Data mining versus machine learning

Pendant plusieurs années, nous avons considéré la transition vers l’intelligence artificielle comme un fantasme de notre imagination, cantonnée aux domaines de la science-fiction et des films, alors qu’elle est pourtant utilisée de nos jours par les entreprises. Non seulement, elle permet d’améliorer les performances des organisations, mais elle assiste de nombreuses personnes dans leur quotidien. Des tâches qui pourraient être considérées comme fastidieuses sont à présents effectuées à l’aide de l’IA, afin que les humains puissent se concentrer sur des activités plus passionnantes, par exemple libérer sa créativité ou …regarder plus de films de science-fiction !

Bien que l’intelligence artificielle commence à faire son entrée dans la vie des gens ordinaires, cela ne veut pas dire que la technologie est mature. En réalité, c’est tout le contraire. Les entreprises sont sans arrêt à la recherche de LA nouvelle manière d’exploiter l’intelligence artificielle, et pour ce faire se reposent sur deux technologies principales : le data mining et le machine learning.

Le machine learning et le data mining aident les entreprises à mettre au point des outils et des solutions qui peuvent résoudre des problèmes, prendre des décisions et les transformer en action en fonction de nos comportements. Ainsi elles bénéficient d’insights sur nos habitudes. Grâce à cela, elles anticipent ce qui pourrait nous intéresser et nous dirigent vers les produits ou services les plus utiles pour nous.
Ces deux technologies aident aussi les professionnels à trouver des solutions à leurs problèmes, elles fournissent une meilleure compréhension d’une situation, qui ne serait pas possible sans mise en relation au préalable des informations disparates et des silos de données.
Afin de fournir une vue claire des différences entre ces deux technologies, intéressons-nous aux procédés utilisés par chacune d’entre elle et détaillons les services qui peuvent en découler.

Voyez le data mining comme une recherche d’informations. Cela peut être au sujet de personnes, concepts, comportements, ou des équipements que les individus utilisent pour un usage personnel ou professionnel. Le data mining cherche dans toutes les sources de données à sa disposition.
Les entrepôts de données sont couramment utilisés pour conserver l'information à un seul endroit. Ils permettent aux entreprises d'effectuer plus facilement des recherches pour trouver ce qu'elles recherchent. Elles espèrent trouver de précieux renseignements qui les aideront à décider de l'orientation à prendre.

Les outils de data mining cherchent un sens dans toute cette suite d’informations. Le data mining permet d’aller plus loin que le cerveau humain, il trouve des modèles dans des données sans lien apparent à première vue et les organise en schémas qui prédisent les résultats futurs.

Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle consacrée à guider les robots dans leur compréhension du comportement humain. Scientifiques et ingénieurs espèrent que le machine learning aidera éventuellement les machines à faire des choix non guidés en interprétant de manière indépendante les données du monde qui les entoure.
Les applications actuelles de l’IA utilisent des sets de données à leur disposition pour déterminer quel comportement anticiper. D’autres algorithmes les guident à travers la bonne source d’informations pour répondre à chaque demande qui leur est adressée.
Les scientifiques continuent d’explorer un autre aspect du machine learning, appelé deep learning, modélisé d'après le fonctionnement du cerveau lui-même. Ils espèrent que l'automatisation est capable de prédire les comportements toute seule, la libérant ainsi du besoin d'être nourrie d'informations.

Le data mining met en relation des informations basées sur l’information qu’elle trouve dans diverses sources, elle n’actionne pas de processus. Elle peut être utilisée par des individus ou des outils pour trouver des schémas de données et des applications issues de ces schémas.
Le machine learning utilise les sets de données formés par le data mining. Les algorithmes utilisent cette information pour construire des consignes qui seront transformées en action par des applications d’intelligence artificielle. Sans cette information, l’intelligence artificielle ne serait pas en mesure de répondre lorsqu’une personne émet une requête.
Voyez le data mining comme une denrée et le machine learning comme un organisme qui la consomme pour pouvoir exécuter ses fonctions. Il faut des compétences différentes pour gérer avec succès chacune d'entre elles.

Voici un aperçu des industries qui ont investi massivement dans l'utilisation du data mining pour piloter leurs processus.

Retail
Les professionnels du retail utilisent l'information recueillie grâce au data mining dans une grande partie de leur processus décisionnel. La technologie est utile pour leur dire quel type de client trouve leurs marchandises attrayantes.
Ils apprennent aussi quels produits se vendent le mieux et lesquels pourraient avoir besoin d'être retravaillés. Les données minées aident les équipes marketing à diriger des promotions attrayantes vers des groupes de clients cibles.

E-commerce
L'information recueillie à partir de nos achats en ligne et de nos habitudes en matière de réseaux sociaux a une grande valeur, et les entreprises de e-commerce puisent dans le data mining pour mieux comprendre leurs clients. C'est ainsi que des entreprises comme Amazon et eBay savent quels produits vous recommander pour vous inciter à faire un achat.
Vous avez récemment acheté une paire de pantoufles ? Vous verrez soudainement des suggestions sur les robes, les pyjamas, et tout ce qui a trait aux vêtements de nuit. Des milliers d'heures sont consacrées à trouver les détails de ce qui motive nos habitudes en ligne, et à attirer les goûts et les intérêts uniques des consommateurs.

Organisations de lutte contre le crime
Le data mining aide même les services de police et d'autres autorités à décider où concentrer leurs ressources. Ils utilisent des modèles de données pour trouver des pics de crimes spécifiques dans certains domaines, à certaines périodes de l'année - ce qui leur permet de transformer le processus de maintien de l'ordre en une pratique stratégique et scientifique. Armés de données sur la criminalité, ils décident s'il y a lieu d'affecter davantage d’effectifs ou d'autres moyens à certains secteurs. Cela leur permet aussi de savoir à quel point ces efforts ont été payants.
Les agences locales ou gouvernementales utilisent le data mining dans leurs efforts de suivi. Elles détectent des pics dans l'activité de la drogue et identifie les points faibles lorsqu'il s'agit de drogues entrant dans le pays.

Business Intelligence
Les entreprises utilisent des outils de business intelligence pour obtenir des résultats de vente, établir des stratégies commerciales et gérer les transactions. Ils recherchent les tendances qui décrivent la santé de l’entreprise, ses perspectives pour le futur et décident de l'orientation à donner.
Certains outils aident les entreprises à chercher des marchés encore vierges qui pourraient être exploités pour attirer de nouveaux clients. Ils sont également utilisés pour suivre l'efficacité opérationnelle et la façon dont l'ensemble de l'entreprise gère les coûts.

Service client en ligne
De nombreux propriétaires de sites web utilisent les chatbots AI pour obtenir de l'information des visiteurs. Les chatbots posent des questions sur les recherches fréquentes ou les achats que vous avez effectués sur le site. Les centres de service à la clientèle utilisent également leur propre version de chatbots pour répondre aux demandes par email ou pour diriger les clients vers le bon service afin de réduire les temps d'attente.
Ce n'est qu'un petit aperçu de l'impact du data mining et du machine learning sur notre vie quotidienne. L'utilisation de ces technologies ne fera que croître à mesure que les entreprises découvriront de nouvelles façons d'exploiter les données pour améliorer les processus, automatiser les tâches autrefois gérées par l'homme et mieux comprendre comment leurs clients pensent - et comment ils peuvent puiser dans cette compréhension pour augmenter la fidélisation de la clientèle et leur rentabilité.