Pourquoi utiliser l’Intelligence Artificielle ou le Machine Learning dans votre application mobile ?

Les applications mobiles exploitant l’intelligence artificielle et le machine learning révolutionnent notre quotidien. Découvrez les multiples avantages offerts par ces technologies, de la personnalisation de l’expérience utilisateur à l’automatisation des processus, offrant ainsi des perspectives innovantes dans tous les domaines.

L’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML): des domaines étroitement liés mais techniquement distincts

L’IA vise à imiter des fonctions humaines dîtes “intelligentes” telles que la résolution de problèmes, l’apprentissage, la reconnaissance de voix et de paroles, la prise de décision, etc. L’objectif est de simuler des capacités cognitives humaines via des systèmes informatiques et des algorithmes.

Le ML est une branche de l’IA qui se concentre sur le développement de techniques permettant aux applications d’apprendre à partir de données, sans forcément être explicitement programmés au départ par l’homme pour une réponse en particulier. Les algorithmes de ML identifient des schémas et des modèles dans les données, ce qui leur permet d’améliorer leurs performances au fil du temps.

A quoi servent les applications basées sur l’IA ou le ML ?

Ces technologies révolutionnaires servent à résoudre une multitude de problèmes et à améliorer divers aspects de notre vie quotidienne. Elles bouleversent aussi irrémédiablement la vie et le développement des entreprises. Dresser une liste précise des usages est complexe pour la simple et bonne raison que chaque jour nous pourrions en ajouter, tant la croissance et l’innovation dans ce domaine sont exponentielles. Voici néanmoins quelques-uns des principaux usages actuels :

– Les assistants virtuels et autres Chatbots : ces programmes sont capable d’interagir avec les utilisateurs de manière conversationnelle. Ils utilisent généralement la voix ou le texte pour répondre aux questions, exécuter des tâches simples, fournir des informations, ou même effectuer des actions spécifiques en fonction des demandes de l’utilisateur.
Exemples : Siri, Google Assistant, ou des chatbots sur des sites web, e-commerce ou aides à la configuration (donc sur des domaines très spécifiques).

– La personnalisation et les recommandations : Les plateformes de streaming comme Netflix vont vous recommander des films en se basant sur vos préférences et votre historique de visionnage. Un algorithme de personnalisation est redoutable pour optimiser l’expérience utilisateur. C’est même devenu le minimum pour les sites et applications e-commerce qui veulent se démarquer.

– La reconnaissance d’images : la reconnaissance faciale est un sujet sensible et largement médiatisé. Il existe une déclinaison pour les objets, tout aussi puissante et avec des usages variés ! Nartex a réalisé de tels développements pour des applications métier. Exemples : Reconnaissance faciale pour la sécurité ou reconnaissance d’objets dans des images pour des applications de e-commerce.

– Les applications de santé et les diagnostics : Des applications médicales utilisant l’IA peuvent surveiller l’état de santé d’un patient puis “agir” ou émettre des alertes lorsque des seuils sont dépassés ou bien lorsque des conditions bien particulières sont réunies. D’un point de vue diagnostic, l’algorithme est une solution très efficace et implacable.

– L’automatisation des tâches : Les tâches répétitives constituent la base de l’automatisation nécessaire de nos jours. Imaginez l’efficacité opérationnelle et les gains qui peuvent déboucher de l’automatisation et de la réalisation de tâches plus complexes aux multiples combinaisons.

– L’analyse prédictive : Comme son nom l’indique, le but est ici de prévoir une information ou d’émettre une donnée préventivement en fonction d’un apprentissage particulier. L’exemple parlant concerne les prévisions météorologiques basées sur des modèles de données historiques et évolutifs.

– Les traductions automatiques : Les applications de traduction comme Google Traduction utilisent l’IA pour traduire en temps réel. Peut être vous rappelez-vous des premiers logiciels de traduction qui étaient utiles pour du mot à mot mais faire une phrase cohérente était plus compliqué. Désormais et grâce à l’IA, les traductions sont très performantes et peuvent aller jusqu’aux propositions de variantes en fonction du contexte.

– L’analyse de données : Un usage qui va être dédié à un cas précis pour obtenir des conclusions qui vont aider au développement des services d’une entreprise. L’IA permet d’analyser de grandes quantités de données pour générer des stats et insight attendus.

– La sécurité et la détection des menaces passe par des systèmes de détection d’intrusion utilisant l’IA pour identifier des schémas de comportement suspects.

Collecter, comprendre et apprendre

Tous les algorithmes utilisés dans les cas cités ci-dessus enrichissent des bases de données avec les informations collectées afin que la société à l’origine du projet puisse en dégager de la valeur ajoutée. Que ce soit des statistiques, des tendances ou simplement des données nécessaires à l’accomplissement d’une tâche métier. Mais les algorithmes peuvent aussi potentiellement APPRENDRE par eux-même (s’ils ont été développé pour) afin d’améliorer ensuite leurs réponses, que ce soit en terme de pertinence, de précision, de détails ou de cohérence. Le tout, sans nécessiter d’action humaine, ce qui laisse imaginer les gains que l’ont peut en tirer sur le long terme.

Vous retrouverez donc ces technologies révolutionnaires dans de nombreux secteurs tels que la santé, le commerce, la finance, la sécurité, les médias, et bien d’autres. L’IA et le ML sont des outils très puissants et en croissance exponentielle, qui permettent d’automatiser des tâches complexes, de prendre des décisions plus intelligentes rapidement et d’améliorer l’expérience des utilisateurs.

Vous avez des questions à propos de ces technologies et vous souhaitez l’accompagnement de Nartex pour les intégrer à votre projet ? Contactez-nous.