{"id":36613,"date":"2018-02-23T08:33:04","date_gmt":"2018-02-23T07:33:04","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=33218"},"modified":"2024-01-19T14:52:10","modified_gmt":"2024-01-19T13:52:10","slug":"apprentissage-automatique-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/maschineller-lernerfolg\/","title":{"rendered":"Apprentissage automatique"},"content":{"rendered":"

Il s'agit d'un programme europ\u00e9en d'innovation pour les start-ups et les PME. Une solution prometteuse pour optimiser les donn\u00e9es clients, par exemple pour le marketing, est le deep learning, une branche du machine learning (ML). Avec les start-ups Frosha.io et Recogn.ai, Uniserv veut faire progresser cette technologie.<\/p>\n

Les bases de donn\u00e9es clients sont sujettes aux erreurs<\/h3>\n

Dans le cadre de l'initiative Data Pitch, Uniserv a demand\u00e9 cet \u00e9t\u00e9 \u00e0 des start-up d'\u00e9laborer une solution automatique capable d'apprendre. Celle-ci devait \u00eatre entra\u00een\u00e9e \u00e0 assembler des donn\u00e9es provenant de diff\u00e9rentes sources internes et externes, comme par exemple des pages Internet, des donn\u00e9es ouvertes, des profils de m\u00e9dias sociaux ou des e-mails.<\/p>\n

Ces sources sont extr\u00eamement h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. En outre, la solution devait corriger automatiquement les erreurs dans les enregistrements existants - et donc \u00eatre en mesure d'optimiser les bases de donn\u00e9es clients. En effet, les erreurs se glissent souvent, en particulier dans les donn\u00e9es de base telles que le nom et l'adresse.<\/p>\n

Simone Braun, Business Development, Uniserv, explique : \"Par exemple, il est fr\u00e9quent que des informations sur une personne soient d\u00e9pos\u00e9es dans des enregistrements concernant l'entreprise ou que des noms d'entreprises soient mentionn\u00e9s dans le champ d'adresse.<\/p>\n

Il arrive aussi souvent que des informations concernant plusieurs personnes ne soient enregistr\u00e9es que dans un seul enregistrement pour une seule personne. Certes, un \u00eatre humain reconna\u00eet imm\u00e9diatement ces erreurs, mais elles sont difficiles \u00e0 corriger pour une machine. La technologie d'auto-apprentissage utilis\u00e9e devrait toutefois d\u00e9passer les capacit\u00e9s humaines\".<\/p>\n

\"Simone<\/a><\/p>\n

Le deep learning d\u00e9tecte les structures d\u00e9fectueuses<\/h3>\n

L'approche d'apprentissage en profondeur des deux start-ups europ\u00e9ennes Frosha.io et Recogn.ai a \u00e9t\u00e9 particuli\u00e8rement convaincante. Frosha.io a utilis\u00e9 des r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents (Recurrent Neural Networks) dans le cadre du probl\u00e8me pos\u00e9. Recogn.ai a convaincu par son approche combinant les graphes de connaissances et l'apprentissage profond pour le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing).<\/p>\n

En utilisant les r\u00e9seaux neuronaux du deep learning, une machine se met elle-m\u00eame en position de reconna\u00eetre des structures, de les \u00e9valuer et de s'am\u00e9liorer d'elle-m\u00eame en plusieurs passages.<\/p>\n

De cette mani\u00e8re, la technologie parvient \u00e0 rendre utilisables m\u00eame des ensembles de donn\u00e9es clients non structur\u00e9s, entre autres pour des mesures de marketing. Les deux solutions devaient en outre tenir compte du r\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral de l'UE sur la protection des donn\u00e9es (RGPD).<\/p>\n

Dans le cadre du concours, Uniserv a mis \u00e0 disposition des start-ups participantes des jeux de donn\u00e9es contenant des informations synth\u00e9tiques sur les noms et les adresses sous forme non structur\u00e9e et semi-structur\u00e9e. Frosha.io et Recogn.ai ont r\u00e9ussi \u00e0 s'imposer parmi 142 candidats \u00e0 l'automne - et ont ensuite r\u00e9pondu avec succ\u00e8s aux questions critiques du jury d'Uniserv, de la Commission europ\u00e9enne et des repr\u00e9sentants de l'initiative Data Pitch \u00e0 Londres fin octobre.<\/p>\n

Ils ont ensuite \u00e9t\u00e9 admis dans le programme d'incubation financ\u00e9 par l'UE. Il leur reste donc six mois \u00e0 partir du 1er f\u00e9vrier 2018 pour mettre en pratique leur id\u00e9e de solution avec le soutien financier de l'UE. Durant cette p\u00e9riode, Uniserv soutiendra les deux start-ups en tant que partenaire de coop\u00e9ration en leur fournissant son expertise ainsi que des jeux de donn\u00e9es sur la base desquels le syst\u00e8me d'apprentissage automatique pourra apprendre.<\/p>\n

\u00c0 l'avenir, Uniserv entend poursuivre le d\u00e9veloppement de leurs projets respectifs en collaboration avec les deux start-ups. L'objectif est un \u00e9change continu de connaissances sur l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour le traitement des donn\u00e9es clients et leur utilisation dans des initiatives de marketing.<\/p>\n

Une opportunit\u00e9 pour les start-ups et les entreprises<\/h3>\n

Data Pitch est un programme d'incubation financ\u00e9 par l'Union europ\u00e9enne qui met en relation des entreprises et des institutions publiques avec des start-ups de toute l'Europe.<\/p>\n

Dans le cadre de cette initiative, un concours a \u00e9t\u00e9 organis\u00e9 durant l'\u00e9t\u00e9 et l'automne 2017. Celui-ci a permis \u00e0 des entreprises actives dans l'analyse de donn\u00e9es d'attribuer des t\u00e2ches \u00e0 des start-ups et \u00e0 des PME. L'initiative encourage les start-ups en leur apportant un soutien financier, tandis que les entreprises participantes b\u00e9n\u00e9ficient \u00e0 leur tour de nouvelles id\u00e9es.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"https:\/\/e3mag.com\/partners\/uniserv-gmbh\/\"<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Comment les entreprises peuvent-elles tirer profit de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es clients non structur\u00e9es ou semi-structur\u00e9es - par exemple pour des campagnes de marketing ? Tel \u00e9tait le d\u00e9fi lanc\u00e9 par Uniserv dans le cadre de l'initiative Data Pitch de cette ann\u00e9e.<\/p>","protected":false},"author":38,"featured_media":36802,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[161,2,20361],"tags":[6358,11281,3569,3423,2000],"coauthors":[19920],"class_list":["post-36613","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-szene","category-sap-nachrichten","category-mag-1802","tag-deep-learning","tag-dsgvo","tag-kmu","tag-start-up","tag-uniserv","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",400,181,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-768x347.jpg",768,347,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-480x217.jpg",480,217,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-640x289.jpg",640,289,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-720x325.jpg",720,325,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-960x434.jpg",960,434,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",1000,452,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",600,271,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102.jpg",600,271,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/shutterstock_714415102-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Wie k\u00f6nnen Unternehmen aus gro\u00dfen Mengen unstrukturierter oder semistrukturierter Kundendaten einen Nutzen ziehen \u2013 beispielsweise f\u00fcr Marketingkampagnen? Das war die Herausforderung, die Uniserv im Rahmen der diesj\u00e4hrigen Data-Pitch-Initiative stellte.<\/p>\n","category_list_v2":"Szene<\/a>, Community Nachrichten<\/a>, MAG 18-02<\/a>","author_info_v2":{"name":"Magazine E-3","url":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/author\/e-3-magazin\/"},"comments_num_v2":"0 commentaire","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36613","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36613"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36613\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":138130,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36613\/revisions\/138130"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36802"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36613"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36613"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36613"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=36613"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}