Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Big Data et Machine Learning sont des expressions à la mode de nos jours. Elles sont utilisées dans tous les secteurs de l’économie pour décrire tout et surtout n’importe quoi. Alors, qu’est-ce que le Machine Learning, quelles sont les approches principales et comment les appliquer au e-commerce ? Suivez le guide !

Machine Learning : définition

Depuis quelques années, tout le monde parle de l’intelligence artificielle, ou IA, qui permettrait de laisser la gestion de systèmes complexes à des réseaux informatiques intelligents composés d’algorithmes d’apprentissage similaires à des réseaux de neurones artificiels. Ceux-ci imitent l’intelligence humaine dans la prise de décision, mais permettent de traiter les informations bien plus rapidement.

Le Machine Learning (apprentissage machine, en bon français) est une sous-division du domaine de l’intelligence artificielle, aussi appelée deep learning ou apprentissage profond. Tout simplement, il s’agit de donner la capacité à un ordinateur de trouver des motifs entre les données qui lui sont fournies et d’évoluer, ce qui lui permet de résoudre des problèmes de plus en plus complexes au fil du temps.

La théorie est simple. La première phase consiste à fournir à la machine un modèle avec un ensemble de données, qu’elle se chargera de résoudre. Il s’agit en premier lieu d’observer sa capacité à « s’imprégner » dudit modèle. La seconde phase, celle de production, consiste à lui soumettre des données supplémentaires, qu’elle traitera en fonction du modèle qu’elle possède, et à apprendre au fur et à mesure.

Le Machine Learning a pour objectif de créer des algorithmes capables d’améliorer leurs propres capacités de réflexion de manière artificielle, sans aide extérieure.

Le Big Data : un prérequis au Machine Learning

Mais le Machine Learning ne va pas sans le Big Data, une autre notion très en vogue de nos jours. Celui-ci désigne tout simplement un ensemble de données si grand qu’il ne peut être traité ni par l’intelligence humaine, ni par un logiciel classique de gestion de bases de données. 

La définition du Big Data inclut ce qu’on appelle les trois V :

• Le volume : il doit être composé d’ensembles de données numériques massives et de faible densité. On parle ici en centaines, voire en milliers de téraoctets, ce qui nécessite également un stockage de données adapté, comme le cloud computing.
• La vitesse : la vitesse de production et de traitement du volume de données produites doit être très élevée.

• La variété : le nombre de types de données différentes doit être tel qu’il ne peut pas être analysé par un logiciel de traitement de données classique.

Big Data et Machine Learning vont nécessairement ensemble. La possibilité d’apprendre à une machine à apprendre permet de traiter un très grand nombre de données en un temps record et aide à développer de nouvelles solutions Big Data.

Les deux principales approches du Machine Learning

Le moteur des prédictions réalisées par le Machine Learning repose sur les algorithmes employés. Ils sont répartis en deux grandes méthodes d’apprentissage, chacune différant de l’autre par la méthode de traitement des données utilisée.

Le Machine Learning supervisé

L’apprentissage supervisé est la méthode la plus couramment utilisée de nos jours. Les algorithmes d’apprentissage de ce type sont suivis par un ingénieur appelé data scientist, dont le rôle est de les guider en leur apprenant des exemples de problèmes déjà résolus. Il s’agit principalement de les faire travailler sur des données déjà étiquetées, comme des photos avec description ou une liste d’objets appartenant à une même catégorie. Une fois tout cela intégré, l’ordinateur peut travailler seul sur une base de données non définies.

Le Machine Learning non supervisé

L’apprentissage non supervisé, ou apprentissage automatique, est une nouvelle approche dans la discipline. Il s’agit de laisser l’algorithme travailler seul sur un jeu de données non étiquetées et d’y trouver des structures sous-jacentes sans aucune aide extérieure. Il les classera alors en fonction de leurs ressemblances, en établissant son propre étiquetage, et vous proposera ensuite des outils d’analyse statistique autonomes. Il créera alors des « réseaux neuronaux »  autonomes. 

Les applications du Machine Learning dans le e-commerce

Big Data et Machine Learning ont des applications pratiques dans de nombreux secteurs de l’économie, et particulièrement dans le e-commerce. Ils sont d’ailleurs déjà utilisés par les grands noms du secteur, comme Amazon. Voici quelques applications intéressantes.

La recommandation de produits

Vous vous êtes toujours demandé comment les publicités sur Internet ou votre site e-commerce favori pouvaient vous proposer des produits proches de vos centres d’intérêt et de vos besoins ? Il s’agit tout simplement d’une des nombreuses applications du Machine Learning. Grâce aux cookies omniprésents, les boutiques en ligne ont accès à votre historique d’achat et aux recherches effectuées. Ces données sont fournies à un algorithme qui cherche à prédire ce dont vous pouvez potentiellement avoir besoin dans un futur proche en fonction d’une solution Big Data.

Les chat bots

En quelques années, les chat bots ont envahi les sites internet, et particulièrement les boutiques en ligne. Il s’agit d’algorithmes permettant de faciliter le service après-vente et la prise en compte des plaintes et autres demandes des clients. Ces agents conversationnels, comme on les appelle, ont été programmés avec certaines phrases déjà construites et les réponses adaptées, et apprennent continuellement grâce aux nombreuses interactions en se servant des innombrables sources de données disponibles, comme lors d’une formation continue.

La prédiction des prix

Le Machine Learning sert également à faire varier les prix de vos produits en fonction de l’offre et de la demande. Cette méthode prédictive d’analyse en temps réel des données, utilisée depuis toujours par les compagnies de train et d’aviation, a été grandement facilitée par ces algorithmes qui permettent le traitement d’une grande quantité de données en fonction d’un arbre de décision.

Ces derniers permettent non seulement de faire des prédictions d’offres automatiquement en fonction du jour et de l’heure, mais peuvent également prendre en compte de très nombreuses autres données. En vrac, ils se basent sur les prix pratiqués par la concurrence, le niveau de stock restant, ou encore la saison. Ils sont également utiles pour mettre en place des promotions éphémères sur des produits ne se vendant pas suffisamment vite.

Le Machine Learning est une technologie de gestion des données, aussi appelée data science, devenue essentielle pour l’économie numérique. Il permet aux machines d’apprendre seules et plus rapidement qu’un cerveau humain en fonction d’énormes volumes de données qui leur sont fournis. Mais, dans l’immédiat, il a de nombreuses applications pratiques dans le secteur du e-commerce, de la recommandation de produits à la prédiction de leurs prix en passant par la gestion des demandes des clients, grâce à l’analyse prédictive et à des systèmes d’apprentissage proches d’un réseau de neurones.