Un algorithme simple qui est utilisé pour prédire des valeurs continues comme les revenus des ventes ou la consommation d'énergie. Il analyse les entrées et les résultats pour fournir les rapports les plus précis.
Exemple : Prévoir la demande du mois prochain en fonction des ventes passées et de la saisonnalité.
Bien qu’ils ne soient pas strictement des « algorithmes » en eux-mêmes, les réseaux neuronaux sont des architectures de modèles qui apprennent par des ajustements répétés. Ils reposent cependant sur des processus algorithmiques.
Exemple : Alimenter des assistants clients en langage naturel en direct
Comme tout dirigeant d’entreprise le sait, les capacités et les usages pertinents de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique évoluent à un rythme exponentiel. Et même si les meilleures solutions d’entreprise d’aujourd’hui intègrent déjà une large gamme de fonctionnalités optimisées par l’IA, il s’agit encore d’une technologie en plein développement, qui trouvera sans aucun doute des applications opérationnelles toujours plus nombreuses. Voici quelques-uns des cas d’usage les plus utiles aujourd’hui :
L’apprentissage automatique apporte à vos systèmes un niveau de vitesse et de capacité inédit. Mais comme avec tout outil puissant, il fonctionne mieux lorsque l’on connaît ses limites et qu’on l’utilise avec précaution et discernement.
Nous appelons cela la technologie de l’apprentissage automatique, mais en réalité, c’est un ensemble complexe et flexible de techniques et de processus. Des algorithmes simples aux modèles sophistiqués, l’apprentissage automatique prend en charge des décisions plus intelligentes, des workflows plus rapides et des opérations plus adaptables. Au fur et à mesure que son apprentissage évolue, les opportunités pour vous de le mettre en œuvre évoluent également, rendant vos opérations commerciales plus efficaces, agiles et compétitives.