Nos formations en Machine Learning

Basé sur l’apprentissage automatisé, le machine learning est un volet de l’intelligence artificielle pouvant impacter une entreprise jusqu’aux fondements mêmes de son business modèle. L’apparition d’Internet, suivie de la banalisation du Web a notamment généré le big data. Mettant en scène des “grappes” de données massives, le big data est aujourd’hui une véritable source d’information et d’innovation pour toute entreprise qui l’utilise à bon escient. C’est justement l’utilisation de la donnée qui a mis en lumière les programmes informatiques apprenant de manière autonome. En effet, lorsqu’il est nourri par de vastes jeux de données, un algorithme peut s’améliorer de la même manière qu’un humain le ferait face une tâche complexe, mais avec un réseau de neurones beaucoup plus développé. C’est justement selon ce modèle qu’agit le machine learning… 

Pour les professionnels issus de tout métier, être formé aux bases de l’apprentissage automatique permet de mieux appréhender le potentiel, les usages, et les enjeux liés à l’IA ou à la data.

Qu’est ce que le machine learning ?

En tant que composante de l’intelligence artificielle, le machine learning va de pair avec l’apprentissage d’un algorithme qui, grâce au traitement automatique de données, est en mesure de répondre à des problématiques complexes pouvant améliorer les performances ou la croissance d’une entreprise. Ces procédés imitent l’intelligence humaine en traitant des données de manière automatique pour générer de l’information, résoudre des problèmes, ou effectuer des tâches répétitives. En effet, cette discipline s’appuie sur des méthodes sûres pour tirer partie de la data d’entreprise et mener à bien des projets d’innovation basés sur l’analyse prédictive. Car si, au départ, la donnée est brute, sa confrontation face à un réseau de données structuré et lisible par la machine en fait un ensemble d’informations susceptibles d’être exploitées sur le plan commercial.

Machine learning : des enjeux à former des professionnels de tout secteur

La création et l’exploitation des outils d’IA reposant sur du machine learning résultent d’expertises pointues. Ces phases complexes nécessitent donc des compétences et des savoirs-faire d’informaticiens ou d’ingénieurs ayant au moins suivi une formation en machine learning. Et il en va de même pour la visualisation de données, exigeant une expertise en data visualisation, particulièrement appréciée des recruteurs. Plus largement, une formation en machine learning à destination des dirigeants, des chefs de projets, ou des DSI s’avère être porteuse de connaissances transversales, en plus d’être source d’éléments de réponse aux questions des usages de la donnée d’entreprise au travers de l’intelligence artificielle. 

Les entreprises et le machine learning

Parce qu’il repose sur l’intelligence artificielle, le machine learning permet aux organisations d’exploiter des données extraites du big data ou émanant de leur SI. Une fois compilées, mises en forme, et analysées, celles-ci pourront d’ailleurs : 

• Aider à développer de nouvelles branches d’activités, biens, ou services.
• Constituer une aide à la décision, notamment grâce à l’analyse prédictive fonctionnant avec l’IA et l’apprentissage automatique.
• Permettre l’automatisation de tâches répétitives, telles que le reporting de performances, et la mise à jour de tableaux périodiques
• Personnaliser l’expérience client, comme l’illustre l’exemple des chatbot se nourrissant des données d’un site web pour formuler des réponses précises aux questions des internautes.
• Agir en matière de cybersécurité : notamment en créant un algorithme pouvant être développé par le machine learning pour détecter les failles informatiques d’un système d’information et repérer les activités suspectes.

L’acquisition de data est le fondement de tout projet. Le recours à l’intelligence artificielle pour exploiter des données de façon autonome et itérative repose sur les principes du machine learning. Néanmoins, l’extraction de données, le développement d’algorithmes sur-mesure et, plus particulièrement, la science prédictive exigent des ressources à la fois.

financières, organisationnelles et humaines. 

Voilà pourquoi le déploiement d’une gouvernance IA au sein d’une entreprise semble nécessaire pour permettre le travail de la donnée par différents professionnels, qui sauront la manipuler au profit de la croissance et de l’innovation. En termes de métiers de l’IA, on pense par exemple aux professions de data scientist, de data engineer, ou encore, au rôle clé du chief data officer (CDO) dans l’établissement d’une stratégie de machine learning.

Quels métiers sont impactés par le machine learning ?

Le développement du machine learning a impacté de nombreux secteurs d’activité, ainsi que certains métiers impactés par l’intégration d’outils reposant sur la discipline. En interne, les métiers des ressources humaines, des commerciaux et des professionnels du marketing sont notamment impactés. En effet, du côté des recrutements comme de celui des techniques de prospection, des procédés reposant sur l’apprentissage automatique peuvent prendre en contact avec d’éventuels candidats, ou prospects en générant des messages personnalisés de manière autonome. 

Machine learning et industrie 4.0

Mais s’il existe un secteur profondément impacté par le machine learning, c’est bien celui de l’industrie. Les objets connectés à des intelligences artificielles ont déjà introduit le concept de l’industrie 4.0. En somme, l’arrivée des technologies numériques de pointe au sein des branches industrielles de l’automobile, de la santé, ou encore de l’aérospatial a ouvert la voie à l’innovation et à la performance. 

Qualifiée aujourd’hui de quatrième révolution industrielle, l’arrivée de l’IA et du machine learning a été de pair avec l’automatisation des tâches au sein des chaînes de production. De plus, l’exploitation de données massives a également permis la mise au point de robots et d’objets connectés reposant sur l’internet des objets (IoT). La robotisation et l’IoT ont poussé les industries à élargir leurs expertises, tout en gagnant du temps sur certaines tâches. Entre le recrutement de nouveaux profils IT et la sophistication de ses processus, l’industrie du futur ne cesse de performer et de générer de nouvelles opportunités.

Aujourd’hui l’industrie 4.0 continue sa route auprès d’algorithmes ayant répandu l’usage de l’analyse prédictive comme aide à la décision, ou encore, permis la production de matériaux innovants et durables. En effet, il n’est plus rare de voir des ordinateurs assistés d’IA pour piloter la fabrication de composites avancés, ou de pièces complexes conçues grâce aux procédés de fabrication additive. Ainsi, la data science a ouvert des portes en matière d’innovation d’entreprise, et particulièrement du côté de l’industrie. Pour démocratiser le modèle d’entreprise data driven, la formation en machine learning rassemble des professionnels issus de tout secteur d’activité souhaitant connaître les enjeux de l’intelligence artificielle, ou s’approcher d’un modèle économique tourné vers la data.