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Emploi : Quels sont les profils de la Maîtrise du risque en AMOA

Emploi : Quels sont les profils de la Maîtrise du risque en AMOA ?

Les capacités ou compétences suivantes sont nécessaires pour une analyse des risques et une gestion efficace du risque AMOA :

Gestion des incidents AMOA

Il permet de développer un processus en boucle pour l’enregistrement des incidents, en faisant une analyse des risques sur le même qui permet de définir la cause profonde qui l’a provoquée et de pouvoir, sur la base de celle-ci, définir les actions opportunes avec lesquelles lui donner un traitement.

La gestion des incidents est un processus réactif, mais elle est d’une grande utilité pour les organisations, car elle leur permet de tirer des enseignements des problèmes et des conflits survenus afin de prendre les mesures qu’elles jugent appropriées pour les prévenir.

Il s’agit donc d’une capacité essentielle dans la gestion du risque opérationnel et elle s’applique principalement aux risques liés à des événements.

Gestion du changement

Comme mentionné précédemment, lorsque des changements sont introduits dans n’importe quel aspect des opérations, il est courant que de nouvelles sources de risque apparaissent et puissent générer des incidents. En ce sens, en appliquant un processus de gestion du changement approprié, nous contribuons à ce que le personnel puisse identifier, évaluer et approuver systématiquement les modifications à introduire avant de les rendre effectives.

La gestion du changement s’applique généralement aux risques motivés par le changement.

Évaluation des risques

Cette compétence implique la réalisation d’un processus permettant d’identifier les dangers dans les différentes opérations, afin de procéder à l’analyse appropriée en vue de les hiérarchiser pour pouvoir appliquer les contrôles pertinents et les surveiller efficacement.

Ce processus d’évaluation des risques est proactif afin de parvenir à une amélioration continue et est appliqué dans les évaluations réalisées pour améliorer les installations, les systèmes de production ou les zones de travail, afin d’atténuer tout risque opérationnel éventuel.

Cette troisième compétence peut être appliquée à tous les types de risques, qu’ils soient liés à la performance, aux événements ou aux changements.

Machine Learning ou Deep Learning ?

Machine Learning ou Deep Learning ?

L’intelligence artificielle est rendue possible par plusieurs concepts. Les deux plus importants sont le Machine Learning en ce qui concerne l’apprentissage automatique et le Deep Learning en ce qui concerne l’apprentissage profond. Bien qu’il s’agisse de deux méthodes différentes, ces deux termes sont souvent confondus.

Qu’est-ce que le machine learning ?

C’est une technologie connue pour son ancienneté et sa simplicité. Cette technologie est déployée par le biais d’un système algorithmique qui s’adapte automatiquement en fonction des retours faits par l’utilisateur. En termes simples, la machine apprend sans programmation. Une condition essentielle pour sa mise en œuvre est l’existence de données organisées. Ensuite, la structuration et la catégorisation des données serviront à alimenter le système. Cela lui permettra d’assimiler la classification de nouvelles données similaires. Sur cette base, le système effectue ensuite des actions.

Petit point sur le deep learning ?

Appartenant à la grande famille de l’apprentissage, le Deep Learning s’appuie sur les technologies de réseaux de neurones pour apprendre des fonctionnalités à un niveau supérieur en utilisant les informations fournies. Les données structurées ne sont pas nécessaires pour ce type d’intelligence artificielle. Inspirées du cerveau humain, il s’agit de neurones artificiels organisés en couches où chaque couche contribue à alimenter la couche suivante et permet d’ajuster le modèle mathématique sous-jacent. Les données non structurées ne sont pas un obstacle à son déploiement. Mais il est clair que le Deep learning doit s’appuyer sur un large volume d’informations/ de situations pour être performant dans la détection des similarités.

Quelle est la différence entre les deux ?

La différence entre ces deux technologies d’intelligence artificielle réside dans les résultats produits par les différents algorithmes et les méthodes d’intervention en aval. La première technologie traite des données quantitatives et structurées. Cependant, les retours de prédictions inexactes nécessitent l’intervention d’un ingénieur pour d’éventuels ajustements. En revanche, la seconde, le modèle Deep Learning, dispose d’algorithmes capables de déterminer l’exactitude d’une prédiction sans intervention humaine. Le Deep Learning est aujourd’hui quasiment incontournable dans la reconnaissance de forme, le traitement du langage naturel (NLP), la construction d’un bot ou encore le diagnostic médical.

En quoi le chatbot pourrait améliorer la relation client d’une entreprise ?

Les besoins des consommateurs évoluent en permanence, et les enseignes ont bien compris les enjeux de la satisfaction dans le parcours des acheteurs. L’innovation est la recette magique pour offrir une expérience incomparable. Alors en quoi le chatbot pourrait-il améliorer la relation client d’une entreprise ?

Il réduit le temps de réponse

Intelligence artificielle et émotion, c’est l’association improbable. Et pourtant, l’agent conversationnel est capable de susciter une émotion positive grâce à des interactions rapides et efficaces comme une prise de rendez-vous, une information commerciale, ou encore un suivi de commande. Il est disponible à n’importe quelle heure de la journée et de la nuit, et supprime le temps d’attente. Avec lui, terminé les transferts sauvages de service en service pour trouver le bon interlocuteur ; il traite les demandes simples avec succès. Les requêtes les plus fréquentes pourront être automatisées et seront prises en charge par le bot. Libérés des tâches sans valeur ajoutée, les téléconseillers auront la liberté de se concentrer sur des activités plus valorisantes et répondre aux sollicitations complexes.

La majorité des techniques de ce traitement reposent sur l’apprentissage automatique pour déduire le sens des langues humaines. Cette technologie se positionne par ailleurs comme étant la force motrice des applications fréquentes comme les applications de traduction de langues, les traitements de texte (pour vérifier l’exactitude grammaticale des textes), les applications d’assistant personnel, etc.

Il fait bien du premier coup

Le chatbot maîtrise la relation avec un accès direct à l’historique client. Sa mission prioritaire est d’apporter une réponse immédiate et pertinente. Sa connaissance du dossier lui permet de résoudre un problème dès le premier contact, évitant ainsi la réitération d’appels et l’insatisfaction. Et pourquoi ne pas imaginer une démarche proactive dont l’objectif serait d’anticiper les besoins, voire de détecter des opportunités de business ? La machine et l’humain seraient ainsi complémentaires pour offrir un service efficace et performant. La solution de conversation en ligne permet de réduire les coûts de traitement du service support et d’améliorer l’image d’une entreprise.

De grandes marques lui ont fait confiance et ont vu nettement leurs sondages de satisfaction s’améliorer : SNCF, FNAC, Orange…

Quelles sont les tendances des langages de programmation les plus demandés dans les SI ?

Quelles sont les tendances des langages de programmation les plus demandés dans les SI ?

Il peut sembler un peu tiré par les cheveux de penser que les langages les plus demandés en 2020 seront les mêmes que ceux qui triompheront en 2021. Toutefois, si l’on examine les tendances et les modèles de l’indice TIOBE, il semble que les changements ne soient pas radicaux d’une année à l’autre.

Les langages les plus populaires chez le développeur web

Prenons l’exemple des cinq langues les plus populaires en 2020 selon l’indice TIOBE. La liste comprend des langages aussi connus que C, Java, Python, C++ et C#. À l’exception de Python, les quatre autres figuraient déjà dans le TOP 5 en 2015 et 2010. De plus, si l’on compare l’indice 2020 et 2019, le seul changement se situe entre C et Java, qui échangent leur place dans le classement.

Mais si l’on descend dans la liste, on constate une augmentation de la popularité de certains langages de, bien qu’ils ne soient pas encore parmi les premiers. R, par exemple, se distingue, passant de la 19e à la 9e place en un an. Au cas où vous ne le sauriez pas, R est un langage spécialisé dans les graphiques et le calcul statistiques. Il est sous licence libre GNU et a été développé en 1993 par Bell Labs, anciennement propriété d’AT&T et maintenant propriété de Lucent Technologies.

Les autres langages qui ont fait un grand bond en avant sont Swift et Perl. Le langage d’Apple, lancé en 2014, bondit de la 16e à la 12e place, tandis que Perl (1987) passe de la 20e à la 13e place.

Nous avons mentionné le TOP 5 brièvement parce qu’il n’est pas nécessaire de les présenter. Java est toujours un langage utilisé dans les applications professionnelles ou de recherche grâce à sa polyvalence et à la facilité de programmation dans ce langage. En outre, il reste le langage officiel d’Android, même s’il accorde de plus en plus d’importance à Kotlin. À titre de curiosité, Kotlin est classé 34e dans l’indice TIOBE.

Conclusion

Depuis des années, Python est devenu un langage de référence, notamment pour le développeur web dans le traitement des données et dans des domaines de recherche en plein essor comme l‘intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique.