En pensant à la gestion des applications d’entreprise, on peut toujours avoir tendance à retracer ses racines dans les inventions d’automatisation. Aujourd’hui, l’apprentissage automatique a pris le pas sur l’automatisation, qui peut être identifiée comme une informatique avancée qui s’est rapprochée de ce que les inventeurs avaient l’habitude d’imaginer il y a des décennies. L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’Internet des objets sont devenus les points focaux de l’innovation et du développement des entreprises en informatique. Ces derniers temps, ceux-ci se sont rapprochés pour atteindre leur plein potentiel, et ils trouvent maintenant leur chemin vers des applications quotidiennes dans presque tous les domaines de l’activité humaine. De l’agriculture aux véhicules autonomes, vous pouvez voir de nombreux exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique partout.
Parmi ces technologies de la nouvelle ère, l’apprentissage automatique est désormais largement accepté par les entreprises. En intégrant le ML dans les logiciels d’entreprise, la plupart des entreprises ont découvert un moyen prévisible de prise de décision basée sur les données. Cette approche axée sur les données leur permettra d’automatiser entièrement leurs processus. La dynamique de base de l’apprentissage automatique consiste à exploiter les données pour aider à générer des informations exploitables qui peuvent davantage promouvoir l’efficacité et les innovations afin de rendre les logiciels d’entreprise plus intelligents et plus rentables.
Un aperçu de l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique peut permettre aux ordinateurs et aux systèmes connexes d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome sans aucune intervention humaine ou programmation nécessaire. De plus, les algorithmes d’apprentissage automatique sont des programmes spéciaux qui peuvent identifier des modèles basés sur des données historiques et prédire les résultats probables. L’apprentissage automatique a désormais révolutionné tous les domaines, de la vente au détail aux soins de santé, avec un taux d’adoption croissant. Avec l’apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent désormais extraire d’énormes volumes de données et proposer des modèles prédictifs pour des informations basées sur les données.
Un exemple en temps réel d’apprentissage automatique que vous pouvez trouver est la façon dont le système de commerce électronique d’Amazon fonctionne de manière entièrement automatisée et autonome. L’apprentissage automatique a également ses utilités en temps réel dans les véhicules autonomes jusqu’aux voitures sans conducteur. Lorsqu’il s’agit d’adopter le machine learning, il est également important d’être très prudent dans le choix de la base de données d’entreprise pour stocker et gérer d’énormes volumes de données. Des fournisseurs comme RemoteDBA.com seront en mesure d’offrir des services de gestion de bases de données fiables et complets.
Inconvénients des applications logicielles d’entreprise traditionnelles
Les applications logicielles d’entreprise classiques utilisées par les organisations pour répondre à leurs besoins spécifiques présentent plusieurs limites. Ceux-ci peuvent en effet remplir la partie des systèmes informatiques déployés au sein de l’entreprise et peuvent aider dans les processus commerciaux tels que la gestion de la relation client, la comptabilité, les ressources humaines, la planification des ressources d’entreprise, etc. Cependant, toutes les applications ne peuvent pas être appelées logiciels d’entreprise car elles sont simplement destinées à exécuter une fonction spécifique comme faire fonctionner les ordinateurs pour créer une feuille de calcul, des présentations, de la documentation, etc.
Aujourd’hui, avec l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, les logiciels d’entreprise sont devenus plus complets, évolutifs, centralisés avec la capacité de fournir des informations exploitables aux décideurs organisationnels. Le changement de logiciel d’entreprise inclut désormais l’apprentissage automatique dans son cadre, ce qui aidera à surmonter les lacunes existantes. L’apprentissage automatique peut améliorer la vitesse, l’efficacité, l’évolutivité, etc., lorsque les applications d’entreprise conventionnelles reposent davantage sur des inventions humaines. L’apprentissage automatique rend l’automatisation largement possible.
Un autre inconvénient majeur des logiciels traditionnels est l’adaptabilité compromise. La plupart des entreprises devront peut-être modifier leurs méthodes de travail pour s’adapter au nouveau logiciel. En outre, la mise en œuvre d’un logiciel d’entreprise dédié peut entraîner un coût initial énorme en termes de matériel et de logiciel. L’évolutivité est également un problème pour les logiciels conventionnels, que les capacités d’apprentissage automatique couvrent dans une large mesure.
Outils logiciels d’apprentissage automatique les plus populaires
1. TensorFlow
TensorFlow propose une bibliothèque JS qui aide à l’amélioration de l’IA. Ses API vous aideront à créer et à entraîner les modèles.
Je pense que tous les chouchous de l’IA qui travaillent avec les applications d’IA pensent au TensorFlow. Il s’agit d’une bibliothèque d’IA open source qui vous aide à développer vos modèles ML.
2. Amazon Machine Learning (AML)
Amazon Machine Learning (AML) est une application de programmation d’IA vigoureuse et basée sur le cloud qui peut être utilisée par tous les niveaux de compétence des ingénieurs d’applications Web ou portables. Cette administration supervisée est généralement utilisée pour créer des modèles d’IA et produire des attentes.
3. Shogun
Bibliothèque d’IA libre et open source, elle a été développée pour la première fois par Gunnar Raetsch et Soeren Sonnenburg en 1999. Cet appareil est écrit en langage de programmation C++. Dans un sens réel, il propose des calculs et des structures d’informations pour les problèmes d’IA.
Comment l’apprentissage automatique change les logiciels d’entreprise ?
Les logiciels d’entreprise, au fil du temps, ont joué un rôle important dans la gestion de certains de ces défis critiques. Il existe une demande croissante de nouvelles approches technologiques pour traiter divers domaines. Avec l’introduction de apprentissage automatique dans les applications d’entreprise, il y a un large éventail de possibilités qui s’ouvrent.
L’apprentissage automatique s’avère donc être le bon cadre sur lequel les entreprises peuvent s’appuyer. Les algorithmes et les applications de l’apprentissage automatique avec des capacités de calcul embarquées apporteront des informations prédictives en exploitant une énorme quantité de données provenant de diverses sources. Ces ensembles de données comprennent des formes de données structurées et non structurées telles que des bases de données aléatoires et des données Internet. Vous pouvez utiliser ce qui convient à vos besoins spécifiques.
Une étude menée par MIT Technology et Google a montré qu’environ 60% des entreprises avaient déjà adopté l’apprentissage automatique comme stratégie dans leur infrastructure informatique. Environ 18% prévoient maintenant de mettre en œuvre l’apprentissage automatique dans les deux prochaines années. Avec ceux-ci, le modèle de logiciel d’apprentissage automatique devrait profiter aux organisations en offrant une analyse des données améliorée et plus rapide. Cela contribuera également à améliorer l’efficacité des opérations internes au sein d’une organisation et à mieux comprendre les clients. Si vous souhaitez explorer un cas d’utilisation spécifique de logiciels d’entreprise bénéficiant des capacités de la machine, c’est la logistique. L’apprentissage automatique peut automatiser le processus impliqué dans la gestion des commandes, l’expédition depuis notre inventaire, l’entreposage, etc., pour prendre toutes ces décisions sans aucune intervention humaine.
Amazon est un exemple classique de la même chose. La grande entreprise de logistique DHL a également intégré le machine learning pour réduire ses risques fournisseurs. La dernière entrée dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement de Resilience 360 offre à DHL une surveillance de l’approvisionnement qui utilise une combinaison d’apprentissage automatique et de PNL pour identifier à un stade précoce lui-même toute distraction possible.
Outre ces géants de l’industrie, des entreprises de toutes sortes à travers le monde se tournent désormais vers les capacités d’apprentissage automatique dans leurs logiciels pour améliorer l’analyse comportementale, fournir une analyse des risques, classer et extraire plus de données, fournir des suggestions fréquentes et permettre la reconnaissance d’images, etc.
L’apprentissage automatique a également son rôle à jouer dans la génération de meilleures informations grâce à l’analyse des données, la localisation des données, la facilitation de la prise de décision basée sur les données, l’autonomisation des employés, la détection facile des fraudes, etc. En ce qui concerne votre cas d’utilisation spécifique, vous devez explorer vos besoins à la lumière des capacités d’apprentissage automatique avec l’aide d’un consultant ML fiable.
Ils seront en mesure d’identifier les applications d’apprentissage automatique susceptibles de jouer en votre faveur et de suggérer les applications et logiciels de ML disponibles pour un déploiement prêt.
