Les réseaux de neurones constituent, depuis quelques années, une véritable technologie révolutionnaire qui s’intègre à la plupart des secteurs d’activité humaine. Elle permet en effet d’accéder à des solutions qui peuvent exécuter une multitude de tâches. Ses avantages sont considérables pour les sociétés, mais aussi pour les particuliers qui l’utilisent au quotidien. Cela s’explique par la puissance, la polyvalence et la simplicité d’utilisation des réseaux de neurones artificiels. Ces derniers fournissent des techniques sophistiquées pour la modélisation et la prévision, en s’appuyant sur les relations entre des données ou des fonctions plutôt complexes. Comment fonctionnent les réseaux de neurones ? En quoi sont-ils importants pour les entreprises ?
Que sont les réseaux de neurones et comment fonctionnent-ils ?
Les réseaux de neurones font partie des outils de l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’algorithmes spécialement conçus pour reproduire l’activité cérébrale humaine. Les réseaux de neurones se basent ainsi sur des modèles mathématiques uniques pour imiter la structure, l’interconnexion ainsi que les fonctions des neurones du cerveau.
L’ordinateur devient alors capable d’apprendre et de tirer des conclusions. Ces réseaux artificiels peuvent donner des solutions en s’appuyant sur leur expérience antérieure ou en suivant des algorithmes et des formules.
Un réseau neuronal artificiel est un système composé de deux couches de neurone au minimum : une couche d’entrée et une couche de sortie. Il comprend aussi la plupart du temps plusieurs couches intermédiaires. En réalité, le nombre de couches requis est proportionnel à la complexité du problème à résoudre. Chaque couche étant composée d’une multitude de neurones artificiels spécialisés.
Ces derniers représentent des modules logiciels appelés nœuds, traitant les données reçues à l’aide de calculs mathématiques. En ce qui concerne les réseaux de neurones artificiels, ce sont les programmes logiciels ou les algorithmes de deep learning. Ils réalisent des calculs complexes en se servant de ces nœuds.
Comment les entreprises peuvent-elles utiliser les réseaux de neurones ?
Les réseaux de neurones sont utilisés par les entreprises évoluant dans divers secteurs d’activité. Leur puissance de calcul extraordinaire est recherchée pour la résolution de problèmes complexes et l’automatisation des tâches chronophages. Grâce à un processus logique, les programmes de l’intelligence artificielle permettent de planifier et d’automatiser vos activités.
L’intervention humaine pourra alors être remplacée dans certains cas, notamment pour les processus simples et répétitifs. Cela favorise l’augmentation de la productivité et un grain de temps considérable.
D’un autre côté, les réseaux de neurones améliorent les process dans les entreprises, car ils peuvent :
- s’adapter aux ressources,
- anticiper les besoins pour chacune des tâches,
- collecter des informations permettant aux outils de l’IA de prendre les meilleures décisions stratégiques.
L’intérêt des réseaux de neurones est ainsi avéré pour réaliser un meilleur ciblage de la clientèle pour optimiser vos campagnes marketing. Avec l’intelligence artificielle, vous pourrez développer au maximum votre activité grâce à la connaissance approfondie du marché et l’anticipation des prochaines tendances.
Vous avez accès à des outils marketing plus efficaces, tout en limitant les erreurs humaines. Vous libérez également vos équipes qui pourront se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Votre société réalise ainsi des économies et augmente significativement le retour sur investissement de ses campagnes.
Comment utiliser les réseaux neuronaux pour votre société ?
Trois éléments sont indispensables pour intégrer les réseaux de neurones dans le fonctionnement de votre entreprise : les données, les caractéristiques et les algorithmes.
Les données
Pour leur apprentissage, les réseaux de neurones ont besoin d’une grande quantité de données. Plus le volume disponible est important, mieux c’est. Le type de données à collecter dépend des objectifs commerciaux de l’entreprise. Elle peut vouloir développer un système de contrôle de la répartition rationnelle de la main-d’œuvre par exemple.
Dans ce cas, des données sur les salariés et les performances aux différents postes seront exploitées. Une bonne quantité d’information aura pour effet de stimuler davantage le processus d’apprentissage. Ceci va améliorer la précision et l’efficacité des réseaux neuronaux. Vous devez aussi vous assurer d’avoir des données de bonne qualité, complètes et assez pertinentes.
Les caractéristiques
L’étape suivante concerne les caractéristiques ou les indicateurs qui serviront de base au réseau de neurones pour suivre l’efficacité du travail effectué et se développer. Dans le commerce électronique, on prendra par exemple en compte : le nombre d’achats, la fréquence, les vérifications moyennes, etc. Ces critères permettront d’analyser l’interaction du système avec les consommateurs.
Les algorithmes
Il s’agit maintenant de choisir la méthode de résolution du problème métier. Elle déterminera la précision des résultats obtenus, la vitesse de traitement des données ainsi que la capacité d’apprentissage du réseau de neurones.
La solution la plus simple pour les entreprises serait d’opter pour un réseau neuronal prêt à l’emploi. Vous pourrez aussi accéder à une bibliothèque permettant la modélisation et la création des réseaux de neurones qui pourront ensuite être entraînés à résoudre vos tâches métier.
La puissance de l’intelligence artificielle pour votre entreprise
Toutes les entreprises sont concernées par les innovations apportées par l’intelligence artificielle. Elle est accessible aux grands groupes, aux PME, mais aussi aux start-ups qui pourront gagner en efficacité en simplifiant l’exécution des tâches complexes et répétitives. Les différents process seront améliorés et leurs coûts diminués.
Grâce à l’IA, vous pourrez avoir les outils nécessaires pour proposer de nouveaux services au sein de votre entreprise. Avec l’analyse et l’exploitation des données issues du big data, vous développerez des stratégies pour vous démarquer de la concurrence. On peut citer l’optimisation de vos campagnes marketing ou encore l’amélioration du service client à travers des solutions comme les chatbots, l’assistance virtuelle, etc.
Les réseaux de neurones offrent une large gamme d’applications pour aider les entreprises. C’est le moyen idéal pour identifier les modèles cachés dans vos ensembles de données et faire des prédictions intéressantes dans votre secteur d’activité.
Les professionnels du marketing pourront s’en servir pour atteindre plus efficacement les prospects, les convertir en clients et les fidéliser. Les spécialistes de la vente voudront des prévisions sur la demande et les ventes au sein de leur entreprise. Tandis que les experts en cybersécurité pourront améliorer constamment les processus de sécurité.
Les réseaux de neurones artificiels sont excellents pour réaliser certaines tâches et moins intéressants pour d’autres. Les dirigeants ne sont cependant pas toujours en mesure de savoir quand cela apportera une véritable valeur à leur entreprise. La meilleure décision est de recourir aux services d’un expert en intelligence artificielle qui saura vous guider dans les choix les plus adaptés à votre activité.
Les risques associés à leur utilisation dans vos projets commerciaux ?
Le principal défaut des réseaux de neurones est le problème de la boîte noire. En effet, les utilisateurs ne peuvent pas savoir comment ou pourquoi leur réseau neuronal donne un résultat précis. Il est aussi parfois difficile d’intégrer cette technologie dans certains corps de métier.
D’un autre côté, l’efficacité des réseaux neuronaux dépend des données sur lesquelles ils se sont entraînés. Lorsque celles-ci sont incomplètes, biaisées ou mal étiquetées, les conséquences peuvent être préjudiciables dans certaines conditions.
De plus, un problème trop complexe à résoudre demande une base de données conséquente pour l’apprentissage, ce qui nécessite du temps et de l’argent. C’est la raison pour laquelle les nouveaux réseaux de neurones sont souvent développés par de grandes entreprises comme IBM, Google ou Microsoft. Ces dernières ont accès au big data et disposent des ressources nécessaires pour réaliser de tels projets.
Les avantages de ces réseaux par rapport aux outils traditionnels
Les réseaux de neurones ont plusieurs avantages à savoir :
- l’auto-apprentissage,
- le filtrage efficace des données,
- l’adaptation au changement,
- la tolérance aux pannes,
- la diversité d’applications,
- la vitesse de travail.
Un réseau de neurones a la possibilité d’apprendre de son expérience, et cela, en permanence pour améliorer ses résultats. Dès que le système est formé, votre programme devient plus convivial et plus précis au fur et à mesure que vous l’utilisez.
Les réseaux de neurones sont également en mesure d’isoler les informations pertinentes au sein d’un flux continu de données. Ils ignorent les bruits parasites, ce qui est très bénéfique lorsque vous devez trouver des modèles à partir d’un grand volume de données hétérogènes.
Les solutions développées avec cette technologie demeurent opérationnelles, même après un changement au niveau des données entrées et malgré la défaillance d’une partie des neurones. La précision ou la vitesse de l’algorithme peut être affectée, mais les résultats resteront toujours logiques et corrects.
Comme évoqué précédemment, les réseaux de neurones peuvent réaliser plusieurs tâches dans différents domaines. Leur vitesse de travail et leur puissance de calcul permettent d’émettre une solution de façon presque instantanée.
