Le machine learning dans le monde de demain : 12 secteurs qui vont connaître de grandes évolutions

© McKinsey&Company

Le machine learning, ou apprentissage automatique, connait d’importants développements et son impact potentiel dans différentes branches risque bien de surprendre d’ici quelques années. Le cabinet de conseil américain McKinsey a publié récemment The age of analytics : competing in a data-driven world, une étude qui explique les effets les plus importants que pourraient avoir le machine learning dans nos sociétés.

Ses différentes applications dans 12 secteurs clés de l’économie montrent clairement que, selon la data disponible et la puissance de calcul informatique nécessaire, ces 12 branches vont connaitre des changements majeurs qui auront un impact direct sur notre mode de vie.

1- Agriculture

Le machine learning peut avoir un effet très intéressant sur le secteur agricole, notamment en ce qui concerne l’optimisation des cultures en fonction du climat, des caractéristiques de la parcelle et des cours du marché. De meilleurs rendements et donc de plus grands bénéfices pour un impact environnemental moindre.

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2- Automobile

On parle déjà beaucoup des voitures autonomes et de l’impact que cela pourrait avoir sur les emplois dans le transport routier ou urbain mais lapprentissage automatique facilitera également la maintenance prédictive.

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3- Biens de consommation

Côté client, l’analyse de données et du comportement des consommateurs permettront de réorganiser le magasin, de repenser l’agencement des rayons ou des produits pour augmenter les ventes. Tandis que côté fournisseur/distributeur, le machine learning permettra d’optimiser encore davantage la gestion des stocks.

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4- Énergie

Le machine learning permettra de faire une maintenance prédictive sur les infrastructures ou encore d’analyser des données pour optimiser la prise de décisions.

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5- Finances

Pour les banques, l’apprentissage automatique permettra de proposer des produits financiers personnalisés à leurs clients mais également de surveiller les fraudes.

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6- Industrie

Dans le secteur industriel, les entreprises pourront utiliser le machine learning pour, entre autres, analyser des données et optimiser les cycles de production et des maintenances à effectuer.

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7- Médias

Pour les médias, l’apprentissage automatique permettra de proposer des espaces publicitaires personnalisés aux annonceurs pour cibler plus efficacement des consommateurs spécifiques, mais également de découvrir les nouvelles tendances plus en amont.

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8- Pharmaceutique

Le secteur pharmaceutique pourrait connaitre de grands bouleversements grâce à l’apprentissage automatique et à ses applications dans l’optimisation des essais cliniques, des produits fabriqués et des prix proposés. Les laboratoires pourront également utiliser les analyses de données pour définir leurs stratégies commerciales.

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9- Santé

L’apprentissage automatique pourrait avoir un impact fondamental sur la santé, que ce soit au niveau des diagnostics, grâce à l’étude des analyses faites au patient, ou au niveau de la personnalisation des traitements ou de l’optimisation des ressources.

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10- Secteur public et social

Le secteur public, et donc l’État, pourraient fortement bénéficier des impacts du machine learning grâce à l’optimisation des ressources et des politiques publiques permettant une meilleure gestion du territoire par exemple.

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11- Télécommunications

Les analyses prédictives seront l’une des clés du développement du machine learning dans les télécommunications et l’impact sera considérable, notamment en matière de gestion des coûts et donc de rentabilité: optimisation des investissements, développement d’assistants vocaux intelligents ou encore personnalisation des offres pour chaque consommateur.

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12- Transport, logistique, voyage

L’optimisation des tarifs, d’offres ultra-personnalisées, en temps réel et selon la demande, ainsi que la maintenance prédictive sera possible dans ce secteur très concurrentiel grâce au machine learning.

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Le machine learning risque fort de bouleverser de nombreux secteurs, que ce soit au niveau de l’optimisation des infrastructures existantes que des développements à court, moyen et long termes. Pourtant pour de nombreux professionnels, cela semble futuriste alors que l’impact social prévu, principalement au niveau de l’emploi, sera très important.

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