Le Machine Learning peut être défini comme une technologie permettant aux ordinateurs de s’engager dans un processus d’apprentissage automatique, sans avoir été programmés pour cela au préalable. Cette technologie est une émanation directe du Big Data, les ordinateurs s’appuyant sur les bases de données pour s’entraîner et apprendre. Elle constitue une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mais en quoi la technologie Machine Learning peut-elle se mettre au service des directions financières ? Et surtout, comment l’accueillir au mieux pour en recueillir tous les bénéfices potentiels ?
C’est ce que nous allons voir en détail dans cet article.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning n’est pas la dernière technologie “à la mode” : en réalité, elle a été créée dans la seconde moitié du XXe siècle, aux débuts de l’intelligence artificielle. Depuis plusieurs années, cependant, elle s’est imposée comme une discipline à part entière, grâce à l’émergence d’Internet et à l’arrivée du Big Data.
Définir de manière simple le Machine Learning
Le Machine Learning, que l’on traduit par “apprentissage automatique” en français, est une technologie liée à l’intelligence artificielle, qui permet aux machines et/ou aux ordinateurs d’apprendre de manière automatisée, et dont l’objectif est de mettre en place des opérations systématiques. Grâce au Machine Learning, la machine apprend de manière autonome, ce qui lui évite de reproduire d’éventuelles erreurs humaines. Au fur et à mesure de son apprentissage, l’algorithme apprend à automatiser les tâches en fonction des situations qui se présentent et à modéliser des données.
L’avantage de la technologie de Machine Learning
Elle permet de résoudre des problèmes qui s’avèrent trop complexes pour l’être humain, grâce à un algorithme qui se perfectionne au fur et à mesure des opérations qu’il traite. Le Machine Learning est directement lié au Big Data , puisque pour développer puis automatiser leurs “compétences”, les machines ont besoin de se baser sur d’importants flux de données, qu’elles vont ensuite analyser. Le Machine Learning peut être supervisé ou non par une main humaine. Il fonctionne de concert avec le Deep Learning, qui consiste pour une machine à apprendre en profondeur, en analysant les données avec une précision accrue.
Le Machine Learning : une aubaine pour les Directions financières ?
Alors que les piratages informatiques se multiplient et que la cybersécurité prend de l’importance, en conséquence, comme un enjeu de taille pour les entreprises, le Machine Learning pourrait bien constituer une première révolution. En effet, cette technologie s’impose comme l’une des techniques les plus avancées et les plus efficaces pour détecter, puis neutraliser les menaces qui pèsent sur les systèmes informatiques. En analysant d’immenses volumes de données (analyse qui se perfectionne au fil du temps) , les algorithmes de Machine Learning surpassent la surveillance humaine, nécessairement faillible. L’intégration de l’intelligence artificielle à la stratégie de sécurité informatique des entreprises permet donc de gagner en agilité et en efficacité, mais aussi… en sérénité d’esprit.
Pour résumer, le Machine Learning apporte ainsi de nombreux bénéfices aux Directions financières, comme l’automatisation de certaines tâches à faible valeur ajoutée (gain de temps), et l’amélioration de l’analyse et du reporting des données financières (gain d’efficacité).
Comment accueillir la technologie du Machine Learning dans les services financiers ?
Véritable technologie d’avenir, le Machine Learning n’est pas pour autant une solution miracle. Aussi, avant de l’intégrer dans l’entreprise, il convient de prendre en compte certains paramètres.
L’adaptation
Premièrement, il est important de comprendre les besoins du service pour déployer la technologie la plus adaptée. Il est également important de garder en tête que le Machine Learning ne peut remplacer la mise en place de pratiques de sécurité, et qu’elle vise avant tout à améliorer les processus existants .
La supervision
Deuxièmement, l’apprentissage automatique prend du temps, car il se base sur une technologie d’amélioration continue. Les algorithmes doivent être supervisés dans un premier temps, pour éviter qu’ils n’apprennent des éléments incorrects. Le Machine Learning ne remplace donc pas une intervention humaine en bonne et due forme. Il est nécessaire de se familiariser avec cette technologie pour pouvoir mettre à profit tout son potentiel et l’intégrer correctement aux processus de l’entreprise.
La définition des objectifs
Enfin, l’objectif visé doit être défini dès l’intégration de la solution Machine Learning. Cette technologie est en effet impropre à résoudre à elle seule des problèmes : il reste nécessaire de définir, au préalable, les résultats attendus et la méthode d’apprentissage visant à les atteindre.
En résumé, le Machine Learning doit être utilisé en bonne intelligence, avec l’aide d’une intervention humaine dont l’objectif sera d’entraîner la machine avec précision et de déceler des solutions suite à l’analyse des données opérée par la machine. La machine ne remplace donc pas l’humain, mais elle l’accompagne dans ces missions.
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POINTS À RETENIR
- Le Machine Learning, traduit par “apprentissage automatique” en français, est une technologie liée à l’Intelligence Artificielle, permettant aux machines et ordinateurs d’apprendre de manière autonome, et dont l’objectif est d’automatiser certaines opérations. Elle rend capable le traitement d’un volume important de données en un temps très réduit.
- Cette technologie apporte de nombreux bénéfices aux Directions financières. Il permet notamment de faire gagner du temps aux équipes opérationnelles en automatisant de nombreuses tâches à faible valeur ajoutée, et d’apporter des gains d’efficacité en améliorant l’analyse et le reporting des données financières.
- Pour autant, elle n’est pas une solution miracle. Avant de l’intégrer dans l’entreprise, il convient : d’adapter et de comprendre les besoins de l’équipe, superviser et l’optimiser en continu les processus définis, définir des objectifs pour mesurer l’efficacité de la technologie.
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