{"id":11716,"date":"2017-06-22T10:24:20","date_gmt":"2017-06-22T14:24:20","guid":{"rendered":"http:\/\/www.analystik.ca\/blogue\/?p=11716"},"modified":"2021-04-20T13:35:35","modified_gmt":"2021-04-20T17:35:35","slug":"entreprises-recoltent-benefices-apprentissage-machine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/analystik.ca\/blogue\/language\/fr\/entreprises-recoltent-benefices-apprentissage-machine\/","title":{"rendered":"Quelques entreprises r\u00e9coltent d\u00e9j\u00e0 des b\u00e9n\u00e9fices en Apprentissage Machine"},"content":{"rendered":"<p><em>Cet article est tir\u00e9 d&rsquo;extraits d&rsquo;une enqu\u00eate conjointe r\u00e9alis\u00e9e par MIT &amp; Google men\u00e9e \u00e0 la fin de 2016 et <\/em><a href=\"https:\/\/s3.amazonaws.com\/files.technologyreview.com\/whitepapers\/MITTR_GoogleforWork_Survey.pdf\">que vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger ici<\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>L&rsquo;apprentissage par machine est pour de nombreuses entreprises le nouveau terrain de preuve pour un avantage concurrentiel. Un r\u00e9cent sondage men\u00e9 par MIT Technology Review Custom et Google Cloud r\u00e9v\u00e8le que, bien que la majorit\u00e9 des entreprises aient du mal \u00e0 appliquer l&rsquo;apprentissage machine, d&rsquo;autres travaillent d\u00e9j\u00e0 \u00e0 d\u00e9velopper des strat\u00e9gies pour cette technologie et r\u00e9alisent d\u00e9j\u00e0 un ROI authentique.<\/p>\n<p>L&rsquo;enqu\u00eate comprenait 375 r\u00e9pondants qualifi\u00e9s repr\u00e9sentant une vari\u00e9t\u00e9 d&rsquo;industries avec une pr\u00e9pond\u00e9rance provenant de l&rsquo;industrie de la technologie (43%) mais aussi des services aux entreprises (13%) et des services financiers (10%). La plupart des r\u00e9pondants qualifi\u00e9s \u00e9taient des dirigeants de niveau C (39%) ou des d\u00e9veloppeurs d&rsquo;entreprise (37%) ainsi que des cadres sup\u00e9rieurs (23%).<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>Pr\u00e8s de la moiti\u00e9 (48%) des r\u00e9pondants proviennent d&rsquo;organisations comptant moins de 50 employ\u00e9s, 22% des entreprises de 50 \u00e0 1 000 employ\u00e9s et 32% proviennent de soci\u00e9t\u00e9s comptant plus de 1 000 employ\u00e9s. Alors que l&rsquo;enqu\u00eate \u00e9tait globale, les r\u00e9pondants provenaient principalement des \u00c9tats-Unis et du Canada (40%), de l&rsquo;Europe (13%), de l&rsquo;Inde (6%) et de l&rsquo;UK (5%).<\/p>\n<p>En ce qui a trait \u00e0 l&rsquo;adoption de la technologie, pr\u00e8s de la moiti\u00e9 des r\u00e9pondants consid\u00e8rent les cultures de leurs entreprises comme ax\u00e9es sur l&rsquo;innovation, avec des cultures \u00ab agiles, collaboratives, voire novatrices \u00bb (45%). Dans la grande majorit\u00e9 des cas (95%), les r\u00e9pondants pr\u00e9voient ou ont d\u00e9j\u00e0 mis en place des outils de programmation et de visualisation de BI et d&rsquo;analyse en ligne ou encore des technologies traditionnelles Big Data telles que <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Apache_Hadoop\">Hadoop<\/a> et des analyses bas\u00e9es sur le Cloud.<\/p>\n<h2>R\u00c9SUM\u00c9 EX\u00c9CUTIF<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Machine_learning\">L\u2019Apprentissage Machine<\/a>, c\u2019est maintenant. La majorit\u00e9 des r\u00e9pondants (60%) ont d\u00e9j\u00e0 mis en \u0153uvre des strat\u00e9gies pour l&rsquo;Apprentissage Machine et pr\u00e8s d&rsquo;un tiers se consid\u00e8rent comme \u00e9tant \u00e0 un stade de maturit\u00e9 avec leurs initiatives.<\/li>\n<li>L\u2019Apprentissage Machine procure un avantage dans le march\u00e9. Selon les r\u00e9pondants, un avantage majeur de l&rsquo;Apprentissage Machine est la capacit\u00e9 d&rsquo;obtenir un avantage concurrentiel et 26% de ceux ayant d\u00e9j\u00e0 implant\u00e9 l&rsquo;Apprentissage Machine en entreprise ont estim\u00e9 qu&rsquo;ils avaient d\u00e9j\u00e0 atteint ce but.<\/li>\n<li>Les organisations investissent d\u00e9j\u00e0 dans l&rsquo;Apprentissage Machine. Parmi les impl\u00e9menteurs actuels de l\u2019Apprentissage Machine, quelque 26% ont indiqu\u00e9 que plus de 15% de leurs budgets informatiques \u00e9taient consacr\u00e9s aux initiatives d\u2019Apprentissage Machine.<\/li>\n<li>Les adh\u00e9rents pr\u00e9coces r\u00e9alisent les plus grands b\u00e9n\u00e9fices potentiels de l&rsquo;Apprentissage Machine. Parmi les b\u00e9n\u00e9fices les plus attendus des d\u00e9veloppeurs et des planificateurs en Apprentissage Machine est la possibilit\u00e9 d&rsquo;\u00e9tendre les efforts d&rsquo;analyse de donn\u00e9es et d&rsquo;accro\u00eetre les connaissances sur les donn\u00e9es. Quelque 45% des r\u00e9pondants signalent d\u00e9j\u00e0 un succ\u00e8s dans l\u2019atteinte de cet objectif. En outre, plus de la moiti\u00e9 des utilisateurs en phase initiale et en phase de maturit\u00e9 estiment que leurs efforts en Apprentissage Machine ont d\u00e9j\u00e0 entra\u00een\u00e9 un retour sur investissement (ROI) d\u00e9montrable.<\/li>\n<li>Les impl\u00e9menteurs d\u2019Apprentissage Machine poursuivent une large gamme de projets. Parmi les projets les plus courants en Apprentissage Machine, on compte la reconnaissance d&rsquo;image, la classification et l\u2019\u00e9tiquetage (47%); l\u2019analyse de l&rsquo;\u00e9motion \/ comportement (47%); la classification des textes et l\u2019exploitation des donn\u00e9es (47%); le traitement du langage naturel ou PNL (45%).<\/li>\n<\/ul>\n<h2>FATS SAILLANTS<\/h2>\n<ul>\n<li>50% des utilisateurs d&rsquo;Apprentissage Machine disent qu&rsquo;ils recherchent plus d&rsquo;analyse et de connaissance des donn\u00e9es<\/li>\n<li>45% des adh\u00e9rents pr\u00e9coces d&rsquo;Apprentissage Machine disent que la technologie a conduit \u00e0 des analyses et des connaissances plus d\u00e9taill\u00e9es des donn\u00e9es<\/li>\n<li>Comme meilleur b\u00e9n\u00e9fice des intervenants actuels d&rsquo;Apprentissage Machine; 45% citent des connaissances croissantes gr\u00e2ce \u00e0 une analyse de donn\u00e9es plus approfondie<\/li>\n<li><strong>50%<\/strong> des planificateurs en Apprentissage Machine recherchent une meilleure compr\u00e9hension des clients et prospects<\/li>\n<\/ul>\n<h3>B\u00e9n\u00e9fices cl\u00e9s de l\u2019Apprentissage Machine pour les impl\u00e9menteurs<\/h3>\n<p>De tous les avantages escompt\u00e9s de l&rsquo;Apprentissage Machine, l&rsquo;am\u00e9lioration des connaissances gr\u00e2ce \u00e0 une analyse de donn\u00e9es plus \u00e9tendue se distingue comme \u00e9tant celui que les impl\u00e9menteurs en Apprentissage Machine \u00e9taient le plus int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 obtenir (50%) ou \u00e9taient certains d\u2019avoir atteint (45%). \u00ab Prendre des donn\u00e9es non structur\u00e9es comme des images, des courriels, des revues de produits, des appels de service \u00e0 la client\u00e8le, et en comprendre le sens. \u00bb<\/p>\n<h3>B\u00e9n\u00e9fices cl\u00e9s de l\u2019Apprentissage Machine pour les planificateurs<\/h3>\n<p>Une analyse de donn\u00e9es plus \u00e9tendue et un nombre accru d&rsquo;id\u00e9es (45%); analyse plus rapide des donn\u00e9es et id\u00e9es plus rapides (37%); des capacit\u00e9s am\u00e9lior\u00e9es de recherche et de d\u00e9veloppement, y compris des id\u00e9es sur la cr\u00e9ation de produits de la prochaine g\u00e9n\u00e9ration (39%); une efficacit\u00e9 accrue des processus internes (44%).<\/p>\n<p>Cependant, 50% des planificateurs en Apprentissage Machine s&rsquo;attendaient \u00e0 mieux comprendre les comportements, les besoins et les d\u00e9sirs de leurs clients et prospects, comparativement \u00e0 35% des impl\u00e9menteurs.<\/p>\n<p>Une autre note importante: tant les impl\u00e9menteurs actuels que les planificateurs de l&rsquo;Apprentissage Machine conviennent qu&rsquo;un avantage cl\u00e9 de l&rsquo;Apprentissage Machine est la capacit\u00e9 de gagner un avantage concurrentiel; avec 46% pour les premiers et 48% des derniers. D\u00e9j\u00e0, 26% des utilisateurs actuels de l&rsquo;Apprentissage Machine ont estim\u00e9 qu&rsquo;ils avaient atteint ce but.<\/p>\n<p><strong><em>Fausto Ibarra<\/em><\/strong><em>, director of Google Cloud Platform<\/em><\/p>\n<p><strong>OBSERVATION<\/strong><\/p>\n<p>La rapidit\u00e9 avec laquelle les r\u00e9pondants sont en mesure de d\u00e9montrer le ROI de leurs initiatives en Apprentissage Machine est \u00e9galement remarquable, ce qui, comme mentionn\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, n&rsquo;\u00e9tait pas le cas avec l\u2019analytique du Big Data. Dans le groupe des adh\u00e9rents pr\u00e9coces, plus de la moiti\u00e9 d\u00e9clarent qu&rsquo;ils commencent \u00e0 voir un ROI d\u00e9montrable, et dans le groupe en phase de maturit\u00e9, plus de la moiti\u00e9 ont d\u00e9j\u00e0 d\u00e9montr\u00e9 un ROI.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Conclusion<\/strong><\/p>\n<p>Tout comme chaque fois qu&rsquo;une nouvelle connaissance ou une technologie fait surface, les premiers utilisateurs de l&rsquo;Apprentissage Machine obtiendront un avantage concurrentiel dans le march\u00e9 et d\u00e9passeront rapidement leurs pairs et leurs concurrents.<\/p>\n<p>Nous sommes pass\u00e9s des donn\u00e9es au BI et maintenant du Big Data \u00e0 l&rsquo;Apprentissage Machine &amp; IA, clairement, notre capacit\u00e9 \u00e0 concurrencer d\u00e9pendra de plus en plus de notre capacit\u00e9 \u00e0 travailler avec des machines qui interpr\u00e8tent et apprennent de nos donn\u00e9es.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Denis Paul &amp; Michel<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/s3.amazonaws.com\/files.technologyreview.com\/whitepapers\/MITTR_GoogleforWork_Survey.pdf\"><em>Source: Google for Work &amp; MIT<\/em><\/a><\/p>\n<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cet article est tir\u00e9 d&rsquo;extraits d&rsquo;une enqu\u00eate conjointe r\u00e9alis\u00e9e par MIT &amp; Google men\u00e9e \u00e0 la fin de 2016 et que vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger ici. L&rsquo;apprentissage par machine est pour de nombreuses entreprises le nouveau terrain de preuve pour un avantage concurrentiel. 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