Les sociétés technologiques sont en constante mutation et la manière de les valoriser aussi, toutefois, nous pouvons identifier trois grandes phases. Jusqu’aux années 2000, la valeur des entreprises se trouvait principalement dans le hardware (la machine) 📟. Progressivement, grâce à l’adoption massive d’Internet et à la généralisation des applications web, la valeur a basculé dans le software (le logiciel) 💽. Depuis quelques années, un nouveau basculement est en cours : la valeur est désormais dans la data (les données qualifiées) 🛢. Pourquoi ? Parce que l’IA, et en particulier le machine learning, permet aujourd’hui à toutes les entreprises — même les PME — de traiter des volumes de données considérables 💪.
Soyons clairs : demain, la valorisation de votre société 💸 dépendra de votre capacité à générer une data unique, qualifiée et non accessible par les IA génériques (sinon vos données perdront toute valeur) !
C’est pourquoi, une donnée rare, pertinente et monnayable doit devenir votre levier stratégique 🏗 de développement et la première étape pour créer de la valeur par la data consiste déjà par comprendre le fonctionnement d’un modèle de machine learning.
Qu’est-ce qu’un modèle pour le fonctionnement du machine learning ?
Un modèle de machine learning est un système mathématique et informatique entraîné pour reconnaître des motifs dans des données. Concrètement, il reçoit des exemples (parfois des millions), apprend à en dégager des régularités, puis est capable de prédire, classer ou générer des informations sur de nouvelles données qu’il n’a jamais vues.
On peut l’imaginer comme un apprenti. Au départ, il ne sait rien ! On lui montre des cas concrets (par exemple, des photos de chats et de chiens). Il ajuste ses calculs internes pour améliorer ses prédictions et, au fil de l’entraînement, il devient capable de dire avec une grande précision si une nouvelle image représente un chat ou un chien. Comprendre le fonctionnement d’un modèle de machine learning consiste à saisir cette logique d’apprentissage par l’exemple où, plus les données sont pertinentes et nombreuses, plus le modèle est performant et fiable.
Quels sont les modèles de machine learning les plus populaires ?
Il existe de nombreux types de modèles de machine learning dont voici une explication simple de leur fonctionnement :
Régression linéaire et logistique
Comment ça marche ? On trace une ligne (ou une courbe) 📈 qui passe au plus près des points de données. L’algorithme ajuste cette ligne jusqu’à ce qu’elle décrive au mieux la relation entre les variables. Par exemple, on peut estimer le prix d’un appartement en fonction de la surface et de la localisation.
Arbres de décision et forêts aléatoires
Comment ça marche ? Imaginez une série de questions oui/non qui guident vers une réponse. Un arbre de décision 🌳 fonctionne ainsi c’est-à-dire qu’il coupe les données en “branches” jusqu’à atteindre un résultat. Une forêt aléatoire combine plusieurs arbres pour plus de fiabilité. Par exemple, on peut déterminer si un client va acheter ou non un produit selon son âge, son revenu et ses habitudes.
Machines à vecteurs de support (SVM)
Comment ça marche ? Le SVM trace une ligne (ou un plan dans un espace à plusieurs dimensions) qui sépare les données en groupes. Il essaie de trouver la “meilleure frontière” qui sépare les catégories. Par exemple, on peut séparer des emails “spam” de ceux qui ne le sont pas.
Réseaux de neurones artificiels
Comment ça marche ? Inspirés du cerveau humain 🧠, ils sont composés de “neurones artificiels” organisés en couches. Chaque neurone reçoit des signaux, fait un calcul simple, puis transmet le résultat aux neurones de la couche suivante. Petit à petit, le réseau apprend des motifs très complexes. Par exemple, on peut reconnaître un motif dans une photo (comme un visage).
Clustering (modèles non supervisés)
Comment ça marche ? Le modèle place des points centraux (“centroïdes”) et rapproche autour de chacun d’eux les données qui se ressemblent. Puis il ajuste ces regroupements jusqu’à obtenir des “clusters” cohérents. Par exemple, on peut regrouper automatiquement des clients en segments marketing selon leurs comportements.
Chaque modèle répond à des besoins spécifiques. Le choix dépend toujours du problème métier et des données disponibles. Le plus important est de retenir qu’il existe de nombreux modèles de machine learning selon votre besoin qui permettent de traiter un jeu de données pour vous donner un temps d’avance sur votre marché.
Cas d’usage d’implémentation de modèles de machine learning
Pour bien comprendre le fonctionnement d’un modèle de machine learning, rien ne vaut des cas d’usage concrets. Voici quelques exemples réels de projets qui montrent comment ces modèles peuvent créer de la valeur pour une startup ou une PME :
Finance : prédire l’acceptation d’un crédit
Un modèle de machine learning peut calculer un taux de probabilité d’acceptation d’un crédit 💵 avant même de constituer un dossier complet en fonction des premières informations du demandeur (âge, revenus, historique bancaire, situation familiale, etc.). Le résultat permet un gain de temps pour les équipes commerciales, une meilleure expérience pour le client, et une réduction des risques liés aux mauvais dossiers.
E-commerce : augmenter les ventes avec des recommandations personnalisées
Un site marchand peut analyser le comportement de navigation et l’historique d’achat de ses clients pour proposer en temps réel les produits les plus susceptibles d’intéresser un visiteur 🎯. Le résultat permet une hausse du panier moyen et une fidélisation des clients.
Marketing : évaluer le potentiel d’une campagne avant son lancement
Plutôt que de tester à grande échelle, un modèle peut analyser les données historiques et prédire le taux d’ouverture d’un email marketing ou le taux de conversion attendu d’une campagne publicitaire.
Le résultat permet des campagnes plus rentables et mieux ciblées.
RH : prédire la réussite d’une embauche
À partir des données des employés existants (formation, expériences, performances, taux de rétention, et données de l’entretien), un modèle peut estimer la probabilité de réussite d’un candidat sur un poste donné. Le résultat permet une optimisation du recrutement et une réduction du turnover.
Industrie : maintenance prédictive
Un modèle peut analyser en continu les signaux envoyés par une machine (vibrations, températures, consommation électrique) et détecter les anomalies annonciatrices d’une panne. Le résultat est moins d’arrêts imprévus donc des économies de maintenance 🔧.
Exemple concret
Nous avons développé 😎 le site BelleVitrine.fr qui permet aux propriétaires de commerces d’estimer la valeur immobilière de murs commerciaux. Nous avons utilisé un algorithme de prédiction 🔮 généré par un modèle de machine learning de régression linéaire qui a analysé des milliers de transactions permettant d’estimer la valeur d’un commerce 💰 grâce à quelques variables (localisation, fréquentation, activité, etc.). Le résultat permet une estimation rapide, fiable, et actualisée pour les propriétaires de murs commerciaux.
Conclusion
Aujourd’hui, toutes les entreprises doivent réfléchir 🤯 à la valeur de leurs données et à leur potentiel d’enrichissement. Cela peut se faire à travers des algorithmes simples intégrés à une application web ou via des traitements avancés avec le machine learning. Chez Agilap, nous nous sommes spécialisés dans le développement d’applications web capables d’enrichir vos données. En d’autres termes : nous pouvons vous aider à augmenter directement la valeur de votre société en valorisant vos données 😉 !
📩 À votre disposition pour discuter de vos projets et transformer vos données brutes en un véritable actif stratégique.
Bons projets et à bientôt, l’équipe Agilap 🌈
