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L’auto-apprentissage, un élément fort du webboosting

Posted by Jean-Pierre Malle on 04/10/11 12:00

La technologie d’analyse inductive incluse dans un logiciel situationnel offre une richesse de compréhension et un degré de pertinence plus élevé que les systèmes d’analyses statistiques classiques existant sur le marché.

Ce degré de pertinence est d’autant plus précis que le logiciel garde en mémoire ses succès et ses échecs et prend automatiquement en compte les résultats (apprentissage automatique) de ses actions passées pour accroître, sans intervention humaine, sa performance dans la durée.

L’auto-apprentissage sera de plus en plus pertinent que le nombre d’internautes sera élevé et qu’il accumulera de l’expérience, comme le vendeur dans son magasin.

Il n’est plus utile d’évaluer et affiner sans fin des scenarii pré paramétrés, les moteurs situationnels apprennent seuls et tirent parti de leur expérience (ce qui marche mieux / ce qui marche moins bien) pour accroître eux-mêmes leurs performances. Ils acquièrent, en quelque sorte, "l’instinct du vendeur" et son expérience terrain.

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