Pour gérer vos consentements :

Machine learning : des algorithmes obsolescents avec le Covid-19 ?

Attention à l’obsolescence des modèles IA développés avant la crise sanitaire.

L’alerte est signée Gartner. Elle se fonde sur un constat simple : les algorithmes de machine learning utilisent traditionnellement le passé pour prédire l’avenir. Or, le scénario actuel est sans précédent.

Se pose la question de les adapter à la « nouvelle réalité ». En sachant que cette dernière n’est pas encore figée et qu’on ne dispose pour le moment que de peu de données qui la reflètent.

Ces contraintes impliquent, selon Gartner, de repenser l’apprentissage automatique. Par l’intermédiaire de deux techniques en particulier : le renforcement et la distribution. Avec, à la clé, davantage de réactivité pour les modèles ainsi entraînés.

Dans la pratique, toutefois, l’une et l’autre technique ne sont pas encore d’usage commun. Gartner estimait, au dernier pointage, qu’il faudrait 3 à 5 ans pour en arriver à ce stade.

La réactivité des algorithmes

Pour illustrer le besoin de réactivité, le cabinet américain donne l’exemple des outils marketing. Et se demande combien de temps il faudra, dans l’ère post-Covid :

  • Aux algorithmes d’optimisation de la communication numérique pour s’adapter à l’évolution de l’engagement (sachant qu’en conditions « normales », il est question d’un délai de 90 jours)
  • Aux systèmes de recommandation pour s’aligner sur les nouveaux comportements d’achat (on s’appuie traditionnellement sur un historique de 12 mois)
  • À toutes les campagnes en cours pour intégrer les signaux changeants et communiquer les bons messages aux bonnes personnes (beaucoup d’outils de gestion des parcours clients ont une fenêtre rétrospective de 30 jours)

À travers cet exemple, Gartner fait écho à un rapport qui aborde plus largement l’évaluation des modèles prédictifs par les marketeurs. Parmi les questions soulevées à cette occasion :

  • Mes modèles peuvent-ils utiliser moins de données et devenir plus agiles (c’est-à-dire plus réactifs aux changements) ?
  • Quelles données seront les plus porteuses pour l’avenir et dans quelle mesure les algorithmes sont-ils sensibles aux anomalies qu’elles contiendraient ?

Illustration © zapp2photo – Fotolia

Recent Posts

Ransomwares : que paient les PME en France ?

6 PME françaises sur 10 victimes d'une attaque de ransomware disent avoir payé jusqu'à 40…

2 jours ago

5G : le Canada rejette Huawei

Le gouvernement de Justine Trudeau a décidé, comme son voisin américain, de bannir le géant…

2 jours ago

Dell Technologies : les 5 dirigeants les mieux rémunérés

Les cinq principaux dirigeants de Dell Technologies ont obtenu une rémunération totale combinée de 93…

2 jours ago

WhatsApp s’ouvre aux entreprises, avec une API basée sur le cloud

Mark Zuckerberg et le groupe Meta ont trouvé un moyen de générer des revenus B2B…

2 jours ago

Windows 11 : le portail de téléchargement usurpé par des hackers

Des pirates ont détourné le portail officiel de téléchargement du système d’exploitation Windows 11 pour…

2 jours ago

Sauvegarde et restauration : Veeam dévoile la v12

Veeam dévoile la mise à niveau de son offre Backup & Replication (v12) et dévoile…

3 jours ago