Optimisation Mathématique VS Machine Learning : Comment choisir son outil d'IA d’aide à la décision ?

L'optimisation mathématique et le machine learning sont deux principales technologies permettant d'une part, de générer des solutions pour des décisions complexes et d'autre part, de prédire des actions pour guider les décisions futures. Dans un récent article publié par Forbes, Edward Rothberg (PDG et co-fondateur de Gurobi) met en évidence 4 différences principales entre l'optimisation mathématique et le machine learning liées aux types d'analyse*, aux applications, à l'adaptabilité et à la maturité.
Différences principales entre le Machine Learning et l'Optimisation Mathématique
Figure 1. Machine Learning VS Optimisation Mathématique

Consultez notre précédent article sur l’analyse prescriptive pour en savoir plus !

Comment l’optimisation mathématique améliore-t-elle la résolution de vos problèmes ? À l’aide de technologies d’aide à la décision, un solveur applicatif sur mesure est capable de prendre en compte plusieurs niveaux de décision pour garantir une performance opérationnelle systémique. En optimisant ces niveaux de décision simultanément, il augmente la rentabilité à l’échelle mondiale, pour faire plus et mieux tout en consommant moins.

Lorsque les technologies de machine learning atteignent leurs limites dans le cadre de problèmes très complexes, les technologies d’optimisation mathématique prennent le relais de manière complémentaire pour obtenir les meilleurs résultats.

Découvrez-en plus dans l’article Forbes!

Publié le 25/10/2021.
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