En matière de gestion d’entreprise aujourd’hui, les algorithmes sont indispensables. D’autant plus que ces derniers sont conçus pour résoudre des problèmes ou pour obtenir des résultats. Ainsi, il en existe pour le marketing entre autres. Par contre, tous ne sont pas performants en entreprise. À cet effet, retrouvez dans 3 types d’algorithmes appropriés pour une gestion d’entreprise.
Les Machines à Vecteur de Support
Encore appelés Séparateurs à Vastes Marges, ces algorithmes servent à séparer les données en classe spécifique. Ils maximisent ainsi les marges de chaque classe, pour ensuite les appliquer à de nouvelles données. Pour identifier des lignes simples, les SVM sont un choix idéal. Grâce à des vecteurs normés hyperplans, il leur est même possible de séparer des données non linéaires. Ces derniers sont très souvent utilisés dans les entreprises de la finance telles que les maisons de Bourses. Ils offrent presque avec précision, des données actuelles et futures.
L’algorithme Apriori
Ce type d’algorithme sert à explorer des données. Son but, c’est de démontrer s’il y a une corrélation positive ou négative entre deux éléments. Le plus souvent, il est utilisé par des équipes commerciales d’une entreprise. Ceci, dans le but d’évaluer les possibles acquisitions d’un produit A du client, liées à l’achat d’un produit B. Par exemple, c’est grâce à cet algorithme que l’équipe de marketing sait si l’achat d’un sandwich est toujours suivi de celui d’un soda. Ainsi, l’entreprise pourra proposer des services allant dans ce sens. Le plus souvent, en fonction de l’analyse de l’algorithme Apriori, des produits sont proposés automatiquement aux clients. Cela se remarque, généralement chez les grands du e-commerce.
Le réseau antagoniste génératif
Cet algorithme est généralement utilisé dans des entreprises de fabrication. Car, c’est un modèle qui imite la distribution des données. Ainsi, grâce à cette fonction, les ingénieurs peuvent fabriquer une même pièce en plusieurs exemplaires. Pour ce fait, deux réseaux que sont le générateur et le discriminateur sont placés en compétitions. Tandis que le premier génère des sorties passables en intégrant les données d’entrée. Le second lui, récupère les sorties de l’autre et les améliore. Cet algorithme est conçu afin de trouver de meilleures solutions. Ainsi, tant que la bonne réponse n’est pas trouvée, le processus reprendra sans cesse.