L’une des applications potentielles les plus importantes des systèmes d’apprentissage automatique est l’exploitation d’importantes efficacités pour les processus et opérations métier. Ce domaine est toujours en plein essor à mesure que l’apprentissage automatique évolue et que les fournisseurs proposent aux entreprises des outils plus puissants pour évaluer les scénarios commerciaux.
En général, l’apprentissage automatique peut apporter des gains d’efficacité en examinant un plus grand éventail de possibilités et de choix, dont certains peuvent sembler inefficaces à première vue. Un excellent exemple est un processus appelé recuit simulé qui implique des algorithmes qui produisent des résultats de la même manière que les ingénieurs refroidissent le métal après le forgeage. Dans un sens, le système collecte les données et examine ces chemins ou résultats inefficaces pour déterminer si, s’ils sont combinés, modifiés ou manipulés de quelque manière que ce soit, ils peuvent réellement produire un résultat plus efficace. Le recuit simulé n’est que l’une des nombreuses façons dont les data scientists peuvent créer des modèles complexes capables d’extraire des options plus efficaces.
Une façon d’envisager ce type de capacité d’apprentissage automatique consiste à examiner l’évolution des systèmes de navigation GPS au cours des dernières années. Les premières générations de systèmes de navigation GPS pourraient fournir aux utilisateurs un certain nombre d’itinéraires les plus efficaces basés sur des données très basiques – ou plutôt, des données qui nous semblent aujourd’hui très basiques. Les utilisateurs pouvaient trouver l'itinéraire le plus rapide en utilisant les autoroutes, l'itinéraire le plus rapide sans péage, etc. Cependant, comme les automobilistes l'ont appris, le GPS n'était pas d'une efficacité optimale, car il ne comprenait pas les problèmes tels que les travaux routiers, les accidents, etc. Avec les tout nouveaux systèmes GPS, ces les résultats sont intégrés à la machine et le GPS fournit des réponses beaucoup plus efficaces, encore une fois, parce que l'algorithme prend en compte des chemins qui peuvent sembler inefficaces à un système plus basique. En apprenant, la machine découvre des gains d’efficacité. Il les présente à l’utilisateur et offre ainsi un service beaucoup plus optimisé. C'est le genre de chose que l'apprentissage automatique ferait pour les entreprises : il libérerait de l'efficacité en découvrant des chemins cachés qui sont optimaux et efficaces, même s'ils nécessitent une certaine complexité analytique. Ces systèmes, qui visent à fournir des résultats optimaux, ne sont pas seulement utilisés pour l'exploration de la business intelligence numérique ; par exemple, un rapport de GE montre comment l'utilisation de systèmes d'apprentissage automatique peut améliorer considérablement le fonctionnement des centrales au charbon fournissant de l'électricité aux communautés.