Embed Size (px)
Citation preview
Intelligence Artificielle & E-commerceHenri ISAAC
Université Paris-Dauphine | PSL
Agend
a
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
