Le mot IA n’est-il pas devenu un cliché ? Des petites entreprises aux entreprises à grande échelle, le mot à la mode est IA. Alors, pensez-vous pouvoir échapper aux griffes de l’IA ? Je ne le pense pas.
L’IA a tellement pénétré le marché qu’il est impossible de revenir en arrière. Je prédis avec une grande précision que nous nous dirigeons tous vers une période de la ligne du temps de l’évolution qui nous définirait comme transhumains.
Parlons davantage de la façon dont l’IA peut être utilisée au profit de la société et pour améliorer les opérations commerciales. Vous n’avez pas tous fait l’expérience d’utiliser le CAPTCHA à des moments où vous aviez un besoin urgent d’informations en ligne ou lorsque vous étiez extrêmement occupé ?
Mon café est une fois devenu froid en sélectionnant toutes les images avec la devanture du magasin et aussi à cause de cliquer sur de multiples « Je ne suis pas un robot » re CAPTCHA.
Tecnhiques de prédiction
Bien, les machines ne peuvent pas distinguer le travail fait par des humains ou des robots. Apporter la personnalisation et ajouter des émotions à l’IA serait le plus grand défi.
L’analyse prédictive est un type d’exploration de données qui utilise l’apprentissage automatique profond et d’autres techniques de modélisation statistique pour prédire l’avenir sur la base de données structurées ou historiques.
Trois des techniques de modélisation prédictive les plus utilisées sont l’arbre de décision, la régression et les réseaux neuronaux. Les arbres de décision sont des modèles de ségrégation qui partitionnent les données en divers sous-ensembles en fonction des catégories de données d’entrée. Les modèles de régression évaluent les relations entre les variables et les réseaux neuronaux sont des techniques avancées pour modéliser des relations extrêmement complexes.
Domaines d’analyse
Les trois principaux domaines de l’analyse prédictive sont l’analyse client, l’analyse opérationnelle et l’analyse des menaces et des fraudes.
L’analytique client permet d’acquérir, de développer et de fidéliser les clients en les comprenant mieux, l’analytique opérationnelle permet de planifier, de gérer et de maximiser les opérations commerciales tandis que l’analytique des menaces et des fraudes permet de surveiller, de détecter et de contrôler les fraudes.
Chaque fois que nous tapons une requête de recherche sur Google, Facebook ou Amazon, nous alimentons en données la machine qui devient de plus en plus intelligente. L’analyse des big data est l’avenir de l’intelligence économique, car elle crée un chemin qui va des connaissances à la valeur.
Ouvrez n’importe quel portail d’emploi ; vous verrez une tonne d’emplois associés à l’analyse des big data.
Les banques ont utilisé les big data alimentées par l’IA pour approuver ou refuser les cartes de crédit et les prêts personnels. Les détaillants ont également prédit les demandes de stock afin de pouvoir enregistrer la quantité exacte de stock nécessaire pour chaque produit. L’analyse prédictive est également utilisée pour les prévisions météorologiques.
Les outils
Les organisations qui mettent en œuvre l’analyse prédictive doivent être conscientes des questions qu’elles tentent de résoudre et des métriques qu’elles veulent prédire. Cela aide à prévoir les comportements futurs. Les outils d’analyse prédictive tels que les CRM de vente sont très puissants en fonction des données que nous alimentons.
Les données doivent être exclues des biais de sélection et d’exclusion. Les données peuvent être collectées à partir d’outils de CRM, de Google analytics, de Microsoft azure ou d’IBM Watson. Il existe de nombreux outils sur le marché pour collecter des données.
L’analyse prédictive aide à la segmentation des clients, à l’évaluation des risques et à la prévention des désabonnements.
Cependant, sa principale utilisation est de prédire le comportement d’achat des clients grâce à des recommandations de produits. Chaque fois que vous visitez un site de commerce électronique et que vous achetez un produit, l’IA vous flashe avec des charges de produits similaires que d’autres clients ont achetés. Cette fonctionnalité utile peut être accessible par la mise en œuvre d’outils CRM.
Quelques entreprises comme IBM ont utilisé l’analyse prédictive pour réduire l’attrition des employés. En alimentant la machine en données organisées telles que l’expérience professionnelle, les qualifications et d’autres paramètres, l’IA est capable de prédire la probabilité qu’un employé quitte l’organisation.
L’analyse prédictive est également utilisée pour prévoir et optimiser les campagnes de marketing et pour améliorer les opérations commerciales. La mesure de la valeur du temps de vie des clients pour améliorer la rentabilité et l’analyse macroéconomique pour prévenir les effets fâcheux sur les opérations relèvent également du domaine de l’analyse prédictive.
Il est impératif pour les entreprises d’être de bons décideurs et d’identifier les bons canaux de communication avec les clients grâce à des aperçus appropriés pour obtenir les bonnes perspectives commerciales.
