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L’apprentissage supervisé : comprendre et exploiter l’intelligence artificielle dans le marketing

 
Definition de l'apprentissage supervisé : L’apprentissage supervisé est une branche importante de l’intelligence artificielle qui joue un rôle clé dans la compréhension et la prédiction de divers phénomènes. Il s’agit d’un type de machine learning où un modèle est formé à partir de données d’entraînement qui sont déjà étiquetées avec la réponse correcte.
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Sommaire

1. Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?
2. Quels sont les avantages de l’apprentissage supervisé ?
3. Quels sont les termes clés de l’apprentissage supervisé ?
 3.1 Algorithmes d’apprentissage supervisé
 3.2 Caractéristiques
 3.3 Classificateurs
 3.4 Données d’entraînement
 3.5 Données de test
 3.6 Modèle
 3.7 Surapprentissage et sous-apprentissage
 3.8 Validation croisée
 3.9 Étiquettes
4. Comment utiliser l’apprentissage supervisé en marketing : les cas d'usages
 4.1 Segmentation des clients
 4.2 Prévision de la demande
 4.3 Personnalisation du marketing
 4.4 Prévision de perte des clients
5. Études de cas d’apprentissage supervisé en entreprise
 5.1 Recommandation de contenu personnalisée
 5.2 Détection de fraude
 
 
 

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé, aussi appelé machine learning supervisé, fait partie des méthodes d’apprentissage automatique. Il consiste à entraîner un algorithme à l’aide de données d’entrée et de sortie connues et étiquetées. Le but est que l’algorithme apprenne les associations entre les entrées et les sorties pour qu’il puisse faire des prédictions précises sur de nouvelles données pour lesquelles la sortie est inconnue.

Concrètement, l’algorithme reçoit un jeu de données d’entraînement contenant des exemples annotés. Chaque exemple est constitué d’une entrée (les features) et d’une sortie correspondante souhaitée. Dans le cas d’un problème de classification d’images, les entrées peuvent être des images étiquetées par la classe à laquelle elles appartiennent (chat, chien, etc.).

L’algorithme analyse alors les données d’entraînement pour trouver des motifs et des règles permettant de mapper les entrées aux sorties. Il optimise un modèle mathématique en minimisant l’erreur entre les prédictions et les vraies étiquettes. Une fois entraîné, le modèle est utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données inconnues.

Quels sont les avantages de l’apprentissage supervisé
 
 

Quels sont les avantages de l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé offre de nombreux avantages qui le rendent précieux dans divers domaines, y compris le marketing.

Tout d’abord, la précision des prédictions est souvent supérieure à celle des méthodes traditionnelles. Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont capables d’apprendre des modèles complexes et non linéaires, leur permettant ainsi de faire des prédictions plus précises.

De plus, les modèles entraînés grâce à l’apprentissage supervisé sont capables de gérer de grands ensembles de données. Dans le monde actuel de la big data, cette capacité est essentielle pour rester concurrentiel. Les algorithmes sont formés sur des ensembles de données de millions, voire de milliards d’entrées pour faire des prédictions précises.

Enfin, l’apprentissage supervisé offre la possibilité de prédire les comportements futurs. Cela s’avère particulièrement utile dans le marketing, où la compréhension et la prédiction du comportement des clients sont importantes pour réussir une campagne marketing. Par exemple, un algorithme d’apprentissage supervisé peut être formé sur des données historiques pour prédire quels clients sont les plus susceptibles de faire un achat dans un futur proche.

 

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Quels sont les termes clés de l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé fait appel à un vocabulaire et des concepts propres, issus du domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.
 

1. Algorithmes d’apprentissage supervisé

Ce sont des méthodes mathématiques qui apprennent à partir de données d’entraînement étiquetées pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Les algorithmes les plus courants incluent la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les réseaux de neurones.
 

2. Caractéristiques

Dans le contexte de l’apprentissage supervisé, les caractéristiques sont les variables d’entrée ou les attributs des données sur lesquels se basent les prédictions.
 

3. Classificateurs

Le classificateur est un algorithme d’apprentissage supervisé qui sert à classer les données en différentes catégories. Il attribue une étiquette ou une classe à chaque nouvelle observation en se basant sur les caractéristiques et les informations fournies dans les données d’entraînement. Un classificateur peut par exemple être utilisé pour savoir si un e-mail est un spam ou non.
 

4. Données d’entraînement

Il s’agit de l’ensemble de données sur lequel un algorithme d’apprentissage supervisé est formé. Les données d’entraînement sont généralement composées de caractéristiques ou de variables explicatives, qui décrivent les exemples, ainsi que des étiquettes ou des classes correspondantes, qui indiquent la réponse attendue pour chaque exemple.
 

5. Données de test

Ce sont l’ensemble de données servant à évaluer la performance d’un modèle d’apprentissage supervisé après qu’il a été formé sur les données d’entraînement. Les données de test sont distinctes de celles d’entraînement et sont utilisées pour obtenir une estimation non biaisée de la performance du modèle sur de nouvelles données.
 

6. Modèle

Un modèle est le résultat d’un algorithme d’apprentissage supervisé qui a été formé sur des données d’entraînement. Il représente les relations apprises entre les caractéristiques et l’étiquette, et est capable de faire des prédictions sur des données inconnues.
 

7. Surapprentissage et sous-apprentissage

Le surapprentissage se produit lorsque le modèle s’adapte trop étroitement aux données d’entraînement et ne parvient pas à généraliser sur de nouvelles données. Le sous-apprentissage se produit lorsque le modèle n’est pas suffisamment complexe pour capturer les relations et les motifs présents dans les données d’entraînement. Cela se traduit par une mauvaise performance du modèle, qui ne parvient pas à interpréter correctement des données inconnues.    
 

8. Validation croisée

C’est une technique qui évalue la performance d’un modèle d’apprentissage supervisé en divisant les données en plusieurs sous-ensembles et en testant le modèle sur chaque sous-ensemble. L’estimation obtenue concernant la performance du modèle sur de nouvelles données est ainsi plus fiable.
 

9. Étiquettes

Les étiquettes sont les valeurs de sortie que l’algorithme d’apprentissage supervisé tente de prédire. Elles prennent de nombreuses formes, comme des valeurs numériques, des catégories prédéfinies ou des classes binaires (par exemple, vrai/faux).
Comment utiliser l’apprentissage supervisé en marketing : les cas d’usages
 

Comment utiliser l’apprentissage supervisé en marketing : les cas d’usages

L’apprentissage supervisé est un outil précieux pour les spécialistes du marketing pour cibler leurs efforts de manière plus efficace. Voici quelques-uns de ses usages :
 

Segmentation des clients

Les algorithmes d’apprentissage supervisé peuvent diviser les clients en groupes distincts en fonction de leurs comportements, préférences ou autres caractéristiques. Ainsi, il est possible de prédire à quel segment un nouveau client appartient en utilisant un modèle préalablement entraîné sur les données existantes. En comparant ses informations à celles de la base de clients existante, il est possible de classer ce nouveau client dans la catégorie lui correspondant le mieux pour lui offrir du contenu ciblé.
 

Prévision de la demande

L’apprentissage supervisé est capable de prédire la demande future pour un produit ou un service. Par exemple, un algorithme formé sur des données historiques de vente et d’autres facteurs pertinents (comme la saison, le prix, les actions marketing, etc.) sert de référence pour anticiper les ventes futures.
 

Personnalisation du marketing

En utilisant l’apprentissage supervisé, les responsables marketing peuvent personnaliser leurs efforts pour chaque client individuel. Un algorithme peut être formé pour comprendre quel type de communication marketing (e-mail, SMS, publicité sur les réseaux sociaux, etc.) serait le plus efficace pour chaque client, en fonction de leurs interactions passées avec l’entreprise.
 

Prévision de perte de clients

L’apprentissage supervisé aide à prédire quels clients sont susceptibles de cesser de consommer un produit ou de recourir à un service. Grâce à des variables telles que la durée d’adhésion, la fréquence des achats, les plaintes ou les interactions négatives, le modèle est entraîné à identifier des schémas et des comportements indiquant un risque de perte de clients. En identifiant ces clients à l’avance, les entreprises peuvent prendre des mesures pour les retenir.
 

Études de cas d’apprentissage supervisé en entreprise

Les modèles basés sur l’apprentissage supervisé ont de nombreuses utilisations pour les entreprises, notamment en ce qui concerne la partie numérique.
 

Recommandation de contenu personnalisée

Avec l’apprentissage supervisé, les plateformes de vente en ligne améliorent leurs recommandations de contenu. Si un utilisateur achète un certain produit, l’algorithme peut proposer des produits similaires ou complémentaires. De plus, le modèle tient compte des évaluations et des commentaires des utilisateurs pour personnaliser davantage les recommandations.
 

Détection de fraude

Le service financier d’une entreprise peut recourir à l’apprentissage supervisé pour détecter les fraudes. Les algorithmes sont formés sur des données historiques de transactions, grâce à des caractéristiques telles que le montant de la transaction, l’emplacement et l’historique des transactions du client. Les algorithmes évaluent ensuite les nouvelles transactions pour savoir si elles sont susceptibles d’être frauduleuses. L’entreprise parvient alors à détecter les fraudes avec rapidité et précision, protégeant ainsi à la fois ses clients et ses services.
 

FAQ : Questions fréquemment posées

 

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé est une branche de l’intelligence artificielle où un modèle est formé sur des données préalablement annotées pour qu’il puisse comprendre les associations voulues entre les entrées et sorties et effectuer ensuite des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées.

Quels sont les avantages de l’apprentissage supervisé en marketing ?

L’apprentissage supervisé possède plusieurs avantages pour le marketing, notamment la segmentation des clients grâce à l’analyse de grandes quantités de données, la prévision de la demande, la personnalisation du marketing et l’anticipation précise des comportements des différents consommateurs.

Comment l’apprentissage supervisé est-il utilisé dans des situations réelles ?

Parmi les usages de l’apprentissage supervisé se trouve la recommandation de contenu ciblé sur les plateformes en ligne, notamment en suggérant des produits ou des services proches de ceux que l’utilisateur apprécie. L’apprentissage supervisé sert également à repérer les transactions frauduleuses.
 

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