Deep learning | définition de l'apprentissage profond

Le deep learning c'est quoi ?

Deep learning | définition de l'apprentissage profond


Si je vous dis "intelligence artificielle", vous imaginez sûrement un robot doté de caractéristiques humaines - peut-être un logiciel capable de battre les humains aux échecs, de reconnaître les visages ou de conduire des voitures. 

En effet, c’est une partie de ce qu'est l'intelligence artificielle (IA).L'IA a pour but de donner aux machines la capacité d'apprendre, de créer et de comprendre comme le font les humains. De cette façon, les ordinateurs peuvent résoudre des problèmes par eux-mêmes, sans avoir besoin d'intervention humaine.

Grâce aux récentes avancées en matière de reconnaissance vocale ou de traitement du langage naturel, nous avons fait des pas de géant vers l’atteinte de ces objectifs. Un type d'IA connu sous le nom de '"deep learning" s'est révélé particulièrement utile pour accomplir ces tâches.

Qu'est-ce que le deep learning et comment est-il présent dans notre quotidien?

Une branche de l’intelligence artificielle


Définition

Le deep learning (ou apprentissage profond) est une branche du machine learning (apprentissage automatique) utilisée pour former des systèmes informatiques appelés réseaux de neurones artificiels (ANN).Ces techniques reposent sur des algorithmes capables d'imiter les comportements du cerveau humain. Les RNA peuvent résoudre des problèmes complexes que les langages de programmation traditionnels ne peuvent pas résoudre, comme la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Les algorithmes d'apprentissage profond mettent en œuvre plusieurs couches de neurones artificiels ou de nœuds avec diverses connexions entre eux. Les couches de nœuds sont reliées par plusieurs types de connexions. Ces connexions sont entraînées pour reconnaître et comprendre les caractéristiques d'un ensemble de données donné.Cette structure permet aux algorithmes d’apprendre de leurs expériences et d'améliorer la manière dont ils effectuent leurs tâches.

Les algorithmes sont entraînés pour l’apprentissage des données et l'identification des modèles afin de faire des prédictions.


Le deep learning ça sert à quoi ?


Le deep learning est présent dans la vie de tous les jours. C’est sur cette technologie que repose les outils de reconnaissance faciale de nos smartphones, la reconnaissance vocale ou encore les assistants virtuels.

On le retrouve également dans le domaine médical pour diagnostiquer le cancer de la peau par exemple, mais aussi pour identifier des schémas dans les scintigraphies cérébrales qui peuvent indiquer la maladie d'Alzheimer ou la maladie de Parkinson.

L'un des avantages de l'apprentissage en profondeur est qu'il ne nécessite pas d'intervention humaine pour guider le processus et qu'il peut traiter les données automatiquement.


Les algorithmes de deep learning au service de la performance en entreprise


Pourquoi utiliser l'intelligence artificielle dans les entreprises ?

Depuis une dizaine d'années, l'IA a commencé à s'imposer dans le monde des affaires. De nombreuses entreprises utilisent des systèmes de deep learning et Machine Learning pour améliorer leurs processus internes et augmenter la performance. Notons que les entreprises investissent dans l'IA pour 5 raisons principales : 

  • Réduction des coûts : L'IA permet aux entreprises d'automatiser les tâches manuelles, ce qui peut entraîner d'importantes réductions de coûts. 
  • Augmentation de la productivité : Les employés qui ont accès aux outils d'IA sont en mesure de mieux utiliser leur temps, ce qui entraîne une augmentation de la productivité.
  • Réduction des erreurs : La mise en œuvre de l'IA permet de réduire les erreurs, ce qui aura un impact favorable sur les résultats. 
  • Amélioration de l'expérience client : Les clients s'attendent à des interactions transparentes avec les entreprises et l'IA peut y contribuer. 
  • Augmentation des revenus -:En offrant une meilleure expérience client, l'IA peut également entraîner une augmentation des revenus.


Modéliser les données clients grâce à l’apprentissage profond


L’intelligence artificielle et le deep learning s’utilisent également pour améliorer la gestion de la relation client.

Les attentes des consommateurs évoluent constamment. Les entreprises collectent toujours plus d'informations sur des clients toujours plus exigeants. Cependant, il est impossible d'analyser ces flux de données sans outils adéquats.


Le machine learning dont le deep learning permettent de mieux exploiter les données des clients et d’effectuer des segmentations plus précises en temps réel. Identifier ces caractéristiques de segmentation permet de mieux comprendre les profils et habitudes de consommation de son marché. Les outils d’apprentissage profond peuvent alors suggérer aux services marketing, à travers une simulation comportementale, une action qui pourrait potentiellement l'aider à mieux répondre aux exigences de sa cible. La qualité des corrélations et des déductions des algorithmes dépendra de la maturité de l'entreprise en termes de bases de données.

Le deep learning permettra par exemple à Facebook de comprendre les publications de ses utilisateurs afin d’adapter en conséquence le contenu qui leur sera proposé sur leur fil d’actualité, pour élaborer un ciblage publicitaire plus efficace ou encore anticiper les comportements futurs des utilisateurs.


C’est également le deep learning qui permet à Cobbaï de comprendre les verbatim clients et de les classifier de façon adéquate.


Beaucoup d’entreprises considèrent désormais l’intelligence artificielle comme essentielle dans la construction d’une expérience client fluide et convaincante en plus de permettre la maîtrise des coûts et des performances.


Transformer le traitement de données en informations actionnables.


Le deep learning  permet de mesurer ce que vos clients pensent et comment ils perçoivent votre marque à tout moment de leur interaction avec l'entreprise. L'efficacité de cette nouvelle technologie peut se traduire par la détection des insights consommateurs à partir des larges et très variées quantités de données (réseaux sociaux, plateformes de téléchargement, forums, programmes de fidélité, logiciel de support client…etc.) dont dispose l'entreprise. Et ainsi apporter des suggestions susceptibles d'améliorer et/ou de développer de nouveaux produits ou campagnes publicitaires.


Chez Cobbaï, nous avons fait de l’analyse des verbatim clients notre spécialité. Nous utilisons l’intelligence artificielle et le deep learning pour augmenter et maintenir la satisfaction client au plus haut.

Cobbaï s’adapte à tous les aspects de la relation client. Notre outil est utile aussi bien au support client en détectant le sujet d’un ticket et la cause du contact client, que dans l’analyse de sondages, dans la priorisation d’une roadmap produit et tout cas de figure impliquant des verbatim clients.

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