Vous avez peut-être entendu parler de l’apprentissage automatique (machine learning) et de l’apprentissage profond (deep learning), mais de quoi s’agit-il vraiment ? En bref, il s’agit de deux sous-ensembles de l’intelligence artificielle (IA) qui permettent aux ordinateurs d’effectuer des tâches sans instructions explicites. L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour découvrir des modèles dans les données et faire des prédictions basées sur ces modèles. L’apprentissage en profondeur, quant à lui, est une forme avancée d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux pour effectuer des tâches complexes, telles que la reconnaissance de la parole et de l’image.
La genèse
L’apprentissage automatique trouve ses origines dans les années 1950 et 1960, lorsque des chercheurs ont commencé à expérimenter la programmation d’ordinateurs pour qu’ils apprennent à partir de données. Le concept d’apprentissage profond est apparu plus tard, dans les années 1980, mais il n’a véritablement pris de l’ampleur qu’au début du XXIe siècle, grâce à l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs et à la disponibilité de vastes ensembles de données.
Les différences
Bien que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond concernent tous deux l’apprentissage à partir de données, il existe des différences importantes. La complexité des modèles diffère. Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des fonctions prédéfinies pour découvrir des modèles. Les modèles d’apprentissage profond comportent plusieurs couches de réseaux neuronaux qui apprennent automatiquement des fonctions. L’apprentissage en profondeur nécessite des ensembles de données plus importants et une plus grande puissance de calcul. Cela est dû à leur complexité et au nombre de paramètres à apprendre.
TriFact365 utilise l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour aider les clients à automatiser leurs processus financiers. Des algorithmes avancés reconnaissent automatiquement les factures.
Enfin, les applications diffèrent. L’apprentissage automatique est souvent utilisé pour la classification et la régression. L’apprentissage en profondeur est destiné à des tâches plus complexes telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Comprenez ces différences pour choisir la bonne approche pour votre problème.
Pourquoi vous devriez travailler avec l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond en tant qu’organisation ?
Si vous ne voulez pas être laissé pour compte en tant qu’organisation, il est essentiel d’investir dans l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Ces technologies offrent de nouvelles possibilités d’innovation. Elles améliorent également l’efficacité et offrent un avantage concurrentiel.
Comment déployer cela en tant qu’organisation
Vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond de différentes manières dans votre organisation. Une application courante est l’amélioration du service à la clientèle. La personnalisation de l’expérience utilisateur est également très répandue. Les algorithmes d’apprentissage automatique sur les données des clients vous permettent de prédire le comportement des clients. Vous pouvez ainsi anticiper leurs besoins.
Une autre application est l’optimisation des processus d’entreprise et l’automatisation des tâches répétitives. Les modèles d’apprentissage profond vous permettent d’effectuer une analyse des données et une reconnaissance des formes. Vous pouvez ainsi rationaliser les processus et réaliser des économies.
Comment TriFact365 utilise l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
TriFact365 utilise l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour aider les clients à automatiser leurs processus financiers. Des algorithmes avancés reconnaissent automatiquement les factures. Ils catégorisent et valident ces factures, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent. Cela permet également de réduire les erreurs dans les entreprises. TriFact365 améliore également ses produits grâce à l’apprentissage automatique et à l’apprentissage profond. Ainsi, elle développe constamment de nouvelles capacités. Cela montre à quel point ces technologies apportent une valeur ajoutée aux organisations. Elles renforcent également la compétitivité des entreprises.
