Qu'est-ce que le Machine Learning (ML) ?

... Et comment les services ERP peuvent-ils l'utiliser pour optimiser les processus et réduire les coûts ?

L'apprentissage automatique (en anglais « machine learning ») prend de plus en plus d'importance et recèle un potentiel prometteur dans les domaines d'application les plus divers. Nous allons donc examiner de plus près le thème de Machine Learning (ML) et montrer en particulier ses possibilités d'application dans le domaine de la planification des ressources d'entreprise ainsi que les avantages qui en découlent. Mais avant cela, il convient de définir ce qu'est réellement le ML.

Table des matières

• Qu'est-ce que le Machine Learning (ML) ?
• Modèles
  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé
  • Apprentissage semi-supervisé
  • Apprentissage par renforcement
• Deep learning
  • Intelligence artificielle
• Machine learning dans l'ERP
  • Automatisation
  • Logistique
  • Tableaux de bord
• L'avenir du ML dans les entreprises
  • Big data

Qu'est-ce que le machine learning ?

L'apprentissage automatique est un terme générique désignant la génération artificielle de connaissances à partir de valeurs empiriques. Concrètement, un système artificiel apprend à partir d'exemples. Une fois la phase d'apprentissage terminée, ceux-ci peuvent être généralisés par le système. Pour ce faire, les exemples ne sont pas simplement appris par cœur, mais des règles et des modèles sont identifiés.

De cette manière, le système peut ensuite appliquer ce qu'il a appris à des exemples et des ensembles de données inconnus, ou échouer. L'apprentissage automatique est donc un domaine de l'informatique qui se concentre sur l'utilisation d'algorithmes et de données afin d'imiter le mode d'apprentissage humain et d'améliorer progressivement la précision.

Exemples d'apprentissage automatique dans la pratique

Les domaines d'application possibles dans lesquels l'apprentissage automatique est déjà utilisé aujourd'hui vont : des procédures de diagnostic automatisées à l'analyse du marché boursier, en passant par la reconnaissance vocale et textuelle ou encore la détection systématique des fraudes à la carte de crédit. Les recommandations de films sur les plateformes de streaming s'appuient également sur des algorithmes qui, sur la base des séries et des films déjà visionnés, déterminent des suggestions correspondant aux préférences de l'utilisateur.

Data mining ou exploration de données

Le ML est étroitement lié au data mining, mais se distingue de celui-ci par sa définition et son contenu. Le data mining consiste principalement à trouver de nouvelles régularités et de nouveaux modèles. Les algorithmes (d'apprentissage automatique) issus du Machine Learning sont également utilisés dans le data mining. Il est utilisé, par exemple, pour valider des hypothèses ou établir des prévisions aussi précises que possible pour l'avenir. En outre, cela permet de mieux identifier et comprendre les besoins des clients. Il recèle donc également un grand potentiel dans le domaine de la gestion de la relation client (CRM) pour aider les entreprises à mieux répondre aux exigences de leurs clients de manière plus ciblée.

Modèles d'apprentissage automatique

Il existe différents modèles ou approches dans l'apprentissage automatique. Il convient de distinguer l'apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et renforcé. Vous trouverez ci-dessous un aperçu des quatre modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning Models) ainsi que des exemples d'applications possibles.

Apprentissage supervisé : supervised learning

Dans l'apprentissage supervisé (supervised learning), l'algorithme apprend une fonction à partir de paires d'entrées et de sorties prédéfinies. L'objectif est d'apprendre à cet l'algorithme à établir des associations. La classification automatique est par exemple un domaine d'application possible de l'apprentissage supervisé.

La classification automatique dans le cadre de l'apprentissage automatique utilise des arbres de décision (decisions trees). Il s'agit d'arbres ordonnés et orientés qui servent à représenter des règles de décision. L'apprentissage supervisé est utilisé dans de nombreux domaines. Il sert par exemple de base aux applications d'analyse du trafic ou aux services de recommandation de produits.

Apprentissage non supervisé: unsupervised learning

Dans le cas de l'apprentissage non supervisé (unsupervised learning), l'algorithme génère un modèle statistique pour un ensemble d'entrées donné. Celui-ci décrit les entrées et contient également les corrélations identifiées ainsi que les catégories. Cela permet à son tour de faire des prédictions sur la base de ces informations. À l'aide d'un processus de clustering, les données peuvent être divisées en plusieurs catégories, qui se distinguent les unes des autres par des modèles caractéristiques. De cette manière, des classificateurs sont créés de manière autonome, selon lesquels les modèles d'entrée peuvent être classés.

Il existe toutefois des méthodes d'apprentissage non supervisé qui renoncent à la catégorisation. Elles traduisent plutôt les données observées en représentations plus simples. L'apprentissage non supervisé est utilisé par exemple dans la reconnaissance faciale. Dans le contexte entrepreneurial, l'étude de marché est un exemple d'application populaire.

Apprentissage semi-supervisé : semi-supervised learning

Entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé se trouve également l'apprentissage partiellement supervisé. Dans ce cas, seule une partie des entrées est connue. L'apprentissage partiellement supervisé est particulièrement utile lorsque de grandes quantités de données brutes ou non structurées sont utilisées.

Apprentissage par renforcement: reinforcement learning

Dans l'apprentissage par renforcement, aucune clé de réponse n'est connue. Il existe à la place une série d'actions autorisées, de règles et d'états finaux potentiels. Il s'agit de déterminer comment les agents doivent agir afin de maximiser une certaine valeur de la récompense cumulée. Dans ce cas, la récompense est numérique et programmée dans l'algorithme comme quelque chose que le système souhaite enregistrer. Les offres de prix automatisées pour les acheteurs de publicité en ligne constituent un exemple d'application possible de l'apprentissage par renforcement.

Apprentissage profond: deep learning

L'apprentissage profond est une forme d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels comportant de nombreuses couches intermédiaires. Ces couches intermédiaires se trouvent entre la couche d'entrée et la couche de sortie. Cela permet de créer une structure interne complexe, caractéristique de l'apprentissage profond. L'apprentissage profond est donc subordonné au ML.

Quelle est la différence entre l'IA et Machine Learning ?

Mais qu'en est-il de l'Intelligence Artificielle (IA) ? En quoi l'IA est-elle liée au Machine Learning ? En réalité, le ML est un sous-ensemble de l’IA. Les algorithmes du ML permettent à l'intelligence artificielle de traiter et d'utiliser des données pour apprendre et devenir plus intelligente, sans nécessiter de programmation supplémentaire.

Le machine learning dans l'ERP

Examinons maintenant les possibilités que le ML offre aux entreprises dans le domaine de la planification des ressources d'entreprise (ERP). Les systèmes intelligents qui utilisent le Machine Learning sont de plus en plus populaires. Avec la numérisation croissante et les progrès numériques, de plus en plus d'applications et de domaines d'utilisation accessibles aux particuliers et aux entreprises voient le jour. Dans le domaine entrepreneurial, il s'agit souvent d'optimiser ou d'automatiser des processus existants à l'aide de systèmes intelligents.

Automatisation dans l'ERP

Même les logiciels ERP qui ne reposent pas sur le machine learning permettent de rationaliser les processus. Le fait que tous les collaborateurs travaillent avec le même système dans tous les services permet de créer une base de données uniforme. Cela garantit d'une part, la transparence des processus dans le cadre des workflows et d'autre part, de rendre obsolète la gestion redondante des données, qui est source d'erreurs et de perte de temps.Vous trouverez de plus amples informations à ce sujet sur la page thématique Automatisation.

Automatisation grâce au ML

Les applications intelligentes permettent d'optimiser et d'automatiser les processus à un niveau supérieur. Par exemple, les enregistrements peuvent être importés et sélectionnés sur la base de mots-clés avec beaucoup moins d'efforts. Cela permet de préserver les capacités et d'économiser des ressources qui peuvent ensuite être utilisées de manière plus efficace ailleurs. En fin de compte, cela permet surtout de réduire les coûts administratifs.

Machine learning dans la logistique

Un autre domaine d'application possible du ML dans le contexte entrepreneurial est celui de la logistique/de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. L'optimisation des stocks à l'aide de l'IA consiste, par exemple, à optimiser les paramètres existants afin de pouvoir fonctionner plus efficacement. Grâce à l'intelligence artificielle, il est ainsi possible d'optimiser le type d'approvisionnement, les stocks minimums et les besoins ou la consommation futurs sur la base des données disponibles. Les systèmes intelligents peuvent également apporter une solution à des défis tels que la pénurie de ressources et les délais de livraison.

Tableaux de bord

En outre, l'intelligence artificielle peut également être utilisée dans des tableaux de bord pour suivre la manière dont les utilisateurs naviguent dans un logiciel ERP. Sur la base du comportement des utilisateurs, des suggestions de nouveaux éléments peuvent alors être générées automatiquement. Cela facilite la navigation des utilisateurs dans l'interface. Ce processus facilite également la recherche d'informations et de données. L'apprentissage automatique peut aussi donner lieu à la création de nouveaux processus, qui peuvent à leur tour remplacer les anciens. En fin de compte, cela optimise l'expérience utilisateur (UX) au sein du logiciel ERP et rend l'utilisation du système plus efficace.

L'avenir de la Machine Learning dans les entreprises

Dans le sillage de notre société axée sur l'innovation et des progrès numériques de plus en plus rapides, les possibilités d'application et les domaines d'utilisation de la ML se multiplient, tout comme son importance pour les entreprises. Les logiciels d'entreprise tels que les systèmes ERP deviennent de plus en plus performants et s'appuient sur l'intelligence artificielle pour permettre aux entreprises d'optimiser leurs propres processus commerciaux.

Les systèmes intelligents identifient et mettent en évidence de manière autonome les potentiels d'économie et d'optimisation. Les entreprises peuvent ainsi acquérir un avantage concurrentiel décisif sur le marché. L'importance croissante des systèmes intelligents aura également un impact à long terme sur la manière dont le travail est effectué.

Le Big Data et le potentiel du ML

Aujourd'hui déjà, l'intelligence artificielle joue un rôle de soutien dans de nombreux domaines et peut, par exemple, aider les entreprises à analyser systématiquement de grands ensembles de données (mot-clé : Big Data) dont l'évaluation manuelle serait autrement difficile à réaliser. Le Big Data désigne les données, générées en grandes quantités, dans une grande diversité et à une vitesse élevée.

Il s'agit donc d'ensembles de données volumineux et complexes provenant principalement de nouvelles sources. Ce n'est pas sans raison que les données sont également qualifiées de « pétrole » du XXIe siècle. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent aider les entreprises à tirer le meilleur parti des données dont elles disposent et à exploiter ainsi pleinement le potentiel de ces dernières.