Perspectives transformatrices : analyse vidéo de Deep Learning dans la stratégie d'entreprise

Introduction

Le monde de la stratégie commerciale évolue rapidement, tout comme l’utilisation de l’analyse vidéo. Les approches traditionnelles de l'analyse vidéo ne suffisent plus pour comprendre le comportement et les intentions des consommateurs, des employés ou des autres parties prenantes de l'écosystème d'une organisation. Dans cet article, j'explorerai comment l'apprentissage profond peut être utilisé pour capturer de nouvelles informations sur ces interactions importantes et comment elles impactent la stratégie globale de votre entreprise.

L’émergence de l’analyse vidéo d’apprentissage profond

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et un type de réseau neuronal. Il permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, de faire des déductions et d’effectuer des tâches complexes qui nécessiteraient autrement l’intelligence humaine. L'apprentissage profond peut être appliqué pour analyser des vidéos, des images et du texte. Cette technologie a le potentiel de transformer les industries en permettant aux ordinateurs de reconnaître des modèles plus rapidement que les humains, puis d’agir en fonction de ces informations en temps réel.

Data Science UA, à la pointe de cette vague technologique, a exploité la puissance du deep learning pour extraire des informations précieuses à partir de vastes ensembles de données vidéo. Cette méthodologie transcende l'analyse vidéo traditionnelle, permettant l'identification de nuances subtiles et de détails complexes qui pourraient échapper à l'œil humain. En exploitant des réseaux neuronaux profonds, Data Science UA est en mesure d'améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse vidéo, offrant ainsi aux entreprises et aux chercheurs un outil puissant de prise de décision et de découverte.

Le Deep Learning se distingue des méthodes traditionnelles d’analyse vidéo

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, une méthode de création de systèmes d'intelligence artificielle. Les systèmes d'apprentissage profond sont formés pour identifier des modèles dans les données et utiliser ces modèles pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Ce processus est similaire à la façon dont les humains apprennent de nouvelles choses : nous observons certains phénomènes, reconnaissons les similitudes entre eux, puis tirons des conclusions basées sur ces observations.

Les méthodes traditionnelles d'analyse vidéo ont tendance à ne pas être très précises pour identifier des objets ou des événements en temps réel, car elles s'appuient fortement sur des processus manuels (c'est-à-dire qu'un analyste étiquete chaque objet). Cela complique la tâche des entreprises qui souhaitent que leurs outils d'analyse soient suffisamment rapides pour une utilisation immédiate ; s'il n'y a personne disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour étiqueter manuellement chaque séquence enregistrée par des caméras installées dans des installations à travers le monde (ou même à un seul endroit), alors vous aurez du mal à obtenir des informations utiles de votre images!

Leçons tirées de mises en œuvre réussies de l’analyse vidéo d’apprentissage profond

L'analyse vidéo d'apprentissage profond est une technologie transformatrice qui peut être utilisée pour améliorer la stratégie commerciale, l'expérience client, le développement de produits et le marketing.

Voici quelques-uns des principaux enseignements tirés de mises en œuvre réussies :

• L’apprentissage profond a été appliqué avec succès dans divers secteurs, notamment la vente au détail, l’industrie manufacturière et la santé.
• Les modèles d'apprentissage profond peuvent être formés à l'aide de vidéos non structurées telles que des démonstrations de produits ou du contenu généré par l'utilisateur (UGC). Cela permet aux organisations d’exploiter les données disponibles en interne et en externe sans avoir à investir massivement dans les efforts de génération de données de formation.
• L'UGC fournit des informations précieuses sur la manière dont les clients interagissent avec les produits ou services à un niveau individuel, ce que les méthodes traditionnelles de collecte de commentaires ne peuvent pas faire efficacement car elles nécessitent trop d'efforts par répondant et peuvent ne pas être représentatives de toutes les expériences des clients en raison des préjugés introduits au cours de l'enquête. processus d'enquête (par exemple, les acheteurs pourraient être plus susceptibles que les non-acheteurs).

Technologies apparues dans l'analyse vidéo d'apprentissage profond

Les technologies qui ont émergé dans l'analyse vidéo d'apprentissage profond comprennent les réseaux de neurones, l'apprentissage profond, les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents et la mémoire à long terme. Les réseaux de neurones récurrents adaptatifs sont également utilisés pour traiter des données séquentielles telles que du texte ou de la parole. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement profond sont utilisés pour les applications de conduite autonome en entraînant un agent à atteindre un objectif par essais et erreurs dans un environnement où il n'y a pas de signal de récompense. Un exemple populaire de cette technique est AlphaGo, qui a appris à jouer au Go en jouant contre lui-même des millions de fois avant de battre des joueurs professionnels à leur propre jeu.

Les réseaux contradictoires génératifs profonds (GAN) utilisent deux réseaux de neurones concurrents : l'un génère de fausses images basées sur des échantillons d'entrée (le générateur), tandis qu'un autre fait la distinction entre les images réelles et fausses (le discriminateur). En travaillant ensemble, ces deux systèmes d'intelligence artificielle génèrent des images réalistes qui trompent même les humains en leur faisant croire qu'elles sont réelles !

Prévisions sur les progrès de l'analyse vidéo d'apprentissage profond et leur impact potentiel sur la stratégie commerciale.

À mesure que l’IA progresse, il est probable que l’analyse vidéo par apprentissage profond sera utilisée au-delà de la simple révision de vidéos. Il peut également être utilisé pour améliorer la stratégie commerciale et l’expérience client.

Par exemple, l’IA pourrait aider les entreprises à déterminer quels produits intéressent le plus leurs clients et quel type de message est le plus efficace pour convertir les prospects en opportunités de vente. Cela leur permettrait d'optimiser leurs campagnes marketing en ciblant le bon public avec le bon message au bon moment et d'économiser de l'argent en ne dépensant pas d'argent pour des publicités qui ne se convertissent pas bien ou qui sont complètement ignorées (voir Figure 1).

Le Deep Learning est une technologie transformatrice qui peut être utilisée pour améliorer la stratégie commerciale

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) et il est utilisé dans de nombreuses applications, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Il fonctionne en introduisant des données dans un vaste réseau neuronal qui imite la façon dont les neurones se connectent dans le cerveau. Plus vous introduisez de données dans le réseau neuronal et plus votre système est sophistiqué, plus il devient intelligent pour faire des prédictions sur les nouvelles entrées basées sur les expériences passées.

Le potentiel du deep learning pour transformer la stratégie commerciale est énorme : les entreprises peuvent utiliser cette technologie pour tout améliorer, des campagnes marketing aux processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement, en analysant de grandes quantités de données clients plus rapidement que jamais avec les seules méthodes traditionnelles.

Conclusion

Grâce à l’analyse vidéo du deep learning, nous pouvons désormais mieux comprendre comment les gens pensent et agissent. Cette technologie continuera d’évoluer, nous permettant de mieux comprendre le comportement humain et de prédire ce qui va se passer ensuite. Les possibilités en matière de stratégie commerciale sont infinies, depuis un meilleur service client et l'engagement des employés jusqu'à l'amélioration des processus et la prise de décisions sur des achats importants comme des investissements en capital ou des fusions/acquisitions.