Si vous vous tenez au courant des actualités liées à la technologie, vous avez probablement rencontré quelques articles sur l'apprentissage automatique. Un nombre toujours croissant d'applications et de services tirent parti de cette technologie pour produire des résultats plus rapides et de meilleure qualité. Et le marché de l'apprentissage automatique ne ralentira pas de sitôt ; plus de $ 37 milliards de financement a été alloué à l'apprentissage automatique à partir de 2019, et le marché mondial de l'apprentissage automatique devrait dépasser 209 milliards de dollars d'ici 2029.
L'ère numérique moderne a exigé que les entreprises, grandes et petites, s'adaptent rapidement afin de pouvoir traiter plus de données et rester compétitives. L'apprentissage automatique a permis à ces entreprises de s'adapter et d'explorer idées commerciales basées sur l'apprentissage automatique, dont il existe une offre apparemment sans fin dans de nombreuses industries.
À cette fin, nous allons explorer certaines des applications d'apprentissage automatique les plus intéressantes et les plus utiles qui couvrent différents secteurs, ainsi que ce que l'avenir réserve à l'apprentissage automatique.
1. Industrie médicale
Les nouvelles applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé permettent aux médecins de rendre le traitement et la communication de leurs patients plus efficaces. Par exemple, les patients pourront bientôt bénéficier de traitements moins coûteux grâce à des systèmes basés sur l'apprentissage automatique qui ingèrent les données des patients et recommandent les tests médicaux qui peuvent être évités. Les techniques d'apprentissage automatique augmenteront également l'efficacité des essais cliniques et l'efficacité globale de la recherche en milieu clinique, ce qui conduira à terme à un traitement plus efficace des patients.
Communication avec les patients
Les services de communication avec les patients sont un excellent exemple d'outil qui utilise l'apprentissage automatique dans un contexte de soins de santé directs. Les médecins peuvent compter sur un service de communication avec les patients qui utilise des techniques d'apprentissage automatique pour de nombreuses tâches importantes, y compris l'automatisation des rappels de rendez-vous et de rappel, la fourniture aux patients de différentes options de paiement en personne et à distance, la planification en ligne et bien plus encore. Les services de communication avec les patients permettent aux professionnels de la santé de rester plus facilement en contact avec tous leurs patients à de multiples points de contact, du moment où ils commencent le traitement jusqu'au paiement final.
Traitement médical personnalisé
L'apprentissage automatique rend également plus viable pour les médecins la création de traitements personnalisés. Les systèmes compatibles ML peuvent ingérer des données de patients telles que leurs antécédents médicaux familiaux et leurs dossiers médicaux à vie, puis comparer ces données aux recherches en cours pour recommander des médicaments et des traitements personnalisés. L'apprentissage automatique peut avoir un impact significatif sur le traitement personnalisé à l'avenir une fois qu'il commence à évaluer les gènes et les marqueurs génétiques des patients qui sont mieux traités avec des médicaments spécifiques.
La médecine personnalisée permet la sélection et la prestation de traitements spécifiques à un patient et qui donnent à ce patient un résultat aussi positif que possible. Le plus grand obstacle à surmonter en matière de médecine et de traitement personnalisés basés sur l'apprentissage automatique est de trouver le meilleur traitement spécifique au patient, même si le nombre de prédicteurs de réponse positive (génétique et biomarqueurs, par exemple) et les options de traitement continuent de croître.
Un bon exemple à suivre est l'étude COMBINE (Combined Pharmacotherapies and Behavioral Interventions for Alcohol Dependence), l'un des plus grands essais cliniques aux États-Unis dont l'analyse principale porte sur la dépendance à l'alcool. L'étude utilise des méthodes CART (arbres de classification et de régression) qui prennent en compte plusieurs prédicteurs potentiels afin de déterminer quelles combinaisons de résultats positifs et de caractéristiques des patients peuvent exister. Une méthode arborescente personnalisée telle que CART permet une sélection précise des traitements optimaux spécifiques au patient en se basant uniquement sur les caractéristiques de base.
2. Industrie financière
Alors qu'un nombre croissant d'entreprises se concentrent sur générer plus de ventes en ligne et la restauration des acheteurs en ligne, les cas de transactions frauduleuses continuent d'augmenter. Heureusement, les algorithmes activés par l'apprentissage automatique permettent à ces entreprises de repousser les fraudeurs et d'atténuer les cas de transactions frauduleuses.
Détection de fraude
La Coalition Against Insurance Fraud estime que les actes de fraude privent les consommateurs américains de au moins un milliard de 80 annuellement. En tant que tel, l'un des principaux objectifs des applications d'apprentissage automatique dans le monde de la finance est de détecter, de minimiser et, en fin de compte, d'empêcher les actes de fraude de se produire. L'apprentissage automatique est idéal pour la prévention de la fraude : il peut analyser d'énormes ensembles de données pour détecter des comportements inhabituels.
Une application basée sur l'apprentissage automatique operating dans le domaine financier et bancaire pourrait, par exemple, analyser chaque transaction effectuée par un client pour lui attribuer un score de fraude. Ce score peut indiquer la probabilité qu'une transaction soit frauduleuse ; si une transaction client est effectivement frauduleuse, une application basée sur l'apprentissage automatique peut la bloquer et la signaler pour qu'elle soit examinée manuellement.
Tout ce processus se déroule en quelques secondes, d'autant plus qu'une application basée sur l'apprentissage automatique peut attribuer un certain seuil aux scores de fraude qui déclenche automatiquement des rejets si les scores sont trop élevés. Sans l'aide de l'apprentissage automatique, ce processus serait extrêmement différent car aucun humain n'est capable d'examiner des milliers de points de données en quelques secondes pour prendre des décisions en une fraction de seconde.
Prédiction d'admissibilité au prêt
La technologie peut également être appliquée au secteur bancaire pour prédire l'admissibilité aux prêts. Essentiellement parlant, les banques génèrent un profit sur les prêts qu'elles accordent, et il leur est nécessaire de valider de manière appropriée l'éligibilité des prêts avant de les offrir. Les applications basées sur l'apprentissage automatique peuvent aider les banques à déterminer si un bénéficiaire de prêt est susceptible de rembourser un prêt ou non.
3. Reconnaissance faciale et vision par ordinateur
Si vous souhaitez développer une entreprise grâce au marketing des médias sociaux, vous savez que vous avez besoin d'un moyen d'engager plusieurs de vos utilisateurs simultanément. L'apprentissage automatique est au cœur des plates-formes de médias sociaux les plus populaires pour engager les utilisateurs et profiter à ces plates-formes : des publicités ciblées aux flux d'actualités spécifiquement adaptés aux intérêts des utilisateurs, l'apprentissage automatique a permis aux applications de médias sociaux d'évoluer rapidement dans la façon dont elles divertissent leurs utilisateurs. .
Parmi les applications les plus populaires de l'apprentissage automatique dans les médias sociaux figure la reconnaissance faciale. Les plates-formes de médias sociaux populaires telles que Meta utilisent la reconnaissance faciale pour identifier les visages des utilisateurs en référençant seulement quelques images étiquetées. Les algorithmes de reconnaissance faciale sont très précis et suivent les étapes de détection, de classification et de reconnaissance pour détecter un visage humain et le classer avec précision comme le visage d'une personne réelle. La reconnaissance faciale, comme celle utilisée par Meta, est obtenue à l'aide de réseaux de neurones profonds qui ingèrent plusieurs images avec des étiquettes et aident à former des modèles d'apprentissage automatique pour différencier avec précision les objets de ces images étiquetées.
Avant de fermer son système de reconnaissance faciale en 2021, l'utilisation de la reconnaissance faciale par Meta sur Facebook était l'une des applications les plus populaires de la technologie de reconnaissance faciale dans le contexte des médias sociaux. Les utilisateurs de Facebook qui ont opté pour le paramètre "Reconnaissance faciale" du système seraient automatiquement identifiés dans les vidéos et les photos.
À un moment donné, plus d'un tiers des utilisateurs quotidiens de Facebook utilisaient le paramètre "Reconnaissance faciale" et pouvaient être reconnus sur n'importe quelle photo ou vidéo téléchargée sur le site Web de Facebook. Les utilisateurs avaient également la possibilité d'être automatiquement avertis chaque fois qu'ils étaient identifiés dans des vidéos ou des photos que d'autres utilisateurs de Facebook avaient publiées sur le site Web, et Facebook fournirait même aux utilisateurs des recommandations pour les utilisateurs qu'ils voudraient envisager de marquer.
Conclusion
Si nous vous avons montré quelque chose dans cet article, c'est que les applications modernes reposent largement sur des algorithmes basés sur l'apprentissage automatique. De nos jours, de nombreuses technologies reposent sur des modèles ML, et les applications d'apprentissage automatique continueront de fournir des avancées technologiques. À partir de 2022, il est prévu que trois quarts des solutions d'utilisateur final qui s'appuient sur l'apprentissage automatique seront construites avec des plates-formes commerciales plutôt qu'open source, ce qui signifie que l'apprentissage automatique continuera d'ouvrir des opportunités intéressantes dont les entreprises pourront profiter. Ce n'est qu'une question de temps avant que la plupart des organisations ne tirent parti des solutions d'apprentissage automatique sous une forme ou une autre.
