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Comment le ML et l’IA aident les entreprises à utiliser efficacement les données d’entreprise ?
Ce blog tente de faire la lumière sur la meilleure façon dont les entreprises utilisent efficacement leurs données en utilisant l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Mettez en œuvre ces cas d’utilisation métier et rendez votre organisation plus intelligente, plus efficace et plus rentable.
Avoir une énorme base de données et être capable d’extraire un mot-clé pertinent existe depuis les années 1970. En tant que société de recherche, vous ne seriez pas surpris de voir Google faire cela. Mais ce qui rend le géant de la technologie unique, c’est qu’il affiche les résultats les plus pertinents, et ce grâce à l’apprentissage automatique.
Il y a beaucoup de discussions autour de la cible systèmes basés sur des règles et d’apprentissage automatique, en particulier parmi les entreprises. Le bruit autour de la technologie ne fera qu’augmenter, grâce aux applications concrètes qu’elle engendre. Vous pensez peut-être à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique se produisent dans un pays lointain, mais c’est loin d’être le cas.
Amazon souhaite vous montrer des produits connexes afin que la taille et la valeur de votre panier augmentent. Airbnb souhaite vous montrer des annonces correspondant à vos besoins. IKEA souhaite que vous choisissiez les bons meubles pour votre appartement de 2 chambres. Le New York Times souhaite créer un paywall flexible et personnalisé pour chaque lecteur en utilisant des centaines de critères.
Nous sommes tous soumis à des applications incroyables dans nos vies. Des recommandations de films sur Netflix à la réservation du taxi le plus proche sur Uber, une grande partie de notre vie quotidienne est pilotée par l’IA et le ML. Il en va de même pour les entreprises.
Les grandes entreprises mettent en œuvre ces technologies pour apporter des niveaux d’innovation plus élevés afin de rendre les organisations intelligentes, plus efficaces et plus rentables.
Comment les technologies de machine learning et d’intelligence artificielle aident-elles les entreprises ?
Les technologies de ML et d’IA sont devenues des outils indispensables, permettant aux entreprises d’extraire, de traiter et de tirer des informations significatives de leurs ressources de données. Nous examinons ici comment le ML et l’IA aident les organisations de divers secteurs à exploiter tout le potentiel de leurs données. Nous explorerons les rôles essentiels des technologies d’IA et de ML dans l’analyse des données, l’automatisation, la personnalisation, la détection des fraudes et la gestion des risques et expliquerons les manières dont ces technologies révolutionnent l’utilisation des données.
1) Analyse des données et informations :
- Le ML et l’IA permettent aux organisations d’effectuer des analyses avancées sur leurs données. Ces technologies peuvent gérer de vastes ensembles de données et des calculs complexes, ce qui permet d’identifier des modèles, des tendances et des anomalies qui autrement pourraient passer inaperçues.
- Les modèles ML peuvent prévoir les résultats futurs sur la base de données historiques. Dans des secteurs comme la vente au détail, la modélisation prédictive est utilisée pour la gestion des stocks et la prévision de la demande. Cela permet aux entreprises d’optimiser leurs niveaux de stocks et de réduire leurs coûts de possession tout en garantissant que les produits sont facilement disponibles lorsque les clients en ont besoin.
- L’IA peut aider les décideurs en leur fournissant des informations basées sur des données. Ceci est particulièrement utile dans le domaine de la santé, où l’IA peut analyser les données des patients pour aider les médecins à diagnostiquer les maladies avec plus de précision et à suggérer des plans de traitement sur mesure.
2) Traitement des données et automatisation :
- Le nettoyage et la transformation des données sont souvent des tâches chronophages. Les algorithmes de ML peuvent automatiser le processus de suppression des incohérences, des valeurs aberrantes et des erreurs des ensembles de données. Cela permet d’obtenir des données plus propres, améliorant ainsi la précision des analyses ultérieures.
- La RPA, optimisée par l’IA, peut automatiser les tâches répétitives et basées sur des règles. Par exemple, dans le secteur financier, les robots RPA peuvent automatiser le traitement des factures, réduisant ainsi le risque d’erreurs et économisant beaucoup de temps et de ressources.
- L’IA peut catégoriser, indexer et extraire des informations à partir de documents et de fichiers. Ceci est inestimable dans les cabinets juridiques pour traiter efficacement les contrats et les documents juridiques.
3) Personnalisation :
- Les algorithmes d’IA créent des profils détaillés des utilisateurs en fonction de leurs interactions et de leurs comportements. Ces données sont ensuite utilisées pour proposer des expériences personnalisées. Dans le commerce électronique, par exemple, l’IA recommande des produits en fonction de l’historique de navigation et d’achat d’un utilisateur, ce qui entraîne une augmentation des ventes et de la satisfaction client.
- Les services de streaming, comme Netflix, utilisent l’IA pour analyser les préférences des utilisateurs et recommander des films, de la musique ou des émissions qui correspondent aux goûts de chacun. Cela permet aux utilisateurs de rester engagés et abonnés.
- Dans le secteur du voyage et de l’hôtellerie, l’IA peut personnaliser les tarifs en fonction de facteurs tels que la demande, les préférences des utilisateurs et les données historiques. Cette stratégie de tarification dynamique optimise les revenus et augmente les taux de conversion.
4) Détection de fraude :
- Les modèles ML peuvent découvrir à quoi ressemblent les transactions “normales”, puis signaler toute activité inhabituelle ou suspecte. Dans le secteur bancaire, ces modèles détectent les transactions frauduleuses en temps réel, empêchant ainsi l’utilisation non autorisée des cartes de crédit.
- L’IA peut analyser les modèles de comportement des utilisateurs pour identifier les fraudes potentielles. Par exemple, il peut détecter des emplacements de connexion inhabituels ou un comportement d’achat qui s’écarte des données historiques d’un utilisateur.
- En matière de cybersécurité, l’IA peut surveiller en permanence le trafic réseau et détecter les anomalies pouvant indiquer une cyberattaque en cours, permettant ainsi aux organisations de réagir rapidement et de protéger les données sensibles.
5) Gestion des risques :
- Les modèles de notation de crédit basés sur l’IA analysent les antécédents de crédit, les revenus et d’autres facteurs d’un individu pour déterminer sa solvabilité. Ceci est essentiel pour que les institutions financières puissent évaluer avec précision le risque de prêt.
- L’IA traite un large éventail de données, notamment l’actualité, les réseaux sociaux et les indicateurs de marché, pour prédire les tendances du marché et orienter les décisions d’investissement. Les hedge funds et les sociétés de trading utilisent l’IA pour les stratégies de trading algorithmiques.
- L’IA analyse les données historiques et en temps réel pour optimiser la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, cela peut aider les entreprises manufacturières à minimiser leurs coûts en déterminant les itinéraires de transport les plus efficaces et en planifiant la production en fonction des prévisions de la demande.
Apprentissage automatique et amp; Cas d’utilisation de l’intelligence artificielle pour les données d’entreprise
Les entreprises de tous les secteurs collectent, stockent et gèrent bien plus d’informations qu’elles n’en avaient jamais eu besoin auparavant. Le problème, cependant, est que les entreprises ne savent souvent pas comment exploiter efficacement leurs données. L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) deviennent des outils essentiels dans le processus de gestion des données d’entreprise. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus populaires pour letechnologies suivantes :
- Automatisation avancée
- Simple & Produits professionnels transparents basés sur l’IA
- Gestion financière fluide
- Sécurité améliorée
- Satisfaction client accrue
- Optimisation des ventes
- Prévisions et planification du marché
- Traitement du langage naturel pour les données textuelles
- Surveillance des sentiments liés à la marque
- Moteur de recommandations
Commençons.
Cas d’utilisation n° 1 de l’IA et de l’apprentissage automatique : automatisation avancée
L’automatisation est généralement considérée comme l’exécution de tâches répétitives à l’aide d’un système basé sur des règles. Mais en ajoutant l’apprentissage automatique à l’ensemble, vous pouvez créer une automatisation qui ne cesse de s’améliorer avec le temps.
Automatisation du Machine Learning ou automatisation intelligente peut être utilisé dans différentes industries. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont été appliqués à diverses tâches d’automatisation au cours des dernières années.
Cela a abouti à un certain nombre de cas d’utilisation réussis, tels que :
Ad Tech – Détection et blocage automatiques des publicités malveillantes en temps réel.
Assurance – Détection automatique de la fraude en temps réel.
Services financiers – Surveillance des risques intrajournaliers, surveillance des échanges, segmentation des clients, notation des leads, optimisation des prix, exécution des transactions, analyse des risques de crédit.
Soins de santé – Prévision des risques des patients et recommandation de traitement, détection des fraudes.
Retail – Recommandation de produits (segmentation client), optimisation des stocks, optimisation des prix.
Fabrication – Maintenance prédictive/Détection d’anomalies (par exemple, détecter le moment où une pièce particulière va tomber en panne)
Cas d’utilisation n° 2 de l’IA et de l’apprentissage automatique : des produits d’entreprise simples et transparents basés sur l’IA
Alors que les algorithmes derrière l’IA et l’apprentissage automatique dans la science des données peut être complexe, certains des plus grands succès de l’IA sont centrés sur la fourniture d’un produit ou d’un service simple qui facilite la vie des utilisateurs.
Nous l’avons vu avec des applications destinées aux consommateurs comme Uber et Lyft, qui utilisent des algorithmes d’auto-apprentissage pour router les conducteurs et les passagers en temps réel, créant ainsi une expérience transparente pour les deux parties.
Il existe de nombreuses données propriétaires et un réseau existant de clients que vous pouvez utiliser pour déployer des produits d’IA pour une entreprise. Vous devrez examiner les données des clients et leurs exigences variées et rechercher des tâches de reconnaissance de formes qui peuvent être effectuées à grande échelle à l’aide de méthodologie MLOps plutôt que manuellement.
Voici quelques-unes des façons les plus intéressantes dont les entreprises utilisent l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour augmenter l’efficacité, réduire les coûts et améliorer le service client avec des produits simples basés sur l’IA :
Filtres anti-spam : l’apprentissage automatique est utilisé pour identifier les spams en prenant en compte les modèles dans les lignes d’objet des e-mails, le contenu de l’e-mail et même les noms de domaine des expéditeurs.
Face ID : la technologie de reconnaissance faciale utilisée dans l’iPhone X d’Apple est un exemple d’utilisation du ML à des fins de sécurité. Il utilise un réseau neuronal entraîné à partir de milliers d’images de visages de personnes.
Chatbots – Les chatbots existent déjà depuis un certain temps, mais sont devenus encore plus populaires récemment, grâce aux progrès des technologies d’apprentissage automatique. Ils peuvent être utilisés pour l’automatisation du support client et la génération de leads en ayant des conversations humaines avec les clients via la messagerie texte ou l’interaction vocale.
Cas d’utilisation n° 3 de l’IA et de l’apprentissage automatique : une gestion financière fluide
D’une part, la gestion financière est de plus en plus automatisée. L’époque de la saisie des données en back-office est en train de disparaître rapidement. Cela crée un besoin de nouveaux processus et de nouvelles technologies pour gérer les quantités massives de données actuelles dans le secteur financier.
Quelques exemples d’applications de machine learning dans la gestion financière :
Gestion des risques : les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier des modèles qui ne sont pas visibles par les humains. Cela vous permet de développer des modèles capables d’identifier des transactions ou des investissements frauduleux.
Optimisation du portefeuille – Investir n’est pas toujours aussi simple qu’il y paraît. Le marché est très volatil et même les meilleurs esprits prennent parfois des décisions irrationnelles. En appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique, vous pouvez mieux comprendre quel portefeuille d’activités est idéal pour le niveau de tolérance au risque de votre entreprise.
Score de crédit : Au lieu d’attribuer une note de crédit basée sur des informations limitées, telles que les scores FICO, les banques et les institutions financières se tournent vers l’apprentissage automatique pour prédire la solvabilité. Ils exécutent des algorithmes pour analyser des milliers d’attributs des consommateurs et attribuent un score de risque pour déterminer la solvabilité.
Décisions de prêt en quelques minutes – L’apprentissage automatique peut aider les institutions à examiner les demandes de prêt et à prendre des décisions rapidement, souvent en quelques minutes seulement. Cela permet aux banques d’approuver des prêts en dehors des heures normales de travail (le soir ou le week-end) et de fournir un service client réactif que les systèmes traditionnels ne peuvent égaler.
Détection de la fraude – L’apprentissage automatique permet aux plateformes bancaires en ligne d’utiliser l’analyse comportementale pour détecter la fraude avec précision en temps réel, ce qui a un impact positif sur l’expérience des clients en bloquant les transactions frauduleuses au lieu de refuser les transactions légitimes. .
Cas d’utilisation n° 4 de l’IA et de l’apprentissage automatique : sécurité améliorée
Grâce aux technologies basées sur le Web, il existe une grande interconnectivité entre les systèmes, ce qui constitue une menace pour la sécurité. Des violations de données aux attaques de phishing, en passant par les ransomwares et autres problèmes de confidentialité, il y a tellement de choses auxquelles une entreprise doit faire attention. Pour assurer la sécurité de vos clients et de votre entreprise, des mécanismes spécifiques doivent être suivis.
Le Machine Learning peut faciliter les tâches de surveillance et d’évaluation des vulnérabilités dans ce cas et même compléter l’équipe de sécurité existante. ML-& L’IA peut également aider à prédire les menaces et à signaler les problèmes de l’environnement afin que les futures attaques soient prédites à l’aide des données des attaques passées.
Voici quelques cas d’utilisation du machine learning en cybersécurité :
Journalisation et surveillance : l’apprentissage automatique peut passer au crible la quantité massive de fichiers journaux créés chaque jour sur les réseaux d’entreprise pour détecter des anomalies dans le comportement des utilisateurs, des violations des droits d’accès, des infections de logiciels malveillants, etc., aidant ainsi les équipes informatiques à identifier la sécurité. menaces plus rapidement.
Détection des activités frauduleuses : les entreprises peuvent détecter les activités frauduleuses grâce à des techniques d’apprentissage automatique telles que le clustering basé sur les adresses IP, l’emplacement, le type de système d’exploitation ou le type d’appareil. Il peut également classer les comportements légitimes et illégitimes en fonction de caractéristiques historiques.
Détection des e-mails de spam et de phishing : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les e-mails passés pour déterminer si un nouvel e-mail est un spam ou un hameçonnage en fonction de son contenu. Les e-mails de phishing peuvent être détectés en comparant le nom de domaine de l’expéditeur avec le nom de domaine mentionné dans le corps du message ou d’autres caractéristiques de l’identité de l’expéditeur.
Analyses de sécurité – La plupart des organisations génèrent de gros volumes de données qui sont souvent difficiles à surveiller manuellement. L’apprentissage automatique aide les organisations à surveiller et à analyser les données pour détecter les activités inhabituelles pouvant indiquer une menace pour la sécurité.
Cas d’utilisation commerciale de l’IA et du ML n° 5 : Satisfaction client accrue
En tant que propriétaire d’entreprise, vous êtes toujours à la recherche de moyens d’augmenter la satisfaction de vos clients. Grâce à l’IA et au machine learning, vous pouvez désormais prédire les besoins de vos clients avant même qu’ils ne s’en rendent compte eux-mêmes. Amazon utilise une approche d’apprentissage automatique pour recommander des produits à ses clients en fonction de leurs achats précédents. En effet, 35% des articles vendus sur Amazon le sont grâce à ces recommandations !
Depuis plusieurs années, les entreprises utilisent l’analyse de données pour mieux comprendre le comportement et les préférences de leurs clients. Cependant, les méthodes traditionnelles d’analyse des données reposent sur des systèmes basés sur des règles. Cela signifie qu’un analyste humain déterminera quels facteurs sont pertinents pour faire une prédiction, puis programmera ces informations dans le système. Cela peut prendre du temps, être coûteux et être sujet à des erreurs puisque des humains sont impliqués.
Les systèmes d’apprentissage automatique peuvent remplacer les systèmes basés sur des règles par des systèmes intelligents qui ne fonctionneront pas sur des modèles de données autonomes. Le moteur de recommandation basé sur le ML de Netflix permet au service de streaming d’économiser plus d’un milliard de dollars par an.
Certains des cas d’utilisation les plus courants du ML et de l’IA dans le service client incluent :
- Support client automatisé via des chatbots
- Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux
- Prédiction du comportement/de l’intention du client
Cas d’utilisation métier IA et ML n° 6 : Optimisation des ventes
Selon vous, quel domaine aura un impact immédiat sur les résultats de l’entreprise ? Ventes. ML reconnaît les modèles, il est donc facile de trouver quel type de clients est prêt pour une vente incitative ou croisée. Il peut même vous indiquer quels types de prospects sont les plus susceptibles d’être conclus et recommander le bon type de produits en fonction des profils clients et des données de ventes antérieures. En utilisant tout cela, l’entreprise pourra augmenter ses taux de conversion.
Voici les cas d’utilisation du Machine Learning & Intelligence artificielle dans les ventes :
Score prédictif des leads : l’apprentissage automatique prédit la probabilité qu’un prospect se transforme en opportunité, qui est ensuite classée et hiérarchisée pour les équipes commerciales.
Routage intelligent des leads – L’IA est utilisée pour comprendre le contexte, la personnalité et le ton du client, qui est ensuite acheminé vers le bon agent au bon moment.
Personnalisation automatique des e-mails – Des techniques d’apprentissage automatique sont utilisées pour la personnalisation automatisée des e-mails, en utilisant des données sur le comportement et les intérêts des clients pour personnaliser le contenu des e-mails pour chaque client.
Prévisions des ventes : les outils d’IA peuvent analyser les conditions du marché, les données historiques et d’autres facteurs qui affectent les performances des ventes. Lorsqu’une entreprise comprend parfaitement ces facteurs, elle peut faire des prévisions plus précises sur ses ventes futures. Une entreprise qui comprend l’évolution probable de ses ventes au cours des trois prochains mois sera mieux équipée pour planifier ses opérations et ses investissements en conséquence.
Cas d’utilisation commerciale de l’IA et du ML n° 7 : prévisions et planification du marché
La prévision est l’utilisation de données historiques pour déterminer l’orientation des tendances futures. Les entreprises ont recours aux prévisions pour déterminer comment allouer leurs budgets ou planifier les dépenses prévues pour une période à venir.
Si une entreprise souhaite savoir combien de clients achèteront un produit au cours d’un mois donné, elle peut utiliser la prévision pour prédire ce nombre. Les prévisions peuvent être utilisées pour n’importe quelle variable, telle que les ventes, les coûts unitaires, les revenus ou les bénéfices de l’entreprise.
Les entreprises utilisent souvent les prévisions pour planifier les dépenses futures. Si une entreprise souhaite augmenter ses dépenses marketing au cours d’un mois donné, elle peut prévoir le nombre de ventes que des dépenses marketing supplémentaires pourraient produire.
Voici quelques autres façons clés par lesquelles les entreprises utilisent le machine learning et l’IA pour les prévisions et la planification du marché :
Optimisation des stocks – La capacité de prédire les niveaux de stocks les plus efficaces à maintenir sera une aubaine pour les entreprises du monde entier. Les entreprises peuvent passer des approches traditionnelles consistant à gérer des stocks importants à des commandes juste à temps basées sur des prévisions de demande, réduisant ainsi leurs coûts et améliorant le service client.
Prévision de la demande – Comme pour l’optimisation des stocks, la prévision de la demande est un domaine dans lequel l’IA permettra aux entreprises d’améliorer considérablement leurs performances. Les entreprises disposeront de bien meilleures informations sur les produits et services que souhaitent les clients, quand ils les souhaitent, combien ils veulent et à quel prix, ce qui leur permettra de réagir efficacement aux conditions changeantes du marché. Il y aura une plus grande capacité à prédire les volumes de ventes au fil du temps et les pics de demande dus aux vacances ou aux offres spéciales.
Optimisation des prix – Grâce à l’optimisation des prix basée sur l’IA, les entreprises peuvent déterminer le prix optimal pour chaque produit ou service individuellement en fonction de la dynamique du marché. Ceci est particulièrement précieux pour les détaillants en ligne qui ont accès à des quantités massives de données sur les prix des concurrents que les systèmes d’IA peuvent analyser.
Maintenance prédictive : l’idée ici est de prédire quand un actif tombera en panne avant que cela ne se produise réellement. Pour ce faire, vous devez créer un modèle qui apprendra les modèles de vos données et utilisera ces modèles pour prédire les échecs. Vous pouvez utiliser modélisation des données et algorithmes d’apprentissage automatique pour ce faire.
Cas d’utilisation n° 8 de l’IA et de l’apprentissage automatique : traitement du langage naturel pour les données textuelles
Le Traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle capable d’interpréter le langage humain. La PNL peut aider les entreprises à obtenir des informations précieuses à partir de grandes quantités de données textuelles.
Comprendre ou interpréter le langage humain nécessite de comprendre ses éléments linguistiques, tels que la grammaire et la sémantique, ainsi que sa fonction communicative. Un humain peut facilement comprendre une phrase comme « Viens-tu avec nous ? » mais cette phrase serait difficile à interpréter pour une machine.
Voici quelques cas d’utilisation du NLP qui peuvent être appliqués aux données textuelles :
Automatisation du service client – Lorsqu’une personne envoie un e-mail ou une publication sur les réseaux sociaux concernant un problème avec un service ou un produit, les entreprises peuvent utiliser la PNL pour répondre automatiquement avec une solution ou une demande de plus de détails. Par exemple, si vous postez que vous rencontrez des difficultés pour vous connecter à l’application mobile de votre banque, celle-ci pourrait utiliser le NLP pour vous envoyer des instructions sur la réinitialisation de votre mot de passe.
Reconnaissance vocale – La technologie de reconnaissance vocale permet de convertir les données audio au format texte. Il est utilisé dans de nombreuses applications telles que les assistants virtuels comme Siri et Google Assistant, les applications de conversion parole-texte et l’automatisation des centres d’appels. Il peut également être utilisé lors de réunions d’affaires pour créer du MoM et le partager facilement avec d’autres parties prenantes.
Recherche intelligente – Les entreprises en ligne peuvent tirer parti de la PNL pour améliorer leur fonctionnalité de recherche afin que les clients obtiennent de meilleurs résultats correspondant à ce qu’ils recherchent. Considérez la fonction de recherche intelligente d’Amazon, qui suggère des catégories de produits au fur et à mesure que vous tapez votre recherche de produits.
Résumé : le résumé condense de longs paragraphes de texte en quelques phrases importantes à l’aide des techniques de PNL. Cela peut être utilisé pour extraire des sujets importants pour des articles de presse, des blogs, etc.
Cas d’utilisation commerciale de l’IA et du ML n° 9 : surveiller les sentiments de la marque
Les organisations utilisent la technologie d’apprentissage automatique pour surveiller les sentiments internes et externes de la marque. Le système peut être formé sur ce qui constitue un message positif ou négatif sur la marque. Le système analyse ensuite tous les canaux de médias sociaux, blogs et sites Web à la recherche de messages liés à la marque. Lorsque de tels messages sont postés, ils sont rapidement identifiés et signalés selon qu’il s’agit de messages positifs ou négatifs. La direction peut ensuite examiner ces informations et les utiliser pour améliorer ses relations avec les clients et les employés ainsi que ses stratégies de marque.
Cas d’utilisation métier IA et ML n° 10 : moteur de recommandation
Amazon utilise des algorithmes d’apprentissage automatique tels que le filtrage collaboratif pour recommander des produits en fonction des évaluations et des achats des clients. Netflix utilise également des algorithmes similaires pour recommander des films en fonction de ce qu’un client a déjà regardé. Plus un utilisateur regarde ou achète des produits, plus ces moteurs de recommandation deviennent précis au fil du temps.
Les moteurs de recommandations sont devenus un élément essentiel des entreprises de commerce électronique car ils contribuent à améliorer les taux de conversion en faisant des recommandations pertinentes aux clients.
Réflexions finales
L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle deviennent rapidement un rouage important dans les rouages des entreprises. Utiliser efficacement les données de votre entreprise n’est possible que lorsque vous tirez parti de ces technologies avancées. Cela peut aider à résoudre des problèmes complexes qui permettent aux entreprises de faire évoluer rapidement leurs opérations.
Les effets de l’IA et du ML se feront davantage sentir au cours de la décennie à venir, car chaque secteur auquel vous pouvez penser transformera ses processus de base pour en tirer parti et devenir leader du marché.
Si vous souhaitez mettre en œuvre ces technologies dans votre entreprise et recherchez un partenaire, les gens de Zuci seront plus qu’heureux de vous aider. Appelez-nous avec nous pour comprendre comment nous pouvons vous aider .
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