Intelligence artificielle et e-commerce

Intelligence Artificielle & E-commerceHenri ISAAC

Université Paris-Dauphine | PSL

Agend

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Intelligence artificielle mythe ou réalité?

E-commerce & intelligence artificielle ?

Les applications IA en e-commerce

Intelligence artificielle mythe ou réalité?

Deux vagues d’IA considérées comme

des échecs (1980s 1990s)

Scepticisme général gagne les

chercheurs

Depuis 2005 changement total de vision

Une mise en réseau du monde

Une généralisation de la mise en données du

monde (datafication)

AlgorithmesRéseauxDonnées Cloud computing

Catégories de méthodes d’analyse des données

© Henri Isaac ∣ 2017 8

Data

Mining

Knowledge Data Discovery

Databases

Statistics

Artifical Intelligence

Machine

Learning

Deep

Learning

Les différentes catégories d’IA

Différence entre algorithmes classiques et machine learning

© Henri Isaac ∣ 2017 12

Machine learning Statistiques classiques

Réseaux, graphes Modèle

Pondération Paramètres

Apprentissage Ajustement

Généralisation Tests de performance

Apprentissage supervisé Régression /Classification

Apprentissage non supervisé Estimation de densité /

Segmentation

Différences d'usage entre la BI et le Big Data (Larson, Cheng 2016)

© Henri Isaac ∣ 2017 13

Critères Business Intelligence Big Data

Type d’analyse Descriptive, Prédictive Prédictive, Prescriptive

Objectifs de l’analyse

Aide à la décision,

Management de la

performance

Gestion des opérations

Type de donnée Structurées et définisNon structurées, non

définies

Temporalité > 24h Temps réel

Machine learning

Machine learning

Conversational commerce

Recommandation Personalisation

Searchandising Merchandising

Logistique

SécuritéPaiement

Commandes prédictives (Amazon)

Picking prédictif (Amazon)

Optimisation des stocks et pré-

acheminement

Merci de votre attentionHenri.isaac@dauphine.fr

@hisaac25