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Deep learning: l'intelligence artificielle fait du business

Publié par Maëlle Becuwe le

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Une nouvelle source d'innovation

Mais les opportunités ne s'arrêtent pas là. Par le traitement de l'image, de la vidéo et de la voix, le deep learning est un support essentiel au développement d'innovations d'avenir dans tous les secteurs. Dans le domaine de l'automobile, avec la voiture sans chauffeur grâce à la détection d'objets comme les piétons, les panneaux de signalisation, le marquage au sol ou les autres véhicules. Pour la robotique, avec des technologies capables d'interagir avec les humains et de se mouvoir en autonomie. Dans la santé pour rechercher automatiquement des cellules cancéreuses sur des supports d'imagerie médicale. Ou dans l'industrie pour identifier les pièces produites défectueuses, en les comparant aux banques d'images des défauts déjà observés.

"Dans tous ces cas, la valeur ne vient pas du deep learning, mais du service apporté par le produit ou la solution qui l'exploite, souligne Nikos Paragios . Or aujourd'hui, cette technologie est accessible à tous, il suffit de quelques notions de base et du bon outil. Pas besoin d'être un expert". Et si les États-Unis dominent encore le secteur, de nombreuses start-up et PME françaises se lancent, comme Riminder, dans le deep learning.

D'autant qu'en plus de réaliser des tâches impossibles ou complexes auparavant, il le fait dans un temps record. Seule la phase d'apprentissage prend, elle, quelques jours ou semaines. Mais, là encore, des évolutions sont à venir, et elle devrait se réduire considérablement dans les prochaines années. Avant qu'une nouvelle méthode vienne détrôner le deep learning de son podium d'ici cinq à dix ans. Une chose est sûre, l'intelligence artificielle, déjà qualifiée de quatrième révolution industrielle après la vapeur, l'électricité et Internet, n'a pas fini de faire entrer la science-fiction dans nos vies et nos entreprises.


Le témoignage de Didier Farge, président de Conexance MD

"Pour scorer et prédire,l'analyse est très fine"

Conexance a pris le pas du deep learning. Si la société, spécialisée dans la connaissance client et la prédiction de comportement d'achat, continue d'utiliser des méthodes statistiques classiques, elle trouve, dans cette nouvelle méthode, des opportunités inédites d'analyse de données. "Pour nous qui travaillons sur du scoring et du prédictif, le deep learning permet de déterminer et de sélectionner de façon beaucoup plus fine les personnes susceptibles d'acheter un produit ou un service", indique Didier Farge, le président de Conexance.

À partir de sa base de données, il est capable d'identifier les meilleurs clients et de reconnaître leurs jumeaux statistiques afin de les solliciter. En tout, leurs fichiers comptent les caractéristiques de 20 000 foyers français, enrichis d'un historique de 900 millions de transactions commerciales, déclinées sous la forme de 1 700 variables. Et c'est précisément ce spectre très large d'éléments qui a poussé Conexance, face aux limites des algorithmes traditionnels, à se tourner vers le deep learning.

Un investissement de plusieurs centaines de milliers d'euros qui leur a offert un gain de productivité. De 7 à 8 heures, l'étape du scoring est passée à moins d'une heure. Et les résultats ont gagné en fiabilité. "On travaille beaucoup plus de données et on fait tourner différents modèles pour, à la fin, prendre le meilleur", souligne le dirigeant, pour qui le deep learning est devenu une évidence que tout le monde doit saisir : "La question n'est pas 'Est-ce que vous allez vous y mettre ?', mais 'quand ?'".

Fiche repères:

Activité: Marketing direct
Ville: Lille (Nord)
Dirigeant: Didier Farge, 59 ans
Forme juridique: SAS
Année de création: 2006
Effectif: 40 salariés
CA 2015: 6,5 M€

 
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Maëlle Becuwe

Maëlle Becuwe

Journaliste

Arrivée à la rédaction de Chef d’entreprise début 2014, je suis au quotidien l’actualité des PME pour notre magazine mensuel et notre site [...]...

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