Comment votre application peut libérer la puissance de l’IA (et pourquoi elle devrait le faire)

Les applications basées sur l’apprentissage automatique sont un catégorie de tête parmi les startups financées, et les raisons en sont claires. L’apprentissage automatique (ML) offre aux développeurs d’applications mobiles de nouveaux outils de personnalisation, de prédiction du comportement des utilisateurs, d’amélioration de la sécurité et de diffusion de publicités mieux ciblées. L’adoption de cette technologie donne aux startups et à leurs équipes de développement les moyens d’inclure des fonctionnalités attrayantes capables d’attirer et de fidéliser un public.

L’inclusion de l’apprentissage automatique facilite l’ajout de fonctionnalités telles que personnalisation ou même prédire le comportement des utilisateurs. De plus, le ciblage de la publicité intégrée à l’application devient plus efficace et potentiellement utile pour l’audience d’une application. Enfin, tirer parti des modèles ML visant à détecter les comportements en ligne néfastes améliore l’efficacité d’une application. la cyber-sécurité empreinte.

Donc, si l’apprentissage automatique a du sens pour votre prochain projet de développement d’applications mobiles, quels sont certains des meilleurs cas d’utilisation pour son inclusion ? Voici quelques informations sur l’ajout de l’apprentissage automatique à une application mobile, applicables aux plates-formes iOS et Android. Tirez parti de ces informations pour donner à votre prochaine entreprise les meilleures chances d’avoir un véritable impact dans le monde des affaires moderne.

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Apprentissage automatique pour la fonctionnalité de raisonnement

Intelligence artificielle (IA) se cachent actuellement dans certaines des applications les plus populaires du marché mobile. Regardez simplement un logiciel de cartographie comme Google Maps. Les modèles d’apprentissage automatique prennent en compte le volume de trafic actuel, la construction de routes, les accidents en temps réel et d’autres considérations pour tracer une voie qui, en fin de compte, fait gagner du temps.

Toute application mobile utilisant des fonctionnalités de cartographie bénéficie de l’application de fonctionnalité de raisonnement alimenté par l’apprentissage automatique et les données de crowdsourcing à partir des actions et des entrées des utilisateurs. En plus de Google et d’Apple Maps, la propre application d’Uber fournit une fonctionnalité similaire pour déterminer le chemin le plus opportun entre deux emplacements. En termes simples, l’apprentissage automatique analyse toutes ces informations en temps réel et calcule l’itinéraire optimal beaucoup plus rapidement et en toute sécurité qu’un conducteur ou un passager humain.

Une fonctionnalité de raisonnement similaire reste une excellente raison d’intégrer l’apprentissage automatique dans une application mobile. Par exemple, cette logique de recherche d’itinéraire alimentée par ML profite également au monde de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement, aidant les entreprises à économiser de l’argent tout en expédiant les matériaux plus rapidement.

Cependant, ces avantages aller au-delà des applications en utilisant la cartographie. L’application de clavier virtuel de Google, Gboard, utilise l’IA sous la forme d’un comportement prédictif pour faire des suggestions de mots lors de la frappe. Même les chatbots virtuels utilisés pour optimiser la fonction de service client dans plusieurs secteurs d’activité bénéficient du raisonnement de l’IA. Ces cas d’utilisation fournissent une raison évidente d’inclure l’apprentissage automatique dans toute application mobile moderne dans l’espoir d’avoir un impact.

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Apprentissage automatique pour la personnalisation

L’une des plus grandes capacités de l’apprentissage automatique implique sa capacité à analyser des quantités massives de données aussi vite que possible. Cette fonctionnalité entre en jeu dans une variété d’applications de streaming fournissant aux utilisateurs des recommandations basées sur leur historique de visionnage ou d’écoute. De plus, dans une approche plus controversée concernant la confidentialité des données, l’historique de navigation Web fournit également des informations utilisées pour générer de la publicité en ligne basée sur un utilisateur spécifique.

Les services de télévision et les fournisseurs de streaming over-the-top exploitent les moteurs de recommandation alimentés par ML sur le Web et dans les applications mobiles. Les applications utilisées dans appareils de diffusion en continu, tels que Roku et Apple TV, tirent également parti de cette approche. Cette fonctionnalité ajoute un niveau de personnalisation pour engager les utilisateurs, les rendant plus susceptibles de conserver leurs abonnements au service au fil du temps.

Comme le raisonnement basé sur l’IA, la fonctionnalité de recommandation a également un sens pour les applications dans une variété de cas d’utilisation au-delà du divertissement. Applications d’achat bénéficient particulièrement de cette approche, y compris les épiceries ou la plupart des autres détaillants. L’historique d’achat d’un client – combiné à des données en ligne et à des profils de données client similaires – fournit des données fructueuses pour les modèles d’apprentissage automatique, Amazon en fournissant un exemple évident sur son site Web et son application mobile.

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Apprentissage automatique pour l’analyse comportementale

L’apprentissage automatique offre également la possibilité de analyser comment un utilisateur interagit avec une application mobile. Ce niveau d’analyse alimente une myriade de fonctionnalités utiles qui, à première vue, peuvent sembler sans rapport.

Un exemple concerne un utilisateur de l’application mobile d’une société financière. L’application analyse leur historique de transactions et leur méthodologie pour économiser et dépenser de l’argent. De manière similaire à un moteur de recommandation mentionné précédemment, il utilise ces données pour offrir des économies personnalisées ou des recommandations de compte pour aider à optimiser les perspectives financières du client. Grâce à l’analyse du comportement, les nouveaux utilisateurs peuvent même bénéficier d’informations sur la manière dont ils pourraient adopter de meilleures habitudes de consommation en fonction de leurs entrées d’intégration et d’expériences client similaires.

Un cas d’utilisation encore plus critique révèle comment l’analyse comportementale aide à détecter les activités suspectes dans le monde de la cybersécurité. En fait, les entreprises du secteur des opérations de sécurité s’appuient de plus en plus sur l’IA et l’apprentissage automatique pour lutter contre le fléau de la cybercriminalité. En utilisant l’exemple de l’application financière, l’apprentissage automatique offre également la possibilité de détecter un comportement anormal et de bloquer toute transaction frauduleuse potentielle en conséquence.

Cet aperçu de haut niveau fournit, espérons-le, quelques éléments de réflexion sur les nombreuses possibilités de mise en œuvre de l’apprentissage automatique dans votre prochaine application mobile. Fournir des fonctionnalités telles que la personnalisation, un moteur de recommandation et une analyse prédictive comportementale profite à toute application mobile moderne qui espère se démarquer d’un pack en pleine croissance. Attendez-vous à ce que vos concurrents envisagent d’adopter une approche similaire basée sur l’apprentissage automatique, car elle devient rapidement une nouvelle norme.