Machine Learning : Statistiques et Chiffres Clés (2024)

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Le machine learning a vu sa popularité augmenter de façon exponentielle ces dernières années, grâce à plusieurs chercheurs universitaires et industriels qui ont lancé des produits intéressants sur le marché.

En conséquence, le machine learning est devenu un sujet prédominant parmi de nombreuses parties prenantes.

Divers outils de veille stratégique et applications logicielles d'entreprise utilisent des algorithmes de machine learning pour prédire les tendances et les modèles futurs.

Le machine learning ouvre un tout nouveau monde aux analystes en les aidant à trouver des informations cachées et à détecter des modèles et des variations subtiles dans de grands ensembles de données.

Dans ce billet, nous allons aborder les principales statistiques de machine learning que vous devez connaître, ce qui vous permettra de mieux comprendre l'évolution de ce sujet.

Vous serez également en mesure de comprendre si les fonctionnalités trouvées dans les logiciels de machine learning sont adaptées à votre entreprise.

Plongeons dans ce sujet.

Adopter le machine learning (ML) en entreprise

1. L'analyse d'entreprise est un domaine important pour l'utilisation du machine learning, un responsable informatique sur trois souhaitant utiliser cette technologie.

(Statista)

L'utilisation du machine learning dans les entreprises est devenue essentielle car celles-ci génèrent des téraoctets de données chaque seconde.

C'est pourquoi de nombreuses applications ont vu le jour, qui peuvent utiliser des algorithmes de machine learning pour aider les gens à mieux comprendre ce que des données spécifiques signifient en termes d'affaires.

2. Il ne semble pas y avoir beaucoup de réductions de coûts lorsque l'on utilise la ML. En revanche, les augmentations de revenus sont largement signalées, 80 % des personnes interrogées affirmant que l'IA et la ML y contribuent.

(McKinsey)

On pourrait s'attendre à ce que l'utilisation d'algorithmes de machine learning entraîne une baisse fondamentale des coûts. Au lieu de cela, la vérité est que les revenus ont fini par augmenter grâce à cette technologie.

Bien que cela ne soit pas mauvais, certains pourraient être surpris que les deux facteurs ne se produisent pas simultanément.

La bonne nouvelle est que 80 % des organisations qui ont utilisé le machine learning affirment que cette technologie a contribué à augmenter leurs revenus.

machine learning revenue
Crédit image : Statista.com

3. La sécurité est une préoccupation majeure dans toute entreprise, et 25 % des responsables informatiques souhaitent utiliser le machine learning à cette fin. Par ailleurs, 16 % d'entre eux affirment que le machine learning est excellent pour le marketing et les ventes.

(Statista)

La sécurité est l'une des principales préoccupations de toute entreprise, et il en va de même pour les responsables informatiques.

Alors que les machines deviennent de plus en plus intelligentes, les pirates informatiques trouvent de nouveaux moyens de les déjouer.

Cependant, il semble que les algorithmes de machine learning puissent aider à résoudre ce problème.

En ce qui concerne le marketing et les ventes, de nombreuses entreprises ont commencé à utiliser les algorithmes ML pour le marketing ciblé, qui s'est avéré beaucoup plus efficace que la publicité générale.

Évaluation du marché du machine learning

4. D'ici 2025, le marché américain du machine learning et de l'apprentissage profond s'élèvera à 80 millions de dollars.

(Statista)

La valeur du marché américain du machine learning et de l'apprentissage profond sera supérieure à 80 millions de dollars d'ici 2025.

Ce chiffre est déjà considérable, mais il devrait encore augmenter à mesure que les entreprises commencent à exploiter ces algorithmes à leur avantage.

L'apprentissage profond est l'algorithme de machine learning le plus avancé possible. Il est actuellement utilisé pour améliorer les entreprises, et cette tendance ne montre aucun signe de ralentissement.

machine learning funding
Crédit image : Statista.com

5. Un TCAC de 37,60 % de 2019 à 2026 est attendu sur le marché du matériel d'IA, portant la valorisation finale à 87,68 milliards de dollars.

(VoisinWebSJ)

Le taux de croissance annuel composé (TCAC) du marché du matériel informatique devrait être de 37,60 % chaque année pendant ces sept années.

Si la plupart des gens associent l'I.A. aux logiciels, l'aspect matériel est tout aussi important.

Les applications actuelles de l'IA (allant des chatbots aux machines d'usine) s'appuient fortement sur la puissance de calcul, et ce matériel devrait devenir encore plus important à l'avenir.

6. COVID-19 a été responsable d'une diminution de 12 % de l'activité de fabrication de puces électroniques.

(Prévisions des données du marché, 2020)

La pandémie mondiale a ralenti dans une certaine mesure la croissance de l'activité de fabrication de puces de machine learning.

Avec une baisse de 13% des ventes globales, certains auraient pu prédire une baisse plus importante que cela sur le marché de l'I.A..

Dans le même temps, des réductions plus importantes ont été observées sur de nombreux autres marchés, il n'est donc pas surprenant qu'un certain ralentissement se soit produit.

le machine learning dans les grandes organisations

7. L'utilisation de l'IA a permis d'augmenter la productivité des entreprises de haut niveau jusqu'à 54 %.

(Oberlo)

La productivité des entreprises est un domaine qui a beaucoup à gagner des algorithmes de machine learning.

Selon une étude d'Oberlo, l'utilisation de l'IA permet d'optimiser la productivité des entreprises de haut niveau jusqu'à 54 %.

En d'autres termes, on peut dire que le machine learning aide les employés de ces organisations à devenir plus efficaces, ce qui entraîne une augmentation des bénéfices et de la génération de revenus.

8. Les cadres supérieurs supervisent personnellement 75 % de tous les projets informatiques de leur entreprise.

(Fortune)

Les personnes qui occupent les postes les plus élevés (et qui sont responsables de la prise de décision à l'échelle de l'entreprise) supervisent personnellement 75 % de tous les projets d'IA dans leur entreprise.

Par le passé, de nombreux cadres supérieurs savaient à peine ce qu'était le machine learning, et encore moins ce qui se passait avec les algorithmes de machine learning dans leurs entreprises.

Avec tout le battage médiatique autour de cette technologie, la situation a radicalement changé.

De nos jours, les cadres supérieurs ne peuvent pas se permettre d'ignorer ce qui se passe avec l'IA et le machine learning.

9. A.I. Business L'investissement est une activité dans laquelle 91,5 % des grandes entreprises sont impliquées.

(Businesswire)

Les logiciels d'investissement par IA sont de plus en plus répandus chaque jour.

Selon une étude de BusinessWire, plus de 91% des grandes entreprises sont impliquées dans ce type d'investissement.

Plus impressionnant encore, le nombre d'organisations semble augmenter chaque année.

De nombreux investisseurs au sein d'entreprises importantes peuvent voir les avantages des algorithmes de machine learning, et ils allouent davantage de ressources à cette technologie émergente.

Le machine learning dans différents départements

10. Le service à la clientèle et l'informatique vont de pair - plus de 80 % des entreprises utiliseront l'informatique dans ce domaine.

(B2C)

Les clients exigeant davantage de valeur de chaque interaction commerciale, il est clair que les entreprises devront s'adapter si elles veulent rester dans la course.

Plus de 80 % des entreprises prévoient d'utiliser à terme l'IA dans le service clientèle, ce qui leur permettra de fournir un meilleur service et de livrer un produit de premier ordre que les clients apprécieront.

L'IA peut également aider les entreprises à améliorer l'expérience client en automatisant certains aspects de ce processus.

La manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients est en train de changer, et les algorithmes de machine learning semblent constituer une part importante de cette évolution.

11. Moins de 15 % de l'ensemble des entreprises ont déclaré qu'elles utiliseraient l'IA dans une production généralisée.

(Businesswire)

Lorsqu'il s'agit de produits fabriqués, seul un faible pourcentage d'entreprises dans le monde utiliseront apparemment une IA.

Bien que ce chiffre semble relativement bas, il est tout de même supérieur à ce que l'on attendait à ce stade, surtout si l'on considère que l'industrie du machine learning est un développement assez récent.

12. Au quatrième trimestre de 2019, Tesla avait parcouru plus de 1,88 milliard de kilomètres de manière autonome.

(Forbes)

Tesla étant bien connu pour ses voitures à conduite autonome, il est intéressant de voir l'approche globale du machine learning appliquée à ce secteur.

Selon une étude de Forbes, Tesla avait parcouru plus de 1,88 milliard de kilomètres de manière autonome à la fin de 2019.

Cette statistique, qui date de quelques années, est d'autant plus impressionnante que plusieurs années se sont écoulées depuis son enregistrement.

La bonne nouvelle est qu'avec un tel nombre de kilomètres déjà parcourus, ces véhicules autonomes ont été testés à grande échelle.

Tout cela signifie que les voitures produites par Tesla réduisent l'impact sur l'environnement et, espérons-le, rendent nos routes plus sûres.

Crédit image : Businesswire.com

Le machine learning dans les assistants vocaux

13. Pas moins de 50 % de la population mondiale utilise des assistants vocaux.

(Review42)

Les assistants vocaux sont de plus en plus connus et intégrés dans de nombreux foyers.

Alors que cette technologie devient plus avancée et que le marché des assistants vocaux continue de croître, il semble que la moitié du monde utilise déjà un assistant vocal.

Les commandes vocales sont en train de devenir un choix populaire pour de nombreuses personnes qui souhaitent améliorer leur productivité dans divers domaines de leur vie.

Les entreprises qui ont parié sur l'intelligence artificielle commencent lentement à voir le fruit de leurs efforts.

Ceux qui ont investi dans les assistants vocaux entrent sûrement dans ce type de catégorie.

14. La pandémie mondiale de COVID-19 a augmenté l'utilisation de l'IA vocale de 7%.

(AUM)

La pandémie mondiale semble également avoir eu un impact sur l'utilisation des assistants vocaux.

Selon une étude de l'AUM, la pandémie de COVID-19 a augmenté de 7 % l'utilisation de l'IA vocale.

Ces données sont cruciales pour les entreprises qui hésitent à intégrer le machine learning dans leurs assistants vocaux (et à faire passer les capacités d'assistance vocale à un niveau supérieur), car la demande ne devrait qu'augmenter dans ce domaine.

15. L'utilisation de l'assistance vocale plusieurs fois par jour a augmenté de 5 % en six mois.

(Voicebot.ai)

Dans un passé récent, de nombreuses personnes ne semblaient pas trouver beaucoup d'utilité à l'assistance vocale dans leur vie quotidienne, ne l'utilisant qu'une fois par jour.

Toutefois, les personnes interrogées ont déclaré qu'elles avaient commencé à l'utiliser davantage au fil du temps, avec une augmentation de 5 % sur une période de six mois.

Au lieu de s'appuyer sur les moyens traditionnels d'interaction avec les produits, diverses entreprises doivent intégrer les assistants vocaux dans leurs plans d'affaires.

Les entreprises devraient idéalement le faire grâce au machine learning qui s'adapte au comportement et aux besoins des clients au fil du temps pour offrir un service personnalisé.

Autres statistiques intéressantes sur le machine learning

16. Pour les adopteurs précoces, le machine learning a amélioré 47 % de leurs efforts de vente et de marketing.

(Deloitte)

Dans le monde des affaires, être à la pointe de la technologie peut avoir un impact significatif sur le fonctionnement de votre entreprise.

En mettant en œuvre le machine learning dans leurs ventes et leur marketing, 47 % des entreprises interrogées ont constaté une augmentation du nombre de clients et de l'efficacité avec laquelle elles fournissaient leurs produits et services.

17. Il y a près de 100 000 emplois dans le monde qui nécessitent le machine learning. Près de la moitié d'entre eux se trouvent aux États-Unis.

(Forbes)

Connaître le fonctionnement du machine learning est payant - littéralement.

Près de 100 000 emplois dans le monde nécessitant des connaissances en apprentissage automatique peuvent être trouvés sur LinkedIn.

Près de la moitié de ces emplois sont basés aux États-Unis.

Cela montre qu'il est crucial d'avoir des connaissances dans ce domaine, car le fait de disposer d'informations correctes peut vous aider dans les différents parcours professionnels que vous souhaitez suivre.

18. 62 % des clients interrogés n'ont aucun problème à envoyer leurs données d'utilisation à une plateforme d'intelligence artificielle pour améliorer le machine learning et, au final, l'expérience client.

(Salesforce)

Si les préoccupations en matière de protection de la vie privée sont toujours présentes à l'esprit de nombreuses personnes, il semble que celles-ci soient prêtes à renoncer à une partie de leur vie privée pour améliorer divers aspects de leur vie.

62% des clients interrogés ont déclaré qu'ils n'avaient aucun problème à envoyer leurs données d'utilisation à une plateforme d'intelligence artificielle pour améliorer ses algorithmes de machine learning.

Tant que l'entreprise améliore le produit final sur la base de ces données, les clients acceptent de les partager.

Qu'est-ce que le machine learning ?

Les modèles de machine learning sont des modèles auto-améliorés qui s'améliorent au fur et à mesure qu'ils sont exécutés.

Leurs performances s'améliorent avec la connaissance, et on peut accélérer leur amélioration en leur donnant accès à de grandes quantités de données, à la puissance de calcul et à des algorithmes avancés.

Les modèles de machine learning sont très efficaces pour reconnaître des modèles, même lorsqu'ils sont présentés avec un ensemble de données contenant du bruit ou des informations manquantes.

LMe machine learning excelle également dans l'extrapolation à partir de petites quantités de données d'entrée - par exemple, en générant des recommandations de haute qualité en l'absence de profils d'utilisateurs complets.

Le marché mondial du machine learning n'a cessé de croître et il en sera ainsi au cours des prochaines années.

La bonne nouvelle est que les méthodes de machine learning sont utilisées dans diverses situations professionnelles, notamment dans la recherche scientifique, les applications d'ingénierie, la traduction automatique, l'exploration de données, etc.

La plupart des gens pensent également que la croissance de l'emploi et la demande pour cet ensemble de compétences particulières continueront à augmenter au cours des prochaines années.

La différence entre l'intelligence artificielle et le machine learning

Si un modèle de machine learning est très flexible dans ce qu'il peut faire, un modèle d'intelligence artificielle est plus adaptable.

L'intelligence artificielle (I.A.) est une forme de technologie qui se multiplie - beaucoup considèrent l'I.A. comme la prochaine avancée technologique importante.

D'une certaine manière, un modèle ML est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, car il permet à une machine d'apprendre à s'améliorer dans une tâche spécifique.

Comment un modèle de machine learning s'améliore

La science des données est l'un des principaux moyens de machine learning.

Domaine indispensable à notre époque, la science des données présente de nombreux avantages qui peuvent contribuer à faciliter la vie de chacun.

Pour améliorer les algorithmes de machine learning, les modèles utilisés pour la science des données doivent avoir accès à toutes les données disponibles pour faire des prédictions.

Par conséquent, ces modèles finissent souvent par prédire avec précision des choses, même s'ils ont reçu des informations qui ne faisaient pas partie de ce qui a servi à les former.

Pour ce faire, les modèles de machine learning sont formés à l'aide d'exemples de données d'entrée et des sorties correspondantes correctes.

Le modèle peut examiner la différence entre les valeurs qu'il a prédites et celles attendues et s'ajustera en conséquence afin que ses prédictions soient plus précises à l'avenir.

Algorithmes de machine learning

Un algorithme de machine learning est une procédure étape par étape qui utilise des données d'entrée pour faire des prédictions.

Les algorithmes de machine learning peuvent contribuer à faciliter votre travail en vous déchargeant d'une partie de la charge qui pèse sur vous ou sur votre entreprise.

L'informatique aide les algorithmes de machine learning à s'améliorer en leur fournissant une plus grande puissance de calcul et un accès à des ensembles de données plus importants.

Ces modèles évaluent les propriétés statistiques pour identifier des modèles extrapolés à de nouvelles situations au fur et à mesure qu'ils reçoivent ces données.

Méthodes statistiques

Ils sont utilisés dans un système de machine learning pour l'aider à mieux comprendre les relations complexes dans les données.

Pour qu'un système de machine learning fonctionne, il doit tirer des conclusions des données d'entrée pour faire des prédictions précises dans des scénarios du monde réel.

Parmi les exemples de méthodes statistiques, citons l'analyse de régression linéaire, l'analyse bayésienne et le regroupement.

Ceux-ci permettent à un modèle de mieux comprendre comment les différents facteurs sont liés les uns aux autres.

Les modèles statistiques sont également cruciaux dans une méthode de machine learning qui utilise des exemples précédents pour prédire ce qui se passera ensuite.

Analyse exploratoire des données

Les techniques de machine learning impliquent une formation et des tests pour développer un modèle prédictif à partir de plusieurs échantillons.

La première étape de ce processus consiste à examiner des données et à formuler certaines hypothèses sur leur nature.

Un type de cette analyse est appelé analyse exploratoire des données, qui examine la distribution des caractéristiques dans votre ensemble de données d'entrée.

Cela ne vous dit rien de définitif sur ce que vous pouvez attendre à l'avenir, mais cela peut vous aider à faire des déductions sur le type de modèle le plus efficace pour prédire les bons résultats.

Que ces prédictions concernent l'apprentissage supervisé ou non supervisé, tous les modèles de machine learning nécessitent à un moment ou à un autre une étape d'analyse exploratoire des données lors du développement de modèles prédictifs et linéaires.

L'importance du machine learning dans divers postes de travail

Avoir des connaissances de base en modélisation statistique peut vous aider à progresser dans le monde du machine learning, c'est pourquoi il est si important pour les demandeurs d'emploi de comprendre en quoi consiste ce domaine.

Dans la mesure où, dans de nombreux emplois traditionnels, les tâches répétitives cèdent la place à des tâches relativement plus complexes, cet ensemble de compétences est l'un des meilleurs investissements que vous puissiez faire en matière d'apprentissage.

Dans certains cas, cela peut nécessiter une formation universitaire, donc si c'est un domaine qui vous intéresse, il peut être bénéfique pour vous de commencer par obtenir votre baccalauréat en science des données.

Ce domaine présente un fort potentiel et peut vous préparer à un avenir dans une grande variété d'emplois différents.

Le Big Data et son impact sur le machine learning

Je ne peux pas parler du machine learning sans mentionner le Big Data et l'impact qu'il a eu sur le domaine.

La quantité de données créées devant atteindre plus de 180 zettaoctets d'ici 2025, le machine learning est l'une des applications les plus prometteuses du Big Data.

Avec l'augmentation des ensembles de données qui les rendent plus importants que jamais, les possibilités sont nombreuses pour les personnes intéressées par ce domaine en pleine expansion.

Des éléments tels que les arbres de décision, la validation croisée et l'apprentissage par renforcement profitent tous de la disponibilité de grands ensembles de données de haute qualité.

Un autre concept qui contribue à améliorer les choses dans ce domaine est appelé "overfitting".

Ce concept en science des données est utilisé comme un classificateur lors de la mesure du taux d'erreur et permet de faire progresser le machine learning.

Avec des universités comme le MIT et Harvard qui proposent désormais des certificats en science des données, ce domaine est celui que de nombreux étudiants poursuivent.

Autres considérations relatives au machine learning

Les statisticiens utilisent des techniques d'apprentissage statistique et d'apprentissage supervisé pour faciliter la régression logistique et d'autres modèles de prédiction.

Ces aspects du machine learning ont profité aux entreprises en allégeant la charge de leurs employés, qui sont désormais libres d'assumer des tâches plus complexes qui font avancer les choses dans leur entreprise.

De plus, la faible barrière à l'entrée dans des langages informatiques tels que Python aide les apprenants et ceux qui étudient les réseaux neuronaux à amorcer leurs projets d'apprentissage.

De nombreux outils permettent de visualiser les algorithmes afin de voir ce qui se passe en coulisses.

En ce qui concerne le secteur de l'éducation, les diplômés qui suivent des programmes de machine learning axés sur les statistiques peuvent se familiariser avec l'exploration de données, l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi qu'avec les principales mesures qui permettent de définir le succès des modèles de prédiction.

Tout cela signifie que le machine learning aura un impact sur des secteurs tels que les soins de santé, la vision par ordinateur, le marketing, la finance, la recherche marketing, la robotique, et bien d'autres encore.

Résumé.

Les statistiques de machine learning ci-dessus peuvent vous aider à mieux comprendre ce qu'est le machine learning et son impact sur nos vies.

En un mot, le machine learning vise à permettre aux personnes qui l'utilisent de faire des prédictions intelligentes sur la base de données d'entrée.

Grâce à diverses analyses, ces modèles peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à prendre des décisions plus précises.

D'un autre côté, vous pouvez utiliser ces modèles dans votre vie personnelle dans diverses situations.

Ils sont bénéfiques dans des situations telles que :

  • Obtenir des conseils sur la manière d'accroître votre patrimoine à l'aide d'un tutoriel personnalisé créé en fonction de votre niveau de compétence.
  • Avoir une meilleure compréhension de votre santé et de votre forme physique
  • Obtenir des suggestions sur votre prochaine série Netflix en fonction de vos choix passés
  • Prendre des décisions sur la façon de passer son temps libre.

Comme vous pouvez le constater, les possibilités sont infinies et l'avenir est fascinant.

Que pensez-vous de cette technologie ?

Comment pensez-vous pouvoir utiliser le machine learning sous peu ?

Faites-moi part de vos réflexions dans les commentaires ci-dessous.

Lecture complémentaire : Il existe des tonnes d'utilisations du machine learning dans les entreprises.

Il s'agit notamment des logiciels ERP, des logiciels de base de données et même des logiciels de gestion des ventes.

Si vous souhaitez comprendre les derniers développements dans les domaines mentionnés, les articles ci-dessus sont certainement à consulter.

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Stephen MESNILDREY
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