Machine learning : Définition
Le machine learning est une technologie qui permet à une machine d’apprendre par elle-même à partir de données. Contrairement aux logiciels classiques qui suivent des règles fixes, un système basé sur cette technologie évolue avec l’expérience. Il repère des schémas, améliore ses performances au fil du temps et prend des décisions de manière autonome.
Machine learning et intélligence artificielle
Le machine learning est une branche importante de l’intelligence artificielle (IA). Pour faire simple, l’IA regroupe toutes les techniques qui permettent à une machine d’imiter certaines capacités humaines, comme réfléchir, décider, comprendre ou apprendre. Ces fonctionnalités peuvent être utiles dans de nombreuses situations.
Le machine learning se base sur l'apprentissage et l'observation
Pour imiter la capacité humaine à apprendre, le machine learning s’appuie sur les données. Il ne suit pas des règles figées, mais analyse des exemples pour en tirer des conclusions. Par exemple, si on lui montre des centaines de photos de chats et de chiens, il apprend à les reconnaître tout seul, sans qu’on lui explique comment faire. Ainsi, il fonctionne comme un humain qui découvre par l’observation et l’expérience.
Il fait des prédictions
Pour se rapprocher de notre manière de raisonner, le machine learning prédit ce qui pourrait se produire. Il ne se contente pas de regarder le passé, il anticipe l’avenir. Par exemple, il peut prévoir une rupture de stock, un pic de vente ou une tendance du marché. Grâce à cela, il aide à prendre des décisions plus rapides et plus pertinentes.
Il s’adapte quand le contexte change
Enfin, le machine learning ajuste son comportement lorsque les données évoluent. Si une nouvelle information entre en jeu, il l’intègre immédiatement à son raisonnement. Il s’améliore avec le temps, sans qu’on ait besoin de tout reprogrammer. Cette capacité d’adaptation est essentielle pour coller à la réalité, qui change en permanence.
Machine learning et ERP
Dans les ERP, le machine learning apporte une réelle valeur ajoutée. Il analyse les données internes (ventes, achats, stocks, comptabilité, etc.) pour aider les entreprises à mieux anticiper et à automatiser certaines tâches.
L’OCR : un exemple concret de machine learning
Parmi les applications concrètes du machine learning dans un ERP, on retrouve l’OCR (reconnaissance optique de caractères). Cette technologie lit automatiquement des documents comme des factures, des bons de commande ou des justificatifs papier. Ensuite, elle extrait les informations importantes (montants, dates, numéros de TVA) et les intègre dans le système.
Les alertes de réapprovisionnement automatiques
Le machine learning joue aussi un rôle clé dans la gestion des stocks. En analysant l’historique des ventes, les pics de demande et les délais fournisseurs, il peut détecter les moments où un produit risque de manquer. Dès qu’un seuil critique est atteint, l’ERP envoie automatiquement une alerte de réapprovisionnement.
Exemple simple
Prenons l’exemple d’une entreprise de distribution spécialisée dans les fournitures de bureau. Elle reçoit chaque jour des dizaines de factures fournisseurs sous différents formats : PDF, scans papier ou photos prises sur smartphone. Grâce à son ERP équipé de machine learning et d’OCR, le système lit automatiquement chaque facture, reconnaît les informations clés (référence produit, montant, fournisseur, date) et remplit les champs comptables sans intervention manuelle. Résultat : l’équipe gagne du temps et évite les erreurs de saisie.
En parallèle, le module de réapprovisionnement automatique surveille les niveaux de stock en temps réel. Dès qu’un produit essentiel comme du papier ou des cartouches d’encre atteint un seuil critique, l’ERP envoie une alerte ou passe une commande automatiquement auprès du fournisseur habituel. Ainsi, l’entreprise évite les ruptures, garantit la continuité de ses services, et réduit les coûts liés aux urgences ou aux surstocks.
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