Deep learning dans le commerce électronique : l'IA apprend de manière autonome

Définition : qu'est-ce que le deep learning dans le commerce électronique ?

Tout comme le thème général de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond traite des processus d'apprentissage de l'intelligence artificielle. Il repose sur ce que l'on appelle les réseaux neuronaux. Ceux-ci sont structurés de manière similaire au cerveau : ils se composent de différentes couches, les neurones d'entrée, intermédiaires et de sortie, qui relient entre eux le cerveau artificiel. Plus ce système neuronal est étendu, plus l'algorithme de Deep Learning peut traiter des situations complexes.

Pour mieux comprendre la définition du deep learning, il est utile d'observer comment les êtres humains apprennent. Ils saisissent tous les détails d'une situation et les évaluent avant de prendre une décision. Ils remettent ensuite leur décision en question : si elle n'était pas correcte, ils la corrigent et en tirent des enseignements. Si elle était correcte, cela confirme leur premier choix.

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Le deep learning fonctionne selon le même principe : la machine prend des décisions de manière autonome et les remet en question. Le deep learning est donc capable de se développer de manière autonome et d'apprendre autant de ses erreurs que de ses succès.

Deep learning vs machine learning : l'IA prend le dessus

Le deep learning et le machine learning ont en commun le fait qu'ils rendent l'intelligence artificielle exploitable pour les entreprises dans le domaine des technologies du commerce électronique. Mais malgré cette base commune, il existe une différence essentielle :

• Dans le cadre du machine learning, l'être humain doit intervenir dans le processus d'apprentissage. Il apporte son aide dans l'analyse des données et définit des critères pour le processus décisionnel.
• Dans le cadre du deep learning, l'homme a pour seule tâche de fournir la base de données. La machine analyse toutes les informations de manière autonome, en déduit une prévision, prend une décision et apprend du résultat. L'homme n'a pas besoin d'intervenir dans le processus d'apprentissage des algorithmes auto-apprenants. L'inconvénient est toutefois que le deep learning nécessite une quantité extrêmement importante de données.

Exemple : le modèle doit apprendre à distinguer une pomme d'une banane et reçoit pour cela des images des deux objets. Dans le cadre du machine learning, un être humain peut définir des caractéristiques telles que la couleur et la forme afin de résoudre le problème de manière satisfaisante. Dans le deep learning, l'image, c'est-à-dire tous les pixels, est saisie comme entrée. À la sortie, le réseau émet un signal indiquant s'il pense qu'il s'agit plutôt d'une pomme ou d'une banane. Il reçoit ensuite un retour d'information indiquant si la prédiction est correcte. Sur cette base, les paramètres du réseau sont ajustés en plusieurs étapes. Ce processus se répète jusqu'à ce que le modèle ne puisse plus faire de meilleures prédictions ou que les paramètres ne puissent plus être ajustés.

Alors que dans le machine learning, c'est un être humain qui procède à l'extraction des caractéristiques, dans le deep learning, la machine analyse toutes les informations de manière autonome.
(Source : représentation propre)

À propos : la machine apprend selon le principe « trial and error » (essai et erreur) grâce au renforcement learning(apprentissage par renforcement). Au départ, elle ne dispose pas des informations nécessaires pour prendre des décisions, mais doit les acquérir par elle-même.

Utilisation du deep learning dans le commerce électronique : exemples pratiques

L'intelligence artificielle n'est pas une utopie: elle est déjà utilisée avec succès dans le domaine de la science des données appliquée au commerce électronique. Les exemples suivants illustrent comment vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique autonome dans le commerce en ligne.

Potentiel : quels sont les avantages du deep learning dans le commerce électronique ?

Le deep learning présente de nombreux avantages dans le domaine du commerce électronique :

• Augmentation du chiffre d'affaires: offres personnalisées, résultats de recherche et prix optimisés, service client individuel – le deep learning pose les bases d'une relation de confiance renforcée et, par conséquent, d'une augmentation du chiffre d'affaires.
• Campagnes marketing plus pertinentes: grâce aux méthodes d'apprentissage profond, vous pouvez personnaliser davantage vos campagnes marketing pour chaque client. Cela permet de réduire considérablement les pertes de diffusion et d'optimiser l'efficacité du marketing.
• Efficacité interne: grâce à la science des données e-commerce intelligente, les tâches chronophages telles que le service client ou les prévisions peuvent être automatisées et ainsi rendues plus efficaces. Cela libère des capacités pour des tâches stratégiques.
• Des décisions mieux informées: dans le domaine du commerce électronique, le deep learning permet de prendre des décisions réfléchies basées sur des faits et des valeurs empiriques, et ce même en temps réel grâce à l'analyse en temps réel. L'IA peut planifier le succès d'une entreprise au lieu de se contenter de le prévoir.

Conclusion : utiliser avec succès le deep learning dans le commerce électronique

Grâce au deep learning, vous améliorez le parcours client, créez une expérience d'achat personnalisée, révolutionnez votre service client et prévenez les cas de fraude. Vous pouvez ainsi augmenter votre chiffre d'affaires, optimiser vos campagnes marketing et rendre vos processus opérationnels plus efficaces.

Questions fréquentes sur le deep learning dans le commerce électronique