Olivier Carpentier De Changy
Business Group Lead Cloud & Enterprise
Grâce à l’apprentissage automatique, les organisations perfectionnent leurs services. On peut ainsi gagner du temps et de l’argent tout en améliorant la qualité. Voici trois conseils pour vous y aider.
Les contacts robotisés permettent des économies de personnel. De plus, les clients, les consommateurs et les patients reçoivent plus vite une réponse à leurs questions, sans savoir qu’ils communiquent avec un logiciel. La solution d’apprentissage automatique analyse les données et les algorithmes. Comme il est possible de leur associer des réponses et des prévisions, les organisations peuvent automatiser les contacts avec leurs relations. Si vous souhaitez déléguer votre communication de base à un système robotisé, la plate-forme sur le cloud Microsoft Azure est une excellente base de départ.
Le contact automatisé avec des clients n’est qu’un des aspects des possibilités de l’apprentissage automatique. En combinant données et algorithmes, il est aussi possible de faire des prévisions (Predetective Analytics), par exemple avec Cortana Analytics. Cela peut aller très loin. Ainsi, l’apprentissage automatique peut permettre à des organismes de santé de déterminer quels sont les patients ayant un risque de développer une certaine maladie. Pour cela, on utilise notamment des données concernant des hospitalisations répétées, les durées d’hospitalisation et les infections nosocomiales. Au niveau individuel également, il est possible d’effectuer des calculs de probabilité. Pour les spécialistes, ces informations sont très précieuses, car elles peuvent leur servir à prendre des mesures de prévention. L’apprentissage automatique peut faire littéralement la différence entre la vie et la mort.
L’entreprise suédoise Optolexia aide les écoles à détecter à un stade précoce la dyslexie chez les élèves grâce à l’apprentissage automatique sur le cloud.
En plus des organismes de santé, les possibilités prévisionnelles de l’apprentissage automatique sont aussi utiles à d’autres organisations. Les entreprises peuvent par exemple utiliser cette technologie pour prévoir avec une grande précision leur chiffre d’affaires pour l’année suivante. Ou bien on peut déterminer les risques représentés par un client important et prévoir si celui-ci risque de frauder par la suite. Dans ce cadre, les possibilités de l’apprentissage automatique sont infinies.
Une gestion responsable des données est un impératif pour toute organisation ! Prenez l’exemple du secteur de la santé. On estime qu’environ 30 % de toutes les données mondiales proviennent de ce secteur. Et ces données ne cessent d’augmenter en raison de l’usage croissant d’appareils de pointe. Ces informations historiques peuvent être déterminantes. Plus il y a de données, plus la fiabilité des prévisions augmente. Une gestion responsable des données a donc une influence favorable sur la qualité de l’organisation.
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