Le rôle de l'apprentissage automatique dans le développement d'applications mobiles : un guide complet

Introduction

L'apprentissage automatique, l'ingrédient qui a changé notre utilisation des applications mobiles aujourd'hui, n'est pas seulement un mot ordinaire mais une technologie de base qui définit l'innovation dans le développement d'applications mobiles : de l'amélioration de l'expérience utilisateur aux fonctionnalités complexes du backend.

Aujourd'hui, la plupart des applications mobiles utilisent des assistants vocaux, des moteurs de recommandation et des traductions en temps réel, des fonctions rendues possibles par l'apprentissage automatique. Avec l’essor de la technologie 5G, accompagné d’une explosion du trafic de données mobiles, le ML est désormais intégré aux applications à un rythme auparavant inimaginable.

Dans cet article, nous passerons en revue les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, son impact sur le marché des applications mobiles, la manière dont il peut être utilisé pour repenser l'expérience utilisateur et ce que ces années pourraient nous réserver.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Sans programmation explicite, il permet aux systèmes d’apprendre des données et d’améliorer les performances. Contrairement à d'autres types de programmation, qui sont codés avec un ensemble d'instructions, les algorithmes de ML analysent les données et détectent des modèles pour effectuer des prédictions ou des jugements.

Cela se résume à des applications plus intelligentes et plus intuitives dans le développement d’applications mobiles. Par exemple, Netflix utilise le ML pour suggérer des émissions, et Google Translate est un autre exemple d'utilisation pour la traduction linguistique en temps réel. En fait, l'analyse prédictive basée sur l'IA, déjà utilisée par 19 % des entreprises, aide les applications à prédire quand un utilisateur a besoin de quelque chose et à offrir une expérience plus personnalisée.

À la base se trouvent trois concepts principaux autour de l’apprentissage automatique :

1. Données

L’apprentissage automatique est strictement basé sur les données. Plus un algorithme spécifique doit traiter de données, mieux il capture les modèles et fait de très bonnes prédictions. Mais dans les applications mobiles, cela peut provenir de plusieurs sources, par exemple l'interactivité des utilisateurs, l'historique de localisation, les enregistrements d'achats ou même les capteurs des smartphones.

Par exemple, une application de fitness peut apprendre comment un utilisateur a réalisé ses séances d'entraînement pour proposer des objectifs spécifiques, tandis qu'un service de livraison de nourriture peut utiliser des commandes passées pour suggérer des repas.

2. Algorithmes

Les modèles mathématiques qui examinent et apprennent à partir des données sont appelés algorithmes. Trois catégories existent :

Apprentissage supervisé :formé sur des données étiquetées, telles que la détection des spams.

Apprentissage non supervisé :identifiez des modèles dans des données non étiquetées, comme le regroupement des utilisateurs d'applications par comportement.

Apprentissage par renforcement :apprend par essais et erreurs et s'améliore au fil du temps, tout comme les applications de jeu.

3. Modèles

Un modèle d'apprentissage automatique est produit lorsqu'un algorithme est entraîné sur des données. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour automatiser les processus de prise de décision ou générer des prévisions. Pour une application mobile, cela peut inclure des anomalies, du contenu suggéré ou une prédiction du choix de l'utilisateur.

Exemples concrets d'apprentissage automatique dans les applications mobiles

Systèmes de recommandation :la plupart des applications comme Spotify et YouTube, en utilisant le ML, montrent en fait à l'utilisateur les chansons ou les vidéos qu'il aimerait probablement regarder.

Assistants vocaux :Siri d'Apple et Google Assistant utilisent la PNL pour comprendre les mots utilisés par les utilisateurs lorsqu'ils donnent des commandes.

Reconnaissance d'images :ML est utilisé par des applications telles que Google Photos pour classer et trier automatiquement les photos.

Texte prédictif :pour augmenter la précision et la vitesse de frappe, les applications de clavier comme Gboard utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir ce que vous êtes susceptible de taper ensuite.

L'impact de l'apprentissage automatique sur le développement d'applications mobiles

1. Expériences utilisateur personnalisées

L'apprentissage automatique rend les applications intelligentes en apprenant le comportement des utilisateurs. L'analyse des données utilisateur donne aux applications la possibilité de fournir des interfaces, du contenu et des notifications personnalisés. Par exemple, l'application de fitness applique le ML pour concevoir des plans d'entraînement personnalisés en fonction des performances et des objectifs d'un individu.

L'analyse prédictive alimentée par l'IA permettra aux applications de personnaliser les expériences de chaque utilisateur de telle manière qu'il n'y aura pas deux interactions identiques d'ici 2025.

2. Amélioration de la sécurité et de la détection des fraudes

L’une des principales préoccupations des applications mobiles réside dans le facteur sécurité. Dans des domaines tels que la finance et le commerce électronique, l’assurance de la sécurité est ce qui compte le plus. En utilisant le ML, les activités frauduleuses peuvent être détectées en développant des modèles de comportement suspect des utilisateurs. Par exemple, de nombreuses applications de paiement ont récemment commencé à utiliser le ML pour signaler en temps réel toute transaction suspecte.

3. Fonctionnalités avancées grâce à l'intégration 5G

La pénétration de la 5G va changer le monde des capacités des applications mobiles. Bien qu’il soit rapporté que seulement 10 % des connexions mobiles mondiales étaient en 5G en 2022, le taux de pénétration dépassera les 50 % à la fin de cette décennie. Une bande passante plus importante et des vitesses plus rapides offriront des fonctionnalités beaucoup plus puissantes basées sur le ML, notamment des expériences AR et un traitement vidéo en temps réel.

4. Performances améliorées des applications

Le trafic de données mobiles devrait atteindre 330 exaoctets par mois d’ici 2028 ; les développeurs ont donc besoin de solutions plus efficaces pour faire face à une telle explosion. Le ML peut optimiser les processus backend, offrant à une application des performances supérieures avec moins de latence ou de retard, et les plateformes de streaming en ligne utilisent le ML qui ajuste dynamiquement la qualité vidéo en temps réel en fonction des conditions du réseau pour rendre la visualisation impeccable.

5. Des recommandations plus intelligentes

Des applications de commerce électronique au streaming de musique, toutes disposent de moteurs de recommandation qui fonctionnent sur le principe du ML. Ces algorithmes, examinant l'historique de navigation et les préférences, suggéreront des produits, des playlists ou des articles. En règle générale, les clients s'engagent et sont retenus lorsqu'une entreprise utilise des recommandations basées sur le ML.

6. Reconnaissance vocale et d'image

Dans les assistants vocaux Siri et Alexa, la reconnaissance vocale et la PNL s'appuient principalement sur le ML, où des applications telles qu'Instagram utilisent le ML sur une plate-forme basée sur l'image pour faciliter le marquage automatique ou la modération du contenu, parmi de nombreuses autres fonctionnalités de ce type qui ont redéfini le comportement des utilisateurs. de communication avec leurs appareils portables.

Note finale

L’apprentissage automatique n’est pas seulement l’avenir du développement d’applications mobiles ; elle est déjà là, notamment en termes de fonctionnement des applications et de manière dont les utilisateurs interagissent avec elles. À mesure que de plus en plus d’entreprises utilisent le ML pour améliorer leurs opérations, la demande d’applications plus intelligentes et plus intuitives ne fera qu’augmenter.

Le marché de l'apprentissage automatique devrait se développer considérablement au cours des prochaines années, avec un TCAC de 36,08 % entre 2024 et 2030. Qu'il s'agisse d'expériences personnalisées, d'une sécurité renforcée ou de performances d'application transparentes, le ML établit de nouvelles normes pour ce que les applications mobiles peuvent réaliser. .

Pour les développeurs, les entreprises et toute société de développement de logiciels , la seule façon de rester en tête dans le secteur des applications mobiles sera d’accueillir l’apprentissage automatique, avec tout son potentiel de transformation. La prochaine grande innovation dans le développement d’applications pourrait être simplement un modèle de données.