La montée des robots est devenue un sujet d'actualité récemment. Les travailleurs craignent que les machines ne volent leur travail, les employeurs se tournent vers l’intelligence artificielle pour améliorer leur efficacité, et les entreprises de toutes formes et tailles enquêtent sur l’apprentissage automatique pour proposer des solutions innovantes et intéressantes à leurs clients. C'est un nouveau monde audacieux. Bien que les majordomes de robots ne nous apportent pas encore notre café du matin, le Machine Learning est très répandu avec de nombreux exemples quotidiens qui existent à la maison et au bureau.
Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?
L'apprentissage automatique est une composante de l'intelligence artificielle dans laquelle un système apprend automatiquement et s'améliore par lui-même en identifiant des modèles et en accédant aux données disponibles. Aujourd'hui, il existe de nombreux exemples concrets d'apprentissage automatique en action, y compris des expériences sur les réseaux sociaux, des logiciels de reconnaissance vocale et même dans Netflix.
Une autre application courante de l'apprentissage automatique se trouve dans l'application UberEATS d'Uber. UberEATS, l’application de livraison de produits alimentaires populaire et pratique, a amélioré l’expérience client grâce à sa propre plate-forme d’apprentissage automatique, Michelangelo. Michelangelo utilise principalement le modèle de temps de livraison estimé par UberEATS. Alors que la plupart des clients affamés d'UberEATS tiennent pour acquis la fonctionnalité de délai de livraison estimé, il s'agit en fait d'un processus complexe, en plusieurs étapes, résultant de «l'apprentissage» de Michelangelo. sur les autres commandes et l'heure du jour, combien de temps il faut pour aller du point A au point B, et d'autres données historiques stockées sur les systèmes Uber.
Les applications d'apprentissage automatique telles que UberEATS sont conçues pour améliorer votre expérience en fonction de l'analyse des données disponibles. Vous trouverez ci-dessous trois exemples d'applications d'apprentissage automatique existant sur le lieu de travail.
En tant qu'application de bureau la plus courante et la mieux connue, il existe de nombreux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique pour votre courrier électronique. Le filtrage automatique des logiciels malveillants et des logiciels malveillants est une utilisation courante de l’apprentissage automatique pour votre application de messagerie. Conçus pour éviter les courriels inappropriés et gênants dans votre boîte de réception, les filtres de SPAM modernes sont conçus pour évoluer et apprendre ce qui devrait être automatiquement filtré de votre boîte de réception. L'apprentissage automatique prend en compte le fait que les spammeurs et les cybercriminels évoluent et utilisent de nouvelles techniques pour pénétrer dans votre boîte de réception. Dans la mesure où de nombreux logiciels malveillants utilisent du code similaire aux versions précédentes, les filtres antispam et malveillants modernes peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour détecter ces modèles et offrir une protection contre les nouvelles menaces. Ici, l’application de l’apprentissage automatique est conçue pour vous faire gagner un temps précieux, au lieu de vous laisser entraîner dans des e-mails que vous ne souhaitiez pas recevoir ou qui pourraient introduire des logiciels malveillants dans vos systèmes.
Les autres possibilités d'apprentissage automatique pour le courrier électronique incluent des réponses automatisées. Dans 2015, Google a introduit une fonctionnalité pour Gmail qui offre des réponses possibles en fonction du contenu du message. Imaginez si cela pouvait être appliqué aux emails courants au travail?
Sécurité de l'Information
Les menaces à la sécurité devenant de plus en plus difficiles à prévenir, il semble évident que nous devrions nous tourner vers des machines pour lutter contre la cybercriminalité. Comme il peut être difficile (ou impossible) pour votre équipe de sécurité des informations de surveiller tous les aspects de votre réseau en même temps, les plates-formes SIEM (Security Information and Event Management) sont conçues pour vous. L'apprentissage automatique est déployé avec les plates-formes SIEM pour analyser les données entrantes provenant de plusieurs systèmes différents afin d'identifier les failles de sécurité potentielles ou les attaques en cours.
Assistants personnels intelligents
Les assistants personnels de reconnaissance vocale tels qu'Amazon Alexa et Google Home sont devenus monnaie courante à la maison et sont en passe de faire leur entrée sur le lieu de travail. Les techniques d’apprentissage automatique de Google sont actuellement utilisées dans les départements marketing du monde entier sous la forme de chatbots. Les bots de conversation et de conversation en ligne sont conçus pour apprendre à partir d'une base de données et recueillir des informations auprès de clients potentiels d'une manière agréable et conversationnelle. Ici, les robots de conversation sont conçus pour économiser un temps précieux avant la vente en pré-qualifiant les prospects potentiels et en collectant les informations nécessaires pour faire un argumentaire ou orienter le client dans la bonne direction.
Les avantages réels de l'apprentissage automatique sont à présent en train d'être réalisés et, dans un avenir proche, au moins une partie de la plupart des emplois peuvent être compensés par l'apprentissage du système pour vous aider.
