Aller directement au contenu principal
×
×

L’IA et le ML, vos seuls alliés dans la compétition

Publié le 06/06/2019 dans Inspiration

L’IA et le ML, vos seuls alliés dans la compétition

L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont des technologies émergentes qui transforment votre entreprise plus vite que jamais. Elles analysent la quantité croissante de données complexes générées pour élargir vos perspectives.

Pourquoi avoir recours à l’IA et au ML ?

Parce qu’aujourd’hui, les méthodes d’analyse traditionnelles ne suffisent plus pour analyser les volumes gigantesques de données. À l’horizon 2025, plus de 80 milliards d’appareils généreront des quantités considérables de données via l’Internet of Things. Un fait qui en dit long. Sans l’IA et le ML, vous ne pourrez suivre dans la course à la compétitivité. Ces technologies vous permettent de rationaliser vos activités, d’économiser une somme d’argent considérable et de communiquer d’une nouvelle manière avec vos clients et collaborateurs.

Apprentissage automatique ≠ intelligence artificielle

IA et ML sont souvent utilisés l’un pour l’autre, à tort. La différence ? L’IA est un processus qui rend les ordinateurs capables d’imiter l’intelligence humaine. Le ML utilise quant à lui des algorithmes pour créer des modèles qui reproduisent des comportements sur la base d’un ensemble de données. Le ML est donc un sous-domaine de l’IA. L’approche et l’application de l’IA et du ML diffèrent d’une entreprise à l’autre.

Mettez facilement votre système de machine learning en œuvre grâce à une infrastructure hyperconnectée.

Plus sur l’infrastructure hyperconnectée

Comment Proximus utilise-t-il le machine learning dans la pratique ?

Elena Gil, Lead Analytics Translator : “Chez Proximus, nous utilisons un algorithme ML depuis décembre 2016 pour décider si nous devons envoyer un poseur de câbles sur place pour résoudre un problème technique. L’algorithme se base sur différentes sources de données avec des données de différentes longueurs. L'algorithme travaille quotidiennement 500 MB de données.”

Le machine learning a amélioré l’efficacité de nos interventions.

Elena Gil, Lead Analytics Translator chez Proximus

author

L’algorithme analyse

“Nous avons d’abord donné un objectif à l’algorithme en définissant les conditions auxquelles l’intervention d’un poseur de câbles doit satisfaire. L’algorithme relie toutes les données entre elles, détecte des schémas et calcule la probabilité qu’un poseur de câbles soit nécessaire pour résoudre un problème chez un client. Ces résultats sont envoyés vers notre outil de diagnostic.”

L’outil de diagnostic décide

“Dans cet outil, un tag qui indique l’importance de cette probabilité est attribué à chacun de nos clients. Quand un client appelle et que notre outil voit qu’il/elle a une probabilité élevée, l’outil décide automatiquement que nous devons envoyer un poseur de câbles sur place, et non un collaborateur d’intervention. Les données des interventions alimentent également l’algorithme, ce qui lui permet d’apprendre et de s’améliorer. Grâce à ce système, nous avons nettement amélioré l’efficacité de nos interventions.”

IA et ML : Quelle est l’expérience de votre entreprise ?

Prêt pour l’IA et le ML ?

Vous voulez savoir de quelle infrastructure vous avez besoin pour bien démarrer avec le machine learning ? Lisez nos 9 conseils et nos 4 recommandations pour vous lancer.

Bien choisir votre infrastructure

Experts

Nos experts vous tiennent au courant des dernières nouvelles et tendances pour les professionnels de l'ICT.

Les autres articles de Experts

Rubriques

Contactez-nous

Nos collaborateurs sont prêts à vous aider !