Le machine learning ou apprentissage automatique a vu sa popularité augmenter de façon exponentielle ces dernières années, grâce à plusieurs chercheurs universitaires et industriels qui ont lancé des produits assez remarquables sur le marché.
De ce fait, le machine learning est devenu le sujet technologique dont tout le monde parle aujourd’hui.
Divers outils de veille stratégique et applications logicielles d'entreprise utilisent des algorithmes de machine learning pour prédire les tendances et les modèles futurs.
Le machine learning ouvre un tout nouveau monde aux analystes en les aidant à trouver des informations cachées et à détecter des modèles et des variations subtiles dans de grands ensembles de données.
Dans cet article, nous allons aborder les principales statistiques sur le machine learning que vous devez connaître, ce qui vous permettra de mieux comprendre l'évolution de ce sujet.
Vous serez également en mesure de comprendre si les fonctionnalités trouvées dans les logiciels machine learning sont adaptées à votre entreprise.
L'adoption du machine learning en entreprise
1. Le busness analytics (analytique métier en français) est un domaine important pour l'utilisation de machine learning, un responsable informatique sur trois souhaitant utiliser cette technologie.
(source Statista)
L'utilisation du machine learning en entreprise est devenue essentielle pour la simple et bonne raison que les grosses entreprises génèrent des téraoctets de données chaque seconde. Inutile de dire que cette masse de datas est un trésor pour votre business mais qu’il est évidemment impossible de traiter manuellement à l’échelle humaine
C'est pourquoi de nombreuses applications ont vu le jour, qui utilisent le plus souvent des algorithmes machine learning pour aider les analystes à mieux comprendre ce que des données spécifiques signifient pour la stratégie orientée business
2. L'utilisation de machine learning ne semble pas entraîner une réduction des coûts. En revanche, les augmentations de revenus sont potentiellement énormes, 80 % des personnes interrogées affirmant que l'IA et le Machine learning y contribuent.
(source McKinsey)
On pourrait s'attendre à ce que des réductions de coûts importantes se produisent lorsqu'on utilise des algorithmes machine learning. La vérité est que cette technologie ne semble pas être de nature à baisser les coûts mais augmente considérablement les revenus.
La bonne nouvelle est que 80 % des organisations américaines qui ont utilisé machine learning affirment que cette technologie a contribué à augmenter leurs revenus.
Revenus du marché de l'apprentissage profond aux États-Unis
Crédit image : Statista.com
3. La sécurité est une préoccupation majeure dans toute entreprise, et 25 % des responsables informatiques souhaitent utiliser le machine learning à cette fin. 16 % d'entre eux affirment que le machine learning est excellent pour le marketing et les ventes.
(source Statista)
La sécurité est l'une des plus grandes préoccupations de toute entreprise, et il en va de même pour les responsables informatiques.
Alors que les machines deviennent de plus en plus intelligentes, les pirates informatiques trouvent de nouveaux moyens de les déjouer.
Cependant, il semble que les algorithmes machine learning puissent aider à résoudre ce problème et freiner les attaquants.
En ce qui concerne le marketing et la vente, de nombreuses entreprises ont commencé à utiliser des algorithmes de machine learning pour cibler au mieux leur public. Parler à un public trop large est le meilleur moyen pour être entendu par personne.
Évaluation du marché de machine learning (source statista)
4. D'ici 2025, le marché américain du machine learning et du deep learning s'élèvera à 80 milliards de dollars.
(Statista)
La valeur du marché américain de machine learning et de sa branche, le deep learning, s'élèvera à plus de 80 milliards de dollars d'ici 2025. L’Europe devrait suivre juste derrière et dépasser les 50 milliards.
Ce chiffre est déjà énorme, mais il devrait encore augmenter à mesure que les entreprises commencent à tirer parti de ces algorithmes.
5. Un TCAC (Taux de croissance annuel composé) de 37,60 % de 2019 à 2026 est attendu dans le hardware lié à l’IA pour le secteur du marketing, portant la valorisation finale à 87,68 milliards de dollars.
(NeighborWebSJ)
Le taux de croissance annuel composé (TCAC) du marché du matériel informatique devrait être de 37,60 % chaque année pendant ces sept années.
Si la plupart des gens associent l'IA aux logiciels, l'aspect matériel est tout aussi important.
Les applications actuelles de l'IA (allant des chatbots aux machines d'usine) s'appuient fortement sur la puissance de calcul, et ce matériel devrait devenir encore plus indispensable à l'avenir.
6. Le COVID-19 a été responsable d'une diminution de 12 % de l'activité de fabrication de puces d'IA.
(Market Data Forecast, 2020)
La pandémie mondiale a ralenti la croissance de l'activité de fabrication de puces adaptées au machine learning.
Avec une baisse de 13 % des ventes globales, certains avaient prédit une baisse plus importante sur le marché de l'intelligence artificielle.
Dans le même temps, des réductions plus importantes ont été observées sur de nombreux autres marchés, il n'est donc pas surprenant qu'un certain ralentissement se soit produit.
Le machine learning dans les grandes organisations
7. L'utilisation de l'IA a augmenté la productivité des grandes entreprises jusqu'à 54 %.
(Oberlo)
La productivité des entreprises est un domaine qui a beaucoup à gagner des algorithmes machine learning.
Cela se vérifie particulièrement pour les grandes entreprises, qui ont investi plus largement que les PME.
Le machine learning aide les employés de ces organisations à devenir plus efficaces, ce qui entraîne une augmentation des bénéfices et un accroissement des revenus.
8. Les CEO supervisent personnellement 75 % de tous les projets d'I.A. dans leur entreprise.
(Fortune)
Les personnes qui occupent les postes les plus élevés (et qui sont responsables de la prise de décision à l'échelle de l'entreprise) supervisent personnellement 75 % de tous les projets d'intelligence artificielle de leur entreprise.
Par le passé, de nombreux cadres supérieurs savaient à peine ce qu'était machine learning.
Avec tout le battage médiatique autour de cette technologie, la situation a radicalement changé.
Aujourd'hui, les cadres supérieurs ne peuvent plus se permettre d'ignorer ce qui se passe en matière d'intelligence artificielle et machine learning.
9. 91.5% des entreprises les plus importantes aux Etats Unies utilisent des logiciels d’investissement basés sur l’intelligence artificielle
(Businesswire)
Les logiciels d'investissement par IA sont de plus en plus répandus.
Selon une étude de BusinessWire, plus de 91 % des grandes entreprises sont impliquées dans ce type d'investissement.
Plus impressionnant encore, le nombre d'organisations semble augmenter chaque année.
De nombreux investisseurs au sein des grandes entreprises comprennent les avantages des algorithmes de machine learning, et les cadres allouent davantage de ressources à cette technologie émergente.
Quelles sont les tâches qui ont le plus recours au machine learning?
10. Le service client et l'IA - plus de 80 % des entreprises utiliseront l'IA pour améliorer leur service client dans un futur proche
Les clients sont de plus en plus exigeants et de plus en plus hostiles aux différentes formes de publicité. Aussi, certaines entreprises ont bien compris cette évolution et s’intéressent de plus en plus à des solutions de machine learning pour personnaliser au mieux les interactions avec leurs prospects et clients.
Plus de 80 % des entreprises prévoient d'utiliser à terme l'IA dans le service clientèle.
L'I.A. peut également aider les entreprises à améliorer l'expérience client en utilisant l'automatisation de certains aspects de ce processus.
La façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients est en train de changer, et les algorithmes de machine learning semblent constituer une part importante de ce changement.
11. Moins de 15 % de l'ensemble des entreprises ont déclaré qu'elles utiliseraient l'IA pour la production de produits
(Businesswire)
Lorsqu'il s'agit de produits fabriqués, seul un faible pourcentage d'entreprises dans le monde utiliseront une IA.
Bien que ce pourcentage semble relativement faible, il est tout de même supérieur à ce qui était attendu à ce stade, surtout si l'on considère que l'industrie de machine learning est un développement assez récent.
12. Au quatrième trimestre de 2019, Tesla avait parcouru plus de 2,5 milliard de kilomètres de manière autonome.
(Forbes)
Tesla étant bien connu pour ses voitures autonome, il est intéressant de voir l'approche globale de machine learning appliquée à cette industrie.
Selon une étude de Forbes, Tesla avait parcouru plus de 1,88 milliard de miles de manière autonome à la fin de 2019.
Datant de quelques années, cette statistique particulière est encore plus impressionnante, considérant que quelques années se sont écoulées depuis son enregistrement.
La bonne nouvelle, c'est qu'avec un tel nombre de kilomètres déjà parcourus, ces véhicules autonomes ont été largement testés à grande échelle.
L’avènement des voitures autonomes telles que promisent il ya déjà plusieurs années est peut être pour très bientot
Crédit image : Businesswire.com
Le machine learning dans les assistants vocaux
13. Pas moins de 50 % de la population mondiale utilise des assistants vocaux.
(Review42)
Les assistants vocaux sont de plus en plus connus et intégrés dans de nombreux foyers.
Alors que cette technologie devient plus avancée et que le marché des assistants vocaux continue de croître, il semble que la moitié du monde utilise déjà un assistant vocal.
L'exécution de tâches par commande vocale devient un choix de plus en plus naturel pour de nombreuses personnes qui souhaitent améliorer leur confort de vie
Les entreprises qui ont parié sur l'intelligence artificielle commencent lentement à récolter les fruits de leurs efforts.
Celles qui ont investi dans les assistants vocaux entrent sûrement dans ce type de catégorie.
14. La pandémie mondiale de COVID-19 a augmenté l'utilisation de l'IA vocale de 7%.
(source AUM)
La pandémie mondiale semble également avoir eu un impact sur l'utilisation des assistants vocaux.
Selon une étude d'AUM, la pandémie de COVID-19 a augmenté l'utilisation des assistants vocaux de 7%.
Ces données sont cruciales pour les entreprises qui hésitent à intégrer le machine learning dans leurs assistants vocaux (et à faire passer les capacités d'assistance vocale à un niveau supérieur), car la demande ne devrait qu'augmenter dans ce domaine.
15. L'utilisation de l'assistance vocale plusieurs fois par jour a augmenté de 5 % en six mois.
(Voicebot.ai)
Il n’y a pas encore si longtemps, de nombreuses personnes ne semblaient pas trouver beaucoup d'utilité à l'assistance vocale dans leur vie quotidienne, ne l'utilisant qu'une fois par jour. L’idée était souvent de demander à Alexa (d’Amazon) ou ok Google quelle était la météo ou son horoscope du jour.
Néanmoins, on note que les personnes interrogées ont déclaré qu'elles avaient commencé à utiliser leur assistant vocal pour des taches plus complexes et plus régulièrement
Quelques autres statistiques intéressantes sur machine learning
16. Pour les premiers utilisateurs, le machine learning a amélioré 47 % de leurs efforts de vente et de marketing.
(Deloitte)
Dans le monde des affaires, être à la pointe de la technologie est crucial pour le fonctionnement de votre entreprise.
En mettant en œuvre machine learning dans leurs ventes et leur marketing, 47 % des entreprises interrogées ont constaté une augmentation du nombre de clients et une meilleure efficacité dans la production de leurs services
17. Il y a près de 100 000 emplois dans le monde qui nécessitent du machine learning. Près de la moitié d'entre eux se trouvent aux États-Unis.
(Forbes)
Connaître le fonctionnement du machine learning est un pari qui semble payant - littéralement.
Près de 100 000 emplois dans le monde nécessitant des connaissances en machine learning peuvent être trouvés sur LinkedIn.
Près de la moitié de ces emplois sont basés aux États-Unis.
Cela montre qu'il est crucial d'avoir des connaissances dans ce domaine, car le fait de connaître les bonnes informations peut vous aider dans divers parcours professionnels que vous pourriez vouloir poursuivre.
18. 62 % des clients interrogés n'ont aucun problème à envoyer leurs données d'utilisation à une plateforme d'intelligence artificielle pour améliorer le machine learning et, au final, l'expérience client.
(Salesforce)
Bien que les préoccupations relatives à la vie privée soient toujours au premier plan dans l'esprit de nombreuses personnes, il semble qu'elles soient prêtes à renoncer à une partie de leur vie privée pour améliorer par ricochet certains aspects de leur vie.
62 % des clients interrogés ont déclaré qu'ils n'avaient aucun problème à envoyer leurs données d'utilisation à une plateforme d'intelligence artificielle pour améliorer ses algorithmes machine learning.
Tant que l'entreprise améliore le produit final sur la base de ces données, les clients sont d'accord pour les partager.
Qu'est-ce que machine learning ?
Les modèles de machine learning sont des algorithmes auto-améliorés qui se perfectionnent au fur et à mesure qu'ils sont exécutés, quelque part ces modèles apprennent par eux même.
Leurs performances s'améliorent avec la connaissance, et on peut accélérer leur amélioration en leur donnant accès à une plus grandes quantités de données, à de la plus grande puissance de calcul et à des algorithmes toujours plus perfectionnés.
Les modèles machine learning sont très efficaces pour reconnaître des modèles, même lorsqu'on leur présente un ensemble de données contenant du bruit ou des informations manquantes.
Le machine learning excelle également dans l'extrapolation à partir de petites quantités de données d'entrée - par exemple, en générant des recommandations de haute qualité en l'absence de profils d'utilisateurs complets.
Le marché mondial de machine learning n'a cessé de croître, et il en sera ainsi au cours des prochaines années.
La bonne nouvelle est que les méthodes de machine learning sont utilisées dans diverses situations commerciales, notamment dans la recherche scientifique, les applications d'ingénierie, la traduction automatique, l’exploitation de données, etc.
La plupart des experts pensent que la croissance de la demande pour les compétences liées au machine learning continueront d'augmenter au cours des prochaines années.
Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle et machine learning?
Pour expliquer le plus simplement du monde, le machine learning est une branche de l’IA qui a la caractéristique d’apprendre et de s’améliorer de par sa propre expérience.
Comment un modèle machine learning s'améliore?
La data science est l'un des principaux moyens machine learning de s’améliorer.
Pour améliorer les algorithmes de machine learning, les modèles utilisés par la data science doivent avoir accès à toutes les données disponibles pour faire des prédictions.
Par conséquent, ces modèles finissent souvent par faire des prédictions exactes même s'ils ont reçu des informations qui ne faisaient pas partie de ce qui a été utilisé pour les former.
Pour ce faire, les modèles de machine learning sont formés à l'aide d'exemples de données d'entrée et des sorties correspondantes correctes.
Le modèle peut examiner la différence entre les valeurs qu'il a prédites et celles attendues et s'adaptera en conséquence pour que ses prédictions soient plus précises à l'avenir.
Les algorithmes de machine learning
Un algorithme de machine learning est une procédure étape par étape qui utilise des données d'entrée pour faire des prédictions en sortie.
L'informatique aide les algorithmes machine learning à s'améliorer en leur fournissant une plus grande puissance de calcul et un accès à des ensembles de données plus importants.
Ces modèles évaluent les propriétés statistiques pour identifier des modèles extrapolés à de nouvelles situations au fur et à mesure qu'ils reçoivent ces données.
Méthodes statistiques
Elles sont utilisées dans un système de machine learning pour l'aider à mieux comprendre les relations complexes dans les données.
Pour qu'un système de machine learning fonctionne, il doit tirer des conclusions des données d'entrée afin de faire des prédictions précises dans des scénarios du monde réel.
Parmi les exemples de méthodes statistiques, citons l'analyse de régression linéaire, l'analyse bayésienne et le regroupement.
Ces méthodes permettent à un modèle de mieux comprendre les relations entre différents facteurs.
Analyse exploratoire des données
Les techniques machine learning impliquent des tests pour développer un modèle prédictif à partir de plusieurs échantillons.
La première étape de ce processus consiste à examiner les données et à formuler certaines hypothèses sur leur nature.
Un type d'analyse est appelé analyse exploratoire des données, qui examine la distribution des caractéristiques dans votre ensemble de données d'entrée.
Cela ne vous dit rien de définitif sur ce à quoi vous pouvez vous attendre dans le futur, mais cela peut vous aider à faire des déductions sur le type de modèle le plus efficace pour prédire les bons résultats.
Que ces prédictions concernent l'apprentissage supervisé ou non supervisé, tous les modèles machine learning nécessitent une étape d'analyse exploratoire des données à un moment ou à un autre du développement des modèles prédictifs et linéaires.
Le Big Data et son impact sur le machine learning
Je ne peux pas parler de machine learning sans mentionner le Big Data et l'impact que cela a eu sur le domaine.
La quantité de données créées devant atteindre plus de 180 zettaoctets d'ici 2025, le machine learning va continuer de bénéficier du big data
Avec une augmentation des ensembles de données qui les rend plus précieux que jamais, il existe de nombreuses opportunités pour ceux qui s'intéressent à ce domaine en pleine expansion.
Des éléments tels que les arbres de décision, la validation croisée et l'apprentissage par renforcement profitent tous de la disponibilité de grands ensembles de données très précises.
Un autre concept qui contribue à améliorer les choses dans ce domaine est celui de l'overfitting.
Ce concept en data science est utilisé comme classificateur lors de la mesure du taux d'erreur et contribue à faire progresser les algorithmes de machine learning.
Les universités comme le MIT et Harvard proposent désormais des certificats en data science et c’est un cursus très prisé par les étudiants américains.
Autres considérations sur le machine learning
Les statisticiens utilisent des techniques d'apprentissage statistique et d'apprentissage supervisé pour faciliter la régression logistique et d'autres modèles de prédiction.
Ces aspects du machine learning ont profité aux entreprises en allégeant la charge de travail de leurs employés, qui sont désormais libres d'entreprendre des tâches plus complexes qui font avancer les choses dans leur entreprise.
De plus, la faible barrière à l'entrée dans des langages informatiques comme Python aide les apprenants et ceux qui étudient les réseaux neuronaux à démarrer leurs projets
De nombreux outils aident à visualiser les algorithmes pour voir ce qui se passe dans les coulisses.
En ce qui concerne le secteur de l'éducation, les diplômés qui étudient les programmes de machine learning axés sur les statistiques peuvent se familiariser avec l'exploration de données, l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi qu'avec les principales mesures qui permettent de définir le succès des modèles de prédiction.
Tout cela signifie que le machine learning aura un impact sur des secteurs de la santé, la reconnaissance d’images, de voix et de vidéos, le marketing, la finance, la recherche, la robotique et bien d'autres.
Pour résumer
Les statistiques relatives au machine learning de cet article devraient vous aider à mieux comprendre ce qu'il est et l’impact qu’il aura dans nos vies.
En un mot, le machine learning vise à permettre aux personnes qui l'utilisent de faire des prédictions intelligentes à partir de données d'entrée.
Grâce à diverses analyses, ces modèles peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à prendre des décisions plus précises.
D'un autre côté, vous pouvez utiliser ces modèles dans votre vie personnelle dans tout un tas de situations.
On peut citer:
- Obtenir des conseils sur la manière d'accroître votre patrimoine à l'aide d'un tutoriel personnalisé créé en fonction de votre niveau de compétence.
- Avoir une meilleure compréhension de votre santé et de votre forme physique
- obtenir des suggestions sur votre prochaine série Netflix en fonction de vos choix antérieurs
- prendre des décisions sur la façon de passer votre temps libre.
Comme vous pouvez le constater, les options sont infinies et l'avenir est fascinant.
On l’a vu, il existe des tonnes d'utilisations de machine learning dans les entreprises.
Parmi elles, on trouve les logiciels ERP, les logiciels de base de données et plus généralement les logiciels liés à la vente.
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