Encore confus pour de nombreuses personnes, le Machine Learning est une science moderne permettant de découvrir des répétitions (des patterns) dans un ou plusieurs flux de données et d’en tirer des prédictions en se basant sur des statistiques. En clair, le Machine Learning se base sur le forage de données, permettant la reconnaissance de patterns pour fournir des analyses prédictives.
Les premiers algorithmes de Machine Learning ne datent pas d’hier, puisque certains ont été conçus dès 1950, le plus connu d’entre eux étant le Perceptron.
Le Machine Learning révèle tout son potentiel dans les situations où des insights (tendances) doivent être repérés à partir de vastes ensembles de données diverses et variées, appelés le Big Data.
Pour analyser de tels volumes de données, le Machine Learning se révèle bien plus efficace en termes de vitesse et de précisions que les autres méthodologies traditionnelles. À titre d’exemple, le Machine Learning est capable de déceler une fraude en une milliseconde, rien qu’en se basant sur des données issues d’une transaction (montant, localisation…), ainsi que sur d’autres informations historiques et sociales qui lui sont rattachées. En ce qui concerne l’analyse de données transactionnelles, de données issues de plateformes CRM ou bien des réseaux sociaux, là encore le Machine Learning se révèle désormais indispensable.
Le Machine Learning est réellement la science idéale pour tirer profit du Big Data et de ses opportunités. Cette technologie est en effet capable d’extraire les données de valeur parmi d’immenses sources d’informations complexes, et ce sans avoir à faire appel aux humains. Entièrement dirigé par les données, le Machine Learning convient donc parfaitement à la complexité du Big Data, dont il est réellement indissociable. Là où les outils analytiques traditionnels se heurtent bien souvent à un volume maximal de données pouvant être analysées, le Machine Learning révèle au contraire tout son potentiel lorsque les sources de données sont croissantes, lui permettant d’apprendre et d’affiner des insights avec une précision toujours améliorée. En clair, plus les données sont nombreuses, plus les ordinateurs dotés de Machine Learning sont puissants et peuvent découvrir des patterns enfouis dans ces données avec nettement plus d’efficacité que ne le ferait l’intelligence humaine.
