Data Science
Les entreprises accumulent des données clients, techniques, commerciales, marketing et bien davantage. Comment identifier les données importantes ? Comment les préparer efficacement pour leur exploitation ? Comment les explorer pour en tirer une valeur importante ? Invivoo vous accompagne dans la valorisation de ces données.
Notre approche.
Révélez la valeur cachée de vos données grâce au Machine Learning
L’expertise Machine Learning vous accompagne dans les différentes étapes d’un projet autour du Machine Learning et du deep learning : préparer des données, choisir les algorithmes prédictifs adaptés, optimiser le modèle. L’expertise propose également un accompagnement dans plusieurs domaines d’application de l’intelligence artificielle : le traitement automatique en langage naturel (NLP), la reconnaissance d’image et la reconnaissance des caractères optiques (OCR).
- Nos experts interviennent dans les différentes étapes d’un projet autour du machine learning et du deep learning :
- EPréparations des données - Data Management
- EChoix des algorithmes prédictifs adaptés et optimiser le modèle
- EAccompagnement dans plusieurs domaines d’application de l’intelligence artificielle : le traitement automatique en langage naturel (NLP), la reconnaissance d’image et la reconnaissance des caractères optiques (OCR)
Nhi Tran
Manager de l'expertise Data Science
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Machine Learning en entreprise : quelle utilisation ?
Le machine learning est une technologie de l’intelligence artificielle qui permet des machines de faire des prédictions et des décisions, sans programmation explicite. Alimenté par une grande volume de données, le machine learning se base sur des analyses statistiques afin de prédire un résultat.
Le machine learning en entreprise consiste à automatiser des process, ou des tâches que des humains avaient l’habitude d’exécuter. Il est aujourd’hui déjà utilisé par les entreprises d’une large variété de secteurs pour profiter d’un avantage sur la concurrence.
Voici quelques usages les plus courants du Machine learning en entreprise :
- Prédiction des prix : le machine learning peut estimer la valeur de quelque chose (par exemple des biens immobiliers, des crypto monnaies) en fonction des observations précédentes.
- Recommandation de produits : permet les entreprises de comprendre mieux les besoins de leurs clients et leur proposer les produits les plus adaptés.
- Détection de fraude : le machine learning peuvent détecter et signaler des comportements anormaux qui s’agissent potentiellement d’une fraude. Cet usage est très connu dans le secteur financier.
- Chatbots : le machine learning est utilisé dans les chatbots pour la compréhension des intentions données dans le message d’utilisateur. Les chatbots donnent la possibilité de répondre à vos clients ou vos collaborateurs à tout moment, de fournir les réponses adéquates aux questions les plus fréquentes et de maintenir un engagement avec vos prospects.
- Reconnaissance et extraction d’information : le machine learning permet d’automatiser la reconnaissance et l’extraction des contenus textuels ou visuels à partir des documents. Cet usage permet des entreprises de libérer leurs employés des tâches répétitives pour consacrer davantage temps aux tâches métiers à valeur ajoutée.
Quelles sont les principales étapes d’un projet de machine learning ?
Voici quelques étapes clés pour mener un projet de Machine Learning efficace :
- Identification des cas d’usage et les besoins de l’entreprise
- Identification des sources de données nécessaires selon le cas d’usage
- Acquisition et enrichissement des données
- Visualisation et préparation des données (features engineering)
- Choisir un modèle de Machine learning adapté aux besoins de l’usage
- Entraînement du modèle
- Déploiement et exploitation du modèle
- Amélioration continue du modèle