Le Machine Learning est devenu ces dernières années une technologie accessible qui peut s'utiliser dans divers secteurs et fonctions. Auparavant réservé aux profils ingénieurs, comme une spécialité avancée d'approfondissement, le machine learning est désormais présent dans de nombreuses branches professionnelles du digital, notamment le marketing, avec ses métiers et ses applications. Pour permettre aux professionnels, mais aussi aux jeunes diplômés de se mettre à jour sur cette technologie à l'évolution rapide, PST&B a mis en place un Bootcamp dédié.
Qu'est ce que le Machine Learning : la machine autonome
L'apprentissage automatique est le terme français utilisé pour Machine learning et il est très parlant : il s'agit bien d'un système capable d'apprendre seul, sans être préalablement programmé. À partir d'un jeu de données, le système établit des corrélations et des liens en se basant sur des critères qu'il a lui-même mis en évidence afin d'organiser les informations. À partir des patterns et des conclusions qu'il en a tiré, il peut produire des règles en fonction de divers objectifs. On peut se poser la question, s'il existe une différence entre l'IA et le Machine Learning ? PST&B y a répondu pour vous !
L'analyse prédictive
Le Machine learning, et les patterns qu'il permet de mettre en évidence, ont également pour avantage de donner des appuis précis et chiffrés pour produire des projections. Le ML est à l'origine des analyses prédictives, utilisées par les organisations pour planifier le futur et orienter leurs décisions stratégiques en conséquence.
L'apprentissage non supervisé pour de multiples tâches
Les spécialistes Machine Learning ou Apprentissage Automatique utilisent cette force afin de mettre en place des process automatisés : classement, tri, nettoyage, actions automatiques, etc, et répondre à des questions quant aux performances futures. Grâce à ces classements et tris, l'entreprise peut mieux cibler ses clients et leurs besoins (relances, recommandations, catégorisation).
Le ML et les métiers du marketing : Marketing Automation
Le Machine Learning tient désormais une place essentielle en marketing et marketing digital. En étant capable de produire lui-même les règles d'analyse et de proposer des process en fonction de chaque groupe, le système permet d'optimiser les campagnes marketing. Le Digital Marketer profite d'outils et de données pratiques pour :
- Segmenter de manière ultra-précise
Grâce au machine learning, il est possible de créer des segments d'audience beaucoup plus fins et personnalisés en analysant un grand nombre de données sans proposer de critères préalables (comportements d'achat, interactions sur le site, données sociodémographiques...). Il peut identifier des micro-segments d'audience en fonction de comportements spécifiques (par exemple, les visiteurs qui consultent souvent une catégorie de produits sans acheter).
- Personnaliser à grande échelle
Le machine learning permet de générer des offres hyper-personnalisées à chaque individu, en fonction de ses préférences et de son historique, il s'agit des algorithmes de recommandation. Il permet aussi de générer des chatbots capables de répondre aux besoins des clients et à leurs questions précises afin de permettre une porte d'entrée personnalisée vers l'entreprise.
- Prédire les comportements
Les algorithmes de ML peuvent prédire les actions futures des clients (achats, abandons de panier...) et ainsi permettre d'anticiper leurs besoins. Il est par exemple possible de leur faire envoyer un mail de manière automatique en fonction du moment où ils devront commander à nouveau un produit, ou en fonction des saisons, etc. Pour l'entreprise, c'est la possibilité d'évaluer la valeur à vie d'un client (Scoring des leads) et d'identifier les segments les plus rentables.
- Optimiser en continu
Le machine learning permet d'optimiser en continu les campagnes marketing en identifiant les éléments les plus performants et en ajustant les stratégies en conséquence.
Pourquoi apprendre le Machine Learning quand on travaille en Marketing ?
Les bases de Machine Learning sont aujourd'hui indispensables pour être efficace en marketing digital. Les entreprises ont compris qu'elles avaient les moyens techniques de mener des campagnes plus précises et donc meilleures (meilleur ciblage, meilleur ROI, meilleur coût d'acquisition) en utilisant la puissance d'analyse du ML.
Les applications du ML en marketing sont maintenant démocratisées par des outils digitaux de Marketing Automation qu'un bon web-marketer se doit de maîtriser et de mettre en place : Hubspot, Marketo, Salesforce Marketing Cloud, ActiveCampaign, etc.
Actuellement les profils adéquats sont encore peu nombreux, les entreprises doivent donc passer par des ESN pour faire évoluer leur fonctionnement marketing. En revanche, les entreprises du web, les startups et les départements innovation ont bien compris l'intérêt de se doter au plus vite de spécialistes marketing et ML. Les perspectives d'emploi sont particulièrement bonnes pour ces profils !
Les métiers du Machine Learning et leurs secteurs
Si le marketing est le domaine qui profite de la manière la plus visible du Machine Learning, il n'est pas le seul, car sa démocratisation par ses nouveaux outils a permis de l'appliquer dans tous les domaines qui utilisent des comparatifs de données :
Le Credit Scoring est un système d'évaluation qui permet d'évaluer la solvabilité d'un emprunteur, c'est-à-dire sa capacité à rembourser un prêt. En attribuant un score à un individu, les établissements financiers estiment le risque de défaut de paiement, ou le coût des garanties.
Le machine learning a révolutionné le credit scoring en apportant une précision et une finesse d'analyse bien supérieures. Il permet par exemple d'intégrer de l'analyse de données non traditionnelles (comportements d'achat, interactions sur les réseaux sociaux, données issues de capteurs connectés).
Le Machine Learning a impact important sur les recherches et les analyses en santé (diagnostics médicaux). Il apporte aussi beaucoup en termes d'organisation des flux de patients, les temps d'attente, la prévision des plannings des personnels, etc.
Le secteur de l'automobile bénéficie des apports du ML pour développer ses technologies et les rendre plus durables et réparables. Il permet aussi de travailler sur la conduite autonome, ainsi que les nombreux indicateurs et équipements modernes : caméras de recul, système de parking automatique, etc.
Le ML permet d'évaluer les besoins en transports en commun mais aussi la fréquentation ce qui facilite le travail des équipes professionnelles des domaines du tourisme, de l'événementiel et des transports. Les études prédictives réalisées permettent de définir les besoins à prendre en compte dans l'organisation : volume de voyageurs, circuits les plus empruntés, sources et lieux de ralentissement, et pour le tourisme : lien entre transports, hôtellerie, activités etc. Les applications mobiles d'itinéraires mais aussi le yield management se basent sur les apports du ML.
Les ressources humaines bénéficient des outils issus du ML qui leur permettent d'avoir une vision globale sur la situation de l'entreprise et ses besoins à venir en personnel afin d'anticiper à la fois les volumes d'embauche, les spécialités et profils, mais également les formations à mettre en place. Les outils basés sur le ML permettent aussi de gérer plus facilement les activités RH classiques : automatisation des fiches de paie, suivi des congés, etc.
Les CRM (Customer Relationship Management) s'appuient sur le Machine Learning pour améliorer l'expérience client : gérer les relations avec les clients tant en termes de qualité que de quantité en permettant aux chargés de clientèle et aux commerciaux de mener les actions les plus adaptées en fonction de chaque profil.
Sécurité et Cybersécurité : ingénieurs et développeurs
La capacité des algorithmes de Machine Learning à analyser de vastes quantités de données et à identifier des patterns complexes en fait un outil puissant pour prévenir et détecter les menaces : détection des anomalies, prédiction des menaces, analyse des vulnérabilités, automatisation des réponses. Des métiers commencent à émerger comme Machine Learning Engineerqui propose un travail complet au sein de cette technologie. Le ML permet de mettre en place des process de sécurisation et de protection automatique (blocage des IP malveillantes, isolement des systèmes compromis, etc).
D'autres secteurs s'appuient aussi sur les technologies du ML pour leurs activités, par exemple, le secteur des énergies mais aussi celui des médias.
Pourquoi est-il essentiel de maîtriser le Machine Learning et l'IA ?
La maîtrise de ces nouvelles technologies garantit la longévité du profil par la mise à jour des compétences, tout particulièrement pour les métiers relevant du business, du marketing et du digital. Les applications du ML sont désormais de mise, tant elles révolutionnent l'efficacité des services et des entreprises, a minima pour les métiers directement touchés :
- Les Dev (développeurs informatiques)
- Les Analystes
- Les Consultants
- Les Ingénieurs en technologies de la santé
- Les Analystes en finance et assurance
- Les Spécialistes marketing et E-Commerce
- Et bien sûr les métiers directement liés : les métiers de la data et. de l'IA (data scientiste, ingénieurs deep learning, ingénieur intelligence artificielle, etc).
Un Bootcamp pour se former et devancer les évolutions métier
Pas besoin d'analyse prédictive très complexe pour comprendre que la maîtrise des enjeux IA et Machine Learning est la clé des métiers du futur ! C'est pour faire face aux défis d'aujourd'hui et de demain que PST&B, école spécialiste de la Tech et du Business, propose un Bootcamp dédié :
Formez-vous en intensif au Machine Learning et à l'IA pour accéder aux postes et fonctions stratégiques de l'entreprise !
Bootcamp Gen AI & Machine Learning
Bootcamp Gen AI & Machine Learning
Admissibilité
Bac+3/+4
Rythme
3 mois en formation Classique 12 mois en formation Alternance
Rentrée
Janvier 2025
Certificat
Titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État
