique n’est pas populaire, mais il peut être essentiel pour avoir un impact supplémentaire sur la personnalité de l’entreprise et, bien sûr, augmenter le taux de conversion des ventes. La technologie permet de diriger les efforts et les stratégies de réussite des clients de différentes manières, y compris et peut être appliquée dans les systèmes de vente et de marketing pour apporter des informations précieuses et améliorer les processus au sein des organisations. Par conséquent, les entreprises qui lancent maintenant une stratégie d’IA plus intelligente sortiront certainement gagnantes.
Pour analyser correctement une grande quantité de données, les routines et les processus doivent être mis à l’échelle. Des algorithmes rapides qui évoluent automatiquement permettent de générer plusieurs résultats à grande vitesse, de digérer les informations et d’extraire des informations de cette masse d’informations. Grâce à cela, les analystes et les scientifiques des données peuvent consacrer plus de temps à ce que la technologie ne peut pas encore faire pour eux.
Or, pour faire évoluer les algorithmes de machine learning, il est nécessaire d’avoir des solutions cloisonnées, avec des flux et des routes bien définis qui s’ajustent en fonction des besoins des données. En période de demande accrue, l’infrastructure comprend la nécessité de multiplier les ressources disponibles pour exécuter de telles solutions, tandis qu’en période de demande plus faible, elle réduit l’utilisation, économisant les mêmes ressources.
En faisant ce choix, le client doit opter pour un cadre suffisamment générique pour gérer plusieurs types d’entrées et spécifier juste assez pour bien gérer chaque cas. Avec des solutions plus légères, vous pouvez évoluer plus rapidement. Par conséquent, avec des traitements et des routines bien pensés, ils ajoutent de la valeur au client.
La mise à l’échelle de l’analyse augmente et diminue automatiquement le traitement des données, en utilisant des solutions de pointe, générant des résultats qui peuvent être compris et analysés par l’utilisateur final.
L’équation peut sembler compliquée, mais aujourd’hui il existe déjà des solutions qui offrent cette évolutivité de bout en bout, il suffit que l’utilisateur entre ses données, renseigne ce qu’il veut prédire et des milliers de modèles sont exécutés en parallèle, retournant lui une sélection des meilleurs.
Ces pipelines de traitement/modélisation prennent automatiquement les meilleures décisions en fonction des caractéristiques d’entrée, conduisant à des solutions optimales qui prendraient un temps considérable à développer pour un analyste. C’est l’intelligence artificielle qui marche de plus en plus aux côtés de l’humanité et devient une alternative pour tirer parti des affaires.
* Bruno Rezende est PDG et co-fondateur de 4intelligence, une startup qui développe des solutions d’aide à la décision basées sur l’analyse de données, via des algorithmes et l’intelligence artificielle. 4i est également associé à I2AI (International Association of Artificial Intelligence), la plus grande association d’intelligence artificielle au Brésil. En outre, l’entreprise a déjà reçu 120 prix, parmi lesquels se distinguent ceux de la Banque centrale, du Secrétariat à l’économie, de l’Agence d’État et de Consensus Economics.
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