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L’intérêt médiatique autour de l’apprentissage profond a connu une croissance exponentielle ces dernières années. Mais qu’est-ce que cela signifie réellement, et comment cela va-t-il changer les affaires et la société ?
Le deep learning est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui se réfère à la cartographie des réseaux neuronaux artificiels pour recréer certains des mêmes processus que le cerveau humain et à l’utilisation d’algorithmes avec la parole, les images et le texte, pour reconnaître, identifier et comprendre les modèles dans les données.
Bien que cela semble simple, cela implique des processus et des fonctions complexes – mais une fois formés, l’application des algorithmes d’apprentissage profond pourrait changer le monde (à lire : changer pseudo Twitch !). Par exemple, une machine qui apprend comme un humain, mais qui peut traiter rapidement des milliers d’images et reconnaître des modèles, est déjà prometteuse pour l’application de l’apprentissage profond à l’imagerie médicale.
Des algorithmes comme ceux-ci sont appliqués à un très grand nombre de domaines, des soins de santé, de la fabrication et des transports à la finance, la publicité et la vente au détail. Nous examinons comment l’apprentissage profond fait croître le marché émergent des chatbots et a un impact sur le secteur de la finance.
Entrez dans l’ère des chatbots
Les chatbots, ou IA conversationnelle, font quotidiennement la une des journaux ces dernières semaines – et pour cause. Les chatbots sont appelés à révolutionner la façon dont nous interagissons avec les machines dans un laps de temps très court, et leurs applications auront un impact sérieux sur les affaires quotidiennes.
Les plus grands noms de la tech sont déjà en train de les construire et de les affiner, pour eux-mêmes ou pour leurs clients, avec des produits disponibles ou bientôt disponibles, comme Amazon Alexa, Microsoft Cortana, Facebook M, Google Now, et bien sûr, Siri d’Apple. La technologie derrière un chatbot s’appuie sur l’exploration de données, le traitement et la compréhension du langage naturel, l’IoT, l’intelligence prédictive, et plus encore, pour fournir des réponses intelligentes quasi instantanées aux utilisateurs, permettant une gamme d’applications qui couvre les soins de santé, le transport, les communications, la banque, et plus encore.
Un grand domaine de perturbation est dans les communications et le service à la clientèle – allant au-delà de l’offre d’une meilleure expérience de support client plus rapide, les entreprises constateront bientôt que les chatbots permettent une communication rationalisée et des économies de coûts spectaculaires dans les centres d’appels. Avec une grande partie du service client facilement gérée par des réponses rapides de chatbots, une communication plus approfondie peut être traitée par des humains – créant un meilleur dialogue avec les clients et ouvrant la voie au marketing pour ouvrir de nouveaux canaux de revenus.
La santé voit également un impact des chatbots déjà, en fournissant des conseils médicaux via des sites Web et des applications. À mesure que les méthodes d’apprentissage profond s’améliorent, ce domaine se développe rapidement, avec des assistants virtuels personnels de santé utilisés avec les patients pour reconnaître les symptômes, vérifier l’adhésion aux médicaments et la santé mentale et le bien-être, par des entreprises qui visent à responsabiliser les patients et à permettre une utilisation plus efficace du temps des médecins.
L’impact futur des chatbots se verra dans les grandes quantités de données collectées par les personnes qui les utilisent, ce qui permet de nouvelles perturbations dans la façon dont les humains et les machines interagissent – ce qui pourrait complètement changer la façon dont nous interagissons avec les appareils mobiles et l’Internet tels que nous les connaissons aujourd’hui.
L’IA perturbe le secteur financier
La finance a été désignée comme une industrie clé pour voir une énorme perturbation par l’IA, alors que les outils et les techniques d’apprentissage profond deviennent plus répandus et accessibles, les entreprises utilisent des algorithmes pour faire de meilleures prédictions boursières, déplacer les données de manière plus sécurisée et détecter les activités frauduleuses plus rapidement pour prendre des actions intelligentes en temps réel.
L’intégration des chatbots dans la finance devrait également avoir un impact important : Les robo-advisors pour les banques analyseront et comprendront comment les clients dépensent, investissent et prennent des décisions financières, afin de fournir un service plus personnalisé aux titulaires de comptes, ainsi que simplifieront les communications en utilisant le traitement du langage naturel et un raisonnement de type humain.
L’utilisation de l’apprentissage profond pour l’exploration des données permettra d’analyser intelligemment de grandes quantités de données brutes, en les transformant en informations utiles. Dans les services financiers, tels que la banque et le commerce, l’exploration de données permet aux entreprises d’en savoir plus sur leurs clients, de développer de meilleures stratégies de marketing, d’augmenter les ventes et de diminuer les coûts (découvrez le site de vente United Wardrobe !).
