Le glossaire de l’Intelligence Artificielle appliquée au marketing est un passage obligé pour comprendre l’ensemble de ces buzzwords autour de l’IA Marketing.
Notre cœur de métier est déjà sous l’influence et la promesse de l’IA. En effet, elle est déjà une réalité pratique dans les entreprises et une belle promesse de création de valeurs pour les transformations de demain. Quels sont les principaux termes ou concepts à connaître?
Table des matières
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
Selon l’encyclopédie Larousse en ligne, l’intelligence artificielle (IA en français, AI Artificial Intelligence en anglais) est « l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence ».
Elle fait référence aux systèmes ou aux machines qui imitent l’intelligence humaine pour accomplir des tâches qui peuvent s’améliorer itérativement en fonction des renseignements sous multiples formes de données qu’ils recueillent.
L’IA sur le processus et la capacité de pensée et d’analyse de données à haut niveau va de pair avec d’autres termes décrits dans cette section, comme l’algorithme, le Machine Learning (l’apprentissage automatique), les réseaux de neurones artificiels, ou encore le Deep Learning (l’apprentissage approfondi).
L’intelligence artificielle est capable de s’appuyer sur des serveurs puissants et des algorithmes en mesure d’ajuster leurs calculs en fonction des traitements qu’ils ont à effectuer, de traiter de nombreuses sources d’informations issues de gigantesques bases de données et d’effectuer de lourds calculs .
On distingue deux catégories d’intelligence artificielle : l’IA forte et l’IA faible.
IA faible
Elle n’est pas dotée de sens et se concentre uniquement sur la tâche pour laquelle elle a été programmée. Elle imite une portion spécifique du fonctionnement de l’intelligence humaine.
IA forte
Est dotée d’une conscience d’elle-même, d’une sensibilité particulière et d’un esprit. A ce jour, l’intelligence artificielle forte n’est qu’un modèle théorique.
Qu'est-ce que l'IA ?
L’IA représente les initiales du mot intelligence artificielle définie ci-dessus comme étant « l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence ».
Qui a créé l'intelligence artificielle ?
La toute première « notion » d’intelligence artificielle, du moins la technologie qui la sous-tend, est née en 1950 via les mathématiciens Alan Turing
John Von Neumann.
Alan Turing, publia cette année-là un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence », qui décrit un « jeu de l’imitation » où un humain devrait arriver à déterminer avec exactitude lors d’un échange par téléscripteur, s’il dialogue avec un homme ou une machine. Le fameux « test de Turing » qui permet de qualifier si une machine est réellement intelligente. Bien que ce test ne soit pas validé par de nombreux experts, il ouvre néanmoins la voie vers de nombreux questionnements toujours sans réelles réponses aujourd’hui.
En 1956, les scientifiques américains, cofondateur du Groupe d’intelligence artificielle du MIT (Massachusetts Institute of Technology), John McCarthy et Marvin Lee Minsky, définissent l’intelligence artificielle comme étant « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains, car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique. »
Comment l'intelligence artificielle va-t-elle changer nos vies ?
L’intelligence artificielle est pressentie comme une 4ème révolution économique qui changera en profondeur une multitude de secteurs, qui nous impacte déjà sans qu’on s’en aperçoive vraiment, et qui affectera désormais nos décisions, nos valeurs et nos comportements.
L’IA ouvre une nouvelle ère de disruption et de croissance, qui transforme la manière dont les hommes travaillent avec les machines, en amplifiant notre créativité et nos compétences. Grace à la faculté donnée aux machines de percevoir, comprendre, agir et apprendre afin d’augmenter les capacités humaines, l’intelligence humaine est renforcée par la rapidité d’exécution et la précision.
ia4marketing.fr est née de cette conviction que la vague IA est en train de déferler tant dans nos vies professionnelles que nos vies personnelles.
Notre rapport au travail change, à ce titre de nombreux écrits, documents et autres ressources seront disponibles sur ia4marketing.fr sur l’IA appliqué au marketing.
Notre vie quotidienne change également car l’IA est présente partout autour de nous, dans notre smartphone, nos objets connectés, les transports, l’agriculture, l’énergie, la finance et l’économie, le juridique, la santé et bien plus encore… Je vous défie de me citer un exemple où l’IA n’est pas encore présente 😉
Quels sont les exemples d'intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est présente partout autour de nous, de façon visible ou plus souvent invisible, et offre des possibilités infinies.
Au niveau du monde professionnel, les entreprises peuvent tirer partie de l’IA pour affiner leurs offres, proposer des expériences clients personnalisées, anticiper les besoins des consommateurs et les satisfaire. Les marketeurs en quête de connaissance utilisateur et de performances utilisent l’intelligence artificielle pour accélérer l’agrégation, analyser les données et accroître la précision des informations collectées en temps réel.
Le cœur de notre site ia4marketing.fr décrit progressivement comment l’IA impacte le métier de marketeur. A ce titre, on peux citer les exemples ci-dessous :
- Personnalisation en temps-réel des contenus publicitaires en ligne via des outils d’achat de médias automatisés, pilotés par des algorithmes, qui optimisent la diffusion des annonces par programme, afin de maximiser les chances de vendre à des prospects hautement qualifié, tout en s’adressant individuellement aux personnes.
- Les sites e-commerce améliorent l’expérience utilisateur qui effectuent des recherches internes, grâce aux fonctionnalités de recherche vocale et de recherche automatique.
- Les marques boostent l’engagement des clients grâce aux chatbots qui sont de plus en plus capable d’aller au delà des préliminaires questions – réponses en permettant d’essayer virtuellement un produit avant l’achat et un accompagnement conseil jusqu’à la transformation d’un « lead« .
Mais L’intelligence artificielle est aussi bien présente dans la vie courante, en voici quelques exemples :
- Dans la santé elle permet aux médecins de mieux analyser les radios des patients ou de mieux prévenir et guérir les patients atteint de la Covid 19.
- Au niveau des loisirs, Spotify qui permet d’écouter de la musique en streaming, suggère des morceaux ou des albums musiques en fonctions de tes gouts musicaux. Netflix quant à lui, personnalise l’interface d’accueil pour chacun de ses abonnées en effectuant des tests à grandes échelles, tant sur les films que sur les pochettes de ceux-ci.
- L’usage des assistants virtuels tels que Google Home ou Amazon Alexa est possible et se démocratise grandement, grâce à la reconnaissance vocale capables de transcrire les propos formulés en langage naturel puis de traiter les requêtes soit en répondant directement via une synthèse vocale, soit avec une traduction instantanée ou encore en effectuant une requête relative à la commande comme le lancement d’une musique disponible avec un abonnement Spofity notamment.
L'intelligence artificielle peut-elle remplacer l'homme ?
Bien que l’IA soit souvent évoquée ou montrée dans les films à travers des robots humanoïdes très fonctionnels prêts à conquérir le monde, elle ne vise pas à remplacer les humains mais plutôt à augmenter l’homme dans ses capacités intellectuelles et physique, pour optimiser, perfectionner et répéter certaines tâches complexes.
Pourquoi l'intelligence artificielle n'est pas intelligente et n'existe pas ?
La CNIL dans son rapport de décembre 2017 intitulé « Comment permettre à l’homme de garder la main? Les enjeux des algorithmes et de l’intelligence artificielle » introduit ce sujet comme « le grand mythe de notre temps ».
Et pour cause, telle que nous la connaissons actuellement, l’IA est dite faible car les machines se concentrent uniquement sur la tâche pour laquelle elle a été programmée. On la met en opposition à l’IA forte, qui, elle, est dotée de conscience et donc d’une sensibilité particulière. Mais celle-ci relève davantage de la science-fiction.
Qu'est-ce que l'IA Marketing ?
Selon l’encyclopédie illustrée du marketing, l’intelligence artificielle appliquée au marketing peut être définie comme le fait de confier à une machine, un logiciel ou un ensemble d’algorithmes, une tâche qui ne peut être traitée par un humain ou qui ne pourrait être effectuée par un individu qu’à des conditions de coûts, de qualités ou de délais moins intéressantes que celles fournies par le dispositif d’intelligence artificielle.
Quels sont les exemples concrets d'usage de l'intelligence artificielle dans le marketing?
- La mise en place d’un chatbot qui comprend le langage naturel peut aider vos consommateurs à
découvrir des informations et des réponses sur vos produits, services et solutions, de façon instantanée. Les chatbots les plus évolués font d’excellents agents d’avant vente, de ventes ou d’après-vente. - Le contenu de votre site web peut revêtir de nombreux éléments dynamiques et personnalisés tels que des offres et des expériences uniques en s’appuyant sur des
données connues (par exemple l’emplacement, les caractéristiques
démographiques, les appareils et les comportements antérieurs) et des algorithmes intelligents qui itèrent leurs tests en vue d’améliorer les performances attendues. - La collecte de données, le big data, et l’IA permettent une meilleure analyse prédictive des événements futurs et l’anticiper des actions à entreprendre. Ensemble, elles peuvent mieux identifier comment certains prospects deviennent clients récurrents et comment grâce au marketing amplifier ce phénomène auprès d’autres segments de prospects.
Qu'est-ce qu'un algorithme ?
Un algorithme est un ensemble de règles qui définissent une séquence d’opérations ou une procédure pas à pas dont le but est de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche, généralement exécutée par un ordinateur.
Quels sont les grands types d'algorithmes numériques ?
Selon Dominique Cardon, professeur de sociologie à sciences Pô, il existe quatre grands types d’algorithmes numériques :
- La popularité : mesurée par le nombre de clics
- L’autorité : mesurée par le nombre de liens (PageRank de Google)
- La réputation : mesurée par le nombre de « like » sur les réseaux sociaux
- La prédiction : grâce aux traces laissées
Qu'est-ce que le Machine learning ?
Le Machine Learning, en français l’apprentissage automatique, se décrit comme une application de l’intelligence artificielle, qui permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience elle-même sans être explicitement programmée. L’expérience se déroule via l’interaction d’ordinateurs qui exploitent des modèles de données.
Celles-ci peuvent être soit structurées, provenant de base de données, soit non structurées, comme des textes, des sons, des images ou des vidéos.
Quels types de problèmes un algorithme de Machine Learning peut-il résoudre ?
- Prédire les éléments déclencheurs constitutifs d’une opportunité marketing en analysant les données clients et les ventes passées
- Analyser les commentaires des clients et prospects postés sur les réseaux sociaux pour dégager des tendances de sentiments et de réputation de sa marque
- Comprendre les menaces et opportunités externes qui affectent les ventes de l’entreprise, comme la météo, une offre concurrente, de nouveaux comportements utilisateurs
Qu'est-ce que le réseau de neurones ?
Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network en anglais est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre.
Par le biais d’un algorithme, le réseau de neurones artificiels permet à l’ordinateur d’apprendre à partir de nouvelles données. L’ordinateur doté du réseau de neurones apprend à effectuer une tâche en analysant des exemples pour s’entraîner. Ces exemples ont préalablement été étiquetés afin que le réseau puisse savoir ce dont il s’agit.
Quels sont les différents types de réseaux de Neural Networks ?
On distingue différents types de réseaux de neurones :
- Le réseau de neurones dit ” feed-forward “: les informations passent directement de l’entrée aux noeuds de traitement puis aux sorties.
- Les réseaux de neurones récurrents : ils sauvegardent les résultats produits par les noeuds de traitement et nourrissent le modèle à l’aide de ces résultats. Ce mode d’apprentissage est un peu plus complexe
- Les réseaux de neurones convolutifs : ils permettent la reconnaissance faciale, la numérisation de texte, ou le traitement naturel du langage
Quels sont les exemples d'utilisation d'un réseau de neurones ?
- Apprendre à l’ordinateur à reconnaître des objets
- Reconnaitre du texte manuscrit
- Comprendre et exploiter une commande vocale
Qu'est-ce que le Deep learning ?
Il désigne l’apprentissage automatique dans sa forme la plus “profonde”, dans la mesure où il implique des réseaux de neurones comportant plus de 3 couches, et, par exemple, plusieurs milliers pour un algorithme comme Rank Brain, de Google. Il n’a pas besoin de données structurées pour créer des modèles et des corrélations. La mise au point d’un réseau de neurones de deep learning nécessite de très importantes capacités de calculs et des données massives.
Le deep learning est utilisé pour : la reconnaissance d’image, la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel, la génération de textes en langage naturel, la génération d’images, le computer vision, les deep fakes, les selfies, etc.
Suivez la formation Deep Learning de Guillaume Saint-Cirgue (Data Scientist au Royaume Uni) :
Accordéon #1
Accordéon #2
Qu'est-ce que le Big Data ?
Ce terme désigne soit les quantités massives de données issues d’internet, soit la science et les techniques qui traitent ces données massives.
A noter : C’est l’explosion des données disponibles depuis l’avènement d’internet, corrélée au développement des capacités de calcul, qui a rendu possible l’émergence de l’intelligence artificielle telle qu’on la connaît aujourd’hui. Le deep learning a besoin de données massives pour son nécessaire entraînement préalable.
Qu'est-ce que le Marketing prédictif ?
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Qu'est-ce que le Content Marketing ?
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Qu'est-ce que le Search Marketing ?
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Qu'est-ce que le marketing automation ?
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Qu'est-ce que la Relations clients ?
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Qu'est-ce qu'un chatbot ?
Le terme « chatbot » est une abréviation de « chatterbot », abréviation elle-même de « chatter robot », littéralement « robot parleur ». Autrement dit, un chatbot est un programme informatique qui permet de délivrer des informations à un interlocuteur humain, et ceci 24h/24 7j/7.
Assistant virtuel, agent conversationnel, voicebot, assistant vocal, callbot… une variété de noms désigne le chabot, qui est capable à présent de s’exprimer aussi bien à l’écrit qu’à l’oral.
Depuis sa première apparition en 1966, le chatbot a énormément évolué :
Source : Smartsheet
Ultimate Guide to Artificial Intelligence Chatbots | Smartsheet
Comment fonctionne un chatbot ?
Il existe aujourd’hui trois types de technologie chatbot :
- Le chatbot à base de règles :
• Il suit des flux de conversation pré-déterminés en amont par des humains, et propose un nombre limité de discussions possibles. La détection de certains mots-clés préenregistrés peut permettre au chatbot de délivrer un message sans passer par la traditionnelle réponse à choix multiple.
• C’est le type de chatbot le plus courant aujourd’hui. Les entreprises qui l’utilisent ont appris à diversifier ses scenarii. Ils ont aussi réussi à le rendre plus efficace, utile et sympathique, en lui faisant adopter un « ton » et une certains dose d’humanité. Mais les interactions permises par ces chatbots restent assez basiques et limitées. - Le chatbot live :
• Le live chat connecté à un chatbot à base des règles permet d’engager l’échange puis de transmettre la conversation à un agent humain.
• Il ne permet bien souvent qu’une discussion asynchrone, sauf si l’agent est présent derrière son écran et disponible au moment de l’échange. Contrairement aux autres types de chatbots, il ne permet pas non plus de répondre à plusieurs utilisateurs en même temps.
• Il permet en revanche d’assurer un support de qualité répondant aux questions les plus complexes, sur lesquelles une intervention humaine reste nécessaire. - Le chatbot IA :
• Le chatbot IA est beaucoup plus sophistiqué, car il s’appuie sur les progrès de la Recherche en terme de traitement du langage naturel, à la fois en entrée (Natural Language Understanding), en analyse (Natural Language Processing), et en sortie (Natural Language Generation).
• La chatbot à base d’intelligence artificielle est capable d’extraire l’intention de recherche depuis le flux de conversation de son interlocuteur, grâce aux grandes
quantités de données qui affinent en permanence son apprentissage automatique.
• Contrairement au chatbot à base de règles, qui peut être facilement paramétré et maintenu par les entreprises elles-mêmes, les chatbots IA ne sont pas accessibles à tous. Mais leur potentiel est sans commune mesure, et ils sont ceux sur qui il faudra compter pour le futur de la relation client.
Comment le chatbot IA va-t-il révolutionner la relation client ?
Le chatbot dopé à l’intelligence artificielle possède des caractéristiques bien plus évoluées que le chatbot traditionnel, qui sont susceptibles de démultiplier l’engagement de la part de l’utilisateur :
• Il sait interpréter la demande de l’internaute pour en déduire une intention de recherche, et il est capable de croiser les autres informations dont il dispose à son sujet (sa position géographique par exemple, ou l’historique de ses précédents échanges) pour
lui apporter une réponse sur-mesure et pertinente.
• Il arrive à décrire l’humeur de son interlocuteur et adapter le ton de son discours en conséquence. Ce qui permet d’assurer un support plus serein au client.
• Il peut avoir sa propre personnalité, et adopter un style qui lui est propre. L’utilisateur se sent davantage en confiance, il a moins l’impression de parler à un robot. La question reste de savoir jusqu’où il faut humaniser les chatbots, et sur quel degré de transparence.
• Il peut assurer une expérience sans couture en reprenant la conversation sur n’importe quel autre appareil où l’internaute serait passé.
Le chatbot IA peut donc faire bien plus que du simple support. Il peut accompagner l’utilisateur tout au long du parcours d’achat jusqu’à la vente directe :
• Il peut booster la conversion en se comportant comme un vrai personal shopper :
conseils personnalisés sur la base de l’historique de navigation ou des précédents achats, réponses immédiates aux questions de l’utilisateur pour lever ses doutes… il fait mûrir le client, et peut au besoin achever la conversion en proposant une offre spéciale.
• Il peut vendre des produits ou des réservations directement, puis les gérer en étant intégré au CRM de l’entreprise. Il peut par exemple remonter en temps réel la disponibilité des stocks.
• Il est un formidable outil de réassurance et de fidélisation en restant disponible 24h/24 7j/7, et en laissant à tout moment au client la possibilité de basculer son dossier à un agent humain, si la requête devient trop complexe.
• Il collecte et analyse la masse d’informations conversationnelles qu’il remonte ensuite aux équipes sales et marketing, pour toujours mieux comprendre les besoins et attentes, adapter les offres, anticiper le churn et les messages marketing à privilégier.
Quels sont les chiffres-clés des chatbots ?
• Le marché mondial des chatbots devrait atteindre 9,4 milliards de dollars d’ici 2024. (Markets and Markets), pour un taux de croissance de 34% par an (Keyrus).
• Par rapport à 2018, en 2019, deux fois plus de consommateurs étaient prêts à s’engager avec des chatbots parce qu’ils étaient «très utiles». (Forbes)
• 74% des consommateurs déclarent avoir déjà utilisé des assistants conversationnels pour rechercher ou acheter des produits et services. (Capgemini)
• 74% des utilisateurs préfèrent les chatbots lorsqu’ils recherchent des réponses à des questions simples. (PSFK)
• 40% des acheteurs ne se soucient pas de savoir s’ils sont servis par un robot ou un agent humain, tant qu’ils obtiennent le soutien dont ils ont besoin. (HubSpot)
• 77% des clients disent que les chatbots transformeront leurs attentes envers les entreprises dans les cinq prochaines années. (Salesforce)
• En 2021, plus de 50% des entreprises dépenseront plus par an pour la création de bots et de chatbots que pour le développement d’applications mobiles. (Gartner)
• D’ici 2022, les banques pourront automatiser jusqu’à 90% de leur interaction client à l’aide de chatbots. (Juniper Research)
• Les chatbots permettront aux entreprises d’économiser 8 milliards de dollars par an d’ici 2022 en service client. (Jupiner Research)
Qu'est-ce qu'un robot ?
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Accordéon #2
Quels sont les principaux métiers du Big Data ?
Architecte Big Data
Les architectes de données sont les membres de l’équipe qui comprennent tous les aspects de la conception d’une base de données, de l’intérieur vers l’extérieur. Ils travaillent avec les ingénieurs big data pour créer des flux de données qui permettent d’atteindre les objectifs de l’entreprise, et ils sont chargés de concevoir et de tester les nouveaux prototypes de base de données. Ces professionnels de la donnée mettent également à profit leurs compétences créatives pour transformer les directives de l’entreprise en solutions de base de données.
Business Intelligence Manager
Un responsable de l’intelligence économique utilise l’analyse des données pour conseiller et exécuter les décisions d’une entreprise. En tant que responsable de la veille stratégique, il est chargé de gérer les analystes et les développeurs de données. Ses tâches peuvent comprendre l’évaluation des besoins de l’entreprise, la collecte d’informations et la présentation de rapports sur les tendances du secteur au reste de la direction. Il supervise également la gestion du rendement dans son service. Enfin, il est également solliciter pour mener des recherches et faire des suggestions pour améliorer les processus de l’entreprise.
Chief Data Officer
Un Chief data officer supervise la collecte, la gestion et le stockage des données dans une organisation. Il est chargé d’analyser les données et d’en tirer des enseignements pour éclairer la stratégie et la valeur de l’entreprise. Il fait partie de l’équipe de direction d’une entreprise.
Data Analyst
Ces spécialistes de la résolution de problèmes analysent des systèmes de données, créent des systèmes automatisés pour extraire des informations de la base de données et compilent des rapports. Bien qu’il travaille en étroite collaboration avec les autres membres de son équipe, l’analyste de données doit également être à l’aise pour prendre les rênes et travailler de manière indépendante.
Data Miner
Les mineurs de données, également connus sous le nom d’analystes ou de spécialistes de l’extraction de données, analysent de grandes quantités de données afin d’identifier des modèles et des tendances qui fournissent des informations utiles à leur entreprise ou à leur client. Un spécialiste de l’extraction de données trouve les informations cachées dans de vastes réserves de données, décide de la valeur et de la signification de ces informations, et comprend comment elles sont liées à l’organisation. Les spécialistes de l’exploration de données utilisent des logiciels statistiques afin d’analyser les données et de développer des solutions commerciales. Ainsi, les spécialistes de l’exploration de données doivent à la fois maîtriser les compétences technologiques (en particulier les logiciels de programmation) et l’intelligence économique.
Data Protection Officer
Le délégué à la protection des données est chargé de sensibiliser les employés d’une entreprise à la conformité des données, de former les membres du personnel impliqués dans le traitement des données et de réaliser des audits de sécurité réguliers. Il sert également de point de contact principal entre l’entreprise et les autorités compétentes en matière de protection des données. Le rôle de délégué à la protection des données est obligatoire pour toutes les entreprises qui traitent ou collectent des données personnelles de citoyens européens.
Data Scientist et Chef Data Scientist
Les scientifiques des données analysent les données brutes et présentent leurs conclusions aux chefs d’entreprise afin que leur société puisse prendre des décisions intelligentes pour l’avenir. Ils doivent posséder à la fois des compétences techniques et un sens des affaires pour utiliser les données afin de formuler des recommandations sur les tendances et les actions susceptibles de favoriser la croissance de l’entreprise. Les personnes qui ont une pensée analytique et qui préfèrent l’aspect commercial du monde des affaires devraient sérieusement envisager cet emploi dans le domaine du big data.
Data Warehouse Manager
Les gestionnaires d’entrepôts de données sont responsables du stockage et de l’analyse des données dans les installations. Ces professionnels utilisent des mesures de performance et d’utilisation pour évaluer les données, analyser la charge de données et surveiller l’utilisation des tâches. Ils peuvent être chargés d’identifier et d’atténuer les risques potentiels liés au stockage et au transfert des données.
Ingénieur Big Data
Les ingénieurs big data sont les médiateurs entre les dirigeants d’entreprise et les scientifiques des données. Ces communicateurs hors pair s’assurent que les scientifiques des données comprennent les principaux objectifs de l’entreprise afin qu’ils puissent mettre les données à profit de manière à atteindre ces objectifs. En plus d’aider l’équipe d’ingénieurs à traiter les données conformément aux objectifs commerciaux, ils traitent également de grandes quantités de données brutes et évaluent de nouvelles sources de données. Il s’agit d’un choix de carrière idéal pour un bon communicateur qui possède un bon équilibre entre intelligence commerciale et savoir-faire technique.
Machine Learning Engineer
Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des programmeurs techniquement compétents qui recherchent, construisent et conçoivent des logiciels auto-exécutables pour automatiser les modèles prédictifs. Un ingénieur ML construit des systèmes d’intelligence artificielle (IA) qui exploitent d’énormes ensembles de données pour générer et développer des algorithmes capables d’apprendre et éventuellement de faire des prédictions. Chaque fois que le logiciel effectue une opération, il « apprend » de ces résultats pour effectuer les opérations futures avec plus de précision. La conception de systèmes d’apprentissage automatique exige que l’ingénieur en apprentissage automatique évalue, analyse et organise les données, exécute des tests et optimise le processus d’apprentissage afin de contribuer au développement de modèles d’apprentissage automatique performants.
Master Data Manager
Le responsable de la gestion des données de référence gère la création, la mise en œuvre et la maintenance des solutions de gestion des données de référence qui permettent aux utilisateurs d’optimiser les capacités du système. Il supervise une équipe d’analystes qui analysent et enrichissent les éléments de données de référence et optimisent le flux de données entre les utilisateurs et les parties prenantes. Il gère la gouvernance des données et assure leur intégrité en dirigeant les efforts de gestion des données dans l’ensemble de l’organisation. Il supervise les initiatives visant à améliorer les processus de gestion des données. Il rend généralement compte à un directeur ou à un chef d’unité/département.