Comment l’apprentissage automatique perturbe-t-il le développement d’applications mobiles ?

Les smartphones et les applications mobiles ont apporté un changement de paradigme dans nos vies au cours des dernières années. Aujourd’hui, la technologie s’enrichit de nouvelles tendances à grande échelle. L’apprentissage machine (ML) ouvre une nouvelle ère dans le développement des applications mobiles, qui évoluent rapidement vers des solutions intelligentes centrées sur le mobile.

Les applications mobiles intégrées d’apprentissage automatique ne nécessitent pas de programmation explicite pour fonctionner. Au lieu de cela, elles collectent des données pour tirer des conclusions et apprendre automatiquement et s’améliorer à partir des expériences passées.

Haut de page sociétés de développement d’applications mobiles investissent massivement dans l’apprentissage automatique pour en tirer profit, car le segment prometteur de l’IA illustre des bénéfices importants à terme. D’après Statistale financement de l’IA pour les startups dans le monde s’élève à 38 milliards de dollars. Le marché mondial de l’apprentissage automatique, qui englobe la majorité des logiciels d’IA, devrait passer de 22,6 milliards USD à 126 milliards d’ici à 2025.

De nos jours, les smartphones sont équipés d’assistants vocaux alimentés par l’IA et la plupart des utilisateurs tirent parti de cette technologie pour se faciliter la vie. Par exemple, YouTube affiche la musique que vous souhaitez écouter, et Netflix présente les séries/films en fonction de vos centres d’intérêt passés. De même, Uber vous indique la meilleure heure estimée et le calcul du prix de la course. Tout cela parce que les développeurs du monde entier mettent en œuvre l’IA et la ML pour construire des solutions futuristes. Voyons maintenant comment les développeurs utilisent la ML dans le développement d’applications mobiles et comment elle perturbe l’ensemble du processus.

Comment les développeurs utilisent-ils la ML dans le développement d’applications mobiles ?

Les développeurs d’applications mobiles utilisent l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour mettre au point des applications hyperréalistes qui génèrent une expérience personnalisée pour chaque utilisateur. Les applications intégrant des algorithmes d’apprentissage continu comprennent, apprennent et réapprennent le comportement de l’utilisateur afin d’offrir des services personnalisés. Les meilleures applications sont basées sur les usages ci-dessous :

• L’analyse prédictive est facilitée par l’apprentissage automatique car elle permet à une application de traiter d’énormes quantités de données et de générer des prédictions quantitatives adaptées aux besoins de l’utilisateur.
• Les développeurs d’applications mobiles peuvent former des modules d’apprentissage automatique pour mettre en place des mesures de sécurité proactives qui filtrent les spams et les sites ou courriels non sécurisés.
• L’apprentissage automatique permet la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le traitement du langage naturel pour lire et interpréter le langage, ce qui ouvre la voie au développement de nouvelles applications dans divers domaines.

Voici quelques-unes des meilleures plateformes utilisées par les développeurs pour le développement d’applications d’apprentissage automatique.

Comment l’apprentissage automatique perturbe-t-il le développement d’applications mobiles ?

Il ne fait aucun doute que l’apprentissage automatique et ses applications subséquentes perturbent le développement d’applications mobiles. Qu’il s’agisse de rendre le processus de développement d’applications agile ou d’en stimuler l’efficacité, l’apprentissage automatique offre de nombreux avantages. Voyons à présent comment cette technologie peut être utilisée pour le développement d’applications mobiles. technologie permet d’y parvenir.

Personnalisation

L’intégration de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle dans votre application mobile peut la rendre étonnante. Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent plusieurs sources d’information telles que les activités sur les médias sociaux, les recherches sur Internet et les évaluations de cartes de crédit, et fournissent des recommandations à chaque appareil de l’utilisateur. La personnalisation vous aide à comprendre :

• Vos clients cibles
• Quels sont leurs intérêts ?
• Que peuvent-ils se permettre ?
• Mots clés d’intention de recherche pour différents produits

Sur la base de ces informations, vous pouvez catégoriser le comportement des clients et l’utiliser pour un marketing ciblé. Les grandes marques utilisent le développement d’applications d’apprentissage automatique pour offrir à leurs clients un contenu plus personnalisé, plus pertinent et plus attrayant en fonction de leurs centres d’intérêt, ce qui leur apporte un plus grand bénéfice.

Recherche avancée

Les applications basées sur l’apprentissage automatique améliorent les résultats des recherches de produits et de services. L’algorithme fonctionne sur la base des requêtes de recherche, du défilement de l’écran, des clics et d’autres facteurs afin d’afficher les résultats les plus pertinents pour les utilisateurs. En outre, il analyse également les comportements antérieurs des utilisateurs, leur historique et d’autres actions typiques. Ces données peuvent être utilisées avec les demandes de recherche pour classer les produits et les services. La recherche vocale et la recherche gestuelle peuvent être intégrées pour une expérience utilisateur plus performante.

Prédire le comportement des utilisateurs

Prédire les préférences et le comportement des utilisateurs est l’un des principaux avantages du développement d’applications d’apprentissage automatique. De telles applications mobiles inspectent différents types de données, y compris les détails de l’utilisateur comme l’âge, le sexe, la localisation, la fréquence d’utilisation de l’application, l’historique des recherches, et plus encore, afin d’améliorer les efforts de marketing. Par exemple, Amazon et Flipkart utilisent ce mécanisme principal pour créer des suggestions personnalisées pour chaque utilisateur.

Des publicités plus pertinentes

La plupart des entreprises intègrent aujourd’hui l’apprentissage automatique dans les applications mobiles afin de proposer des résultats adaptés aux préférences de chaque utilisateur. Grâce aux plateformes de gestion de données ciblées pour la publicité, les entreprises évitent désormais d’inonder les utilisateurs de produits et de services qui ne les intéressent pas. Au lieu de cela, grâce au comportement personnalisé des utilisateurs, elles se concentrent sur la génération de publicités qui répondent aux besoins uniques des utilisateurs. Cela leur permet d’économiser de l’argent sur des publicités inappropriées et d’améliorer la reconnaissance de la marque de l’organisation.

Sécurité renforcée

L’apprentissage automatique permet de rationaliser et de sécuriser l’authentification des applications. Des fonctions améliorées telles que la reconnaissance d’images ou la reconnaissance audio permettent aux utilisateurs de configurer leurs données biométriques pour une meilleure sécurité. En outre, les applications d’apprentissage automatique peuvent détecter et interdire les activités suspectes avant d’entrer dans votre appareil.

Wireframes et développement logique

Le développement d’applications par apprentissage automatique s’avère le meilleur moyen de créer des wireframes en utilisant des données massives (big data). Les développeurs du monde entier s’appuient sur l’apprentissage automatique pour effectuer des tests de faisabilité technique à grande vitesse et avec une grande précision. En outre, on dit que l’apprentissage automatique aide à automatiser le développement logique. La plupart du temps, les développeurs et les testeurs ne sont pas en mesure de couvrir les différentes possibilités et les résultats qui requièrent l’intervention de l’utilisateur jusqu’à la dernière étape du développement. C’est là que l’apprentissage automatique vient à la rescousse en mettant en œuvre des scénarios possibles et en améliorant le codage par la reconnaissance de modèles.

Pour conclure !

J’espère que vous avez apprécié les informations communiquées ci-dessus. En fin de compte, nous pouvons dire qu’à l’échelle mondiale, l’apprentissage automatique dans le développement d’applications mobiles réduit l’écart entre l’activité des utilisateurs et les fournisseurs de services. De plus, il maintient l’engagement et rend la plateforme plus conviviale en offrant une expérience utilisateur omnicanale. Encore une fois, il est évident que dans un avenir proche, nous verrons des versions améliorées de ses fonctionnalités.

Si vous envisagez de mettre en œuvre l’apprentissage automatique dans vos applications et de tirer parti de cette technologie émergente, vous pouvez consulter le site suivant les meilleures entreprises de développement d’applications en Inde et d’autres régions. Les experts peuvent vous guider tout au long du processus et vous aider à faire passer votre application au niveau supérieur !