Le document aborde l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur l'e-commerce, en soulignant un changement de perception depuis 2005. Il décrit les différentes catégories d'IA et leurs applications, telles que le machine learning dans la personnalisation et l'optimisation des opérations. Enfin, il compare la business intelligence et le big data, mettant en avant les objectifs et types d'analyse associés à chacun.

1. Intelligence Artificielle & E-commerce
Henri ISAAC
Université Paris-Dauphine | PSL

2. Agend
a
Intelligence artificielle mythe ou réalité?
E-commerce & intelligence artificielle ?
Les applications IA en e-commerce

5. Intelligence artificielle mythe ou réalité?
Deux vagues d’IA considérées comme
des échecs (1980s 1990s)
Scepticisme général gagne les
chercheurs
Depuis 2005 changement total de vision

6. Une mise en réseau du monde
Une généralisation de la mise en données du
monde (datafication)

7. AlgorithmesRéseauxDonnées Cloud computing

8. Catégories de méthodes d’analyse des
données
© Henri Isaac ∣ 2017 8
Data
Mining
Knowledge Data Discovery
Databases
Statistics
Artifical Intelligence
Machine
Learning
Deep
Learning

9. Les différentes catégories d’IA

12. Différence entre algorithmes classiques et
machine learning
© Henri Isaac ∣ 2017 12
Machine learning Statistiques classiques
Réseaux, graphes Modèle
Pondération Paramètres
Apprentissage Ajustement
Généralisation Tests de performance
Apprentissage supervisé Régression /Classification
Apprentissage non supervisé Estimation de densité /
Segmentation

13. Différences d'usage entre la BI et le Big Data
(Larson, Cheng 2016)
© Henri Isaac ∣ 2017 13
Critères Business Intelligence Big Data
Type d’analyse Descriptive, Prédictive Prédictive, Prescriptive
Objectifs de l’analyse
Aide à la décision,
Management de la
performance
Gestion des opérations
Type de donnée Structurées et définis
Non structurées, non
définies
Temporalité > 24h Temps réel

14. Machine learning

15. Machine learning

16. Conversational commerce

20. Recommandation Personalisation
Searchandising Merchandising
Logistique
SécuritéPaiement

36. Commandes prédictives (Amazon)
Picking prédictif (Amazon)
Optimisation des stocks et pré-
acheminement

37. Merci de votre attention
Henri.isaac@dauphine.fr
@hisaac25