DigiSnack 03/04: Peut-on diminuer la masse salariale avec le Machine Learning ?
Le marché ultra-concurrentiel, l’optimisation en flux tendus ainsi que l’exigence croissante de réactivité obligent les entreprises et administrations à automatiser leurs procédures. La question que nous aborderons est, dans l’état actuel de l’art, de savoir ce que nous pouvons automatiser ?
Nous chercherons d’abord à identifier les facteurs qui font que le machine learning se démocratise et les domaines dans lesquels il est déjà appliqué massivement avec un succès certain ou relatif. Nous traiterons aussi en survol des problèmes de l’évolution des mentalités face à cette technologie et des biais des machines par rapport à ceux des Homo Sapiens. Enfin nous parlerons brièvement et naïvement de ce qu’implique comme démarches le fait de remplacer des postes administratifs ou décisionnels par du machine learning. Si le temps le permet nous spéculerons sur la singularité de l’intelligence artificielle.
Voici le contenu de ce DigiSnack :
Dans ce DigiSnack vous apprendrez
- quelques éléments de culture générale relativement au développement du machine learning
- et à l’applicabilité et aux pièges marketing.
À propos de Vincent Isoz
Vincent Isoz est un ingénieur physicien HES, passionné par les statistiques industrielles, l’ingénierie financière et le machine learning. Il est formateur sur des outils scientifiques comme R, Python, MATLAB, Maple, SPSS, Minitab et LaTeX et rédacteur de plusieurs ouvrage sur ces logiciels, ainsi que d’un ouvrage de référence sur les mathématiques appliquées.
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