Qu’est-ce que l’IA ? En savoir plus sur l’intelligence artificielle

Termes associés à l’intelligence artificielle

IA est devenu un terme fourre-tout pour toutes les applications qui effectuent des tâches complexes nécessitant auparavant une intervention humaine, comme communiquer avec les clients en ligne ou jouer aux échecs. Le terme est souvent utilisé de manière interchangeable avec les domaines qui composent l’IA tels que le machine learning (ML) et le deep learning.

Il y a cependant des différences. Par exemple, le machine learning est axé sur la création de systèmes qui apprennent ou améliorent leurs performances en fonction des données qu’ils traitent. Il est important de noter que, même si l’intégralité du machine learning repose sur l’intelligence artificielle, cette dernière ne se limite pas au machine learning.

Pour tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle, de nombreuses entreprises investissent massivement dans des équipes de data science. La data science associe les statistiques, l'informatique et les connaissances commerciales pour valoriser diverses sources de données.

L'IA et les développeurs

Les développeurs utilisent l'intelligence artificielle pour effectuer plus efficacement les tâches qui sont sinon effectuées manuellement, se connecter avec les clients, identifier les schémas et résoudre les problèmes. Pour commencer avec l'IA, les développeurs doivent avoir un arrière-plan en mathématiques et se sentir à l'aise avec les algorithmes.

Lorsque vous commencez à utiliser l'intelligence artificielle pour créer une application, elle vous aide à petite échelle. En construisant un projet relativement simple, comme le tic-tac-toe, par exemple, vous apprendrez les bases de l'intelligence artificielle. L'apprentissage par la pratique est un excellent moyen d'améliorer toute compétence, et l'intelligence artificielle n'est pas différente. Une fois que vous avez terminé avec succès un ou plusieurs petits projets, il n'y a aucune limite pour l'intégration de l'intelligence artificielle.

Découvrez comment l'IA peut aider les entreprises

Le principe central de l’IA consiste à reproduire, puis à dépasser, la perception et les réactions des êtres humains dans le monde réel. Cette approche devient rapidement la pierre angulaire de l’innovation. Grâce aux diverses formes de machine learning qui identifient des tendances dans les données afin de générer des prévisions, l’IA peut constituer un véritable atout pour votre entreprise 

• Elle permet de mieux appréhender l’abondance des données disponibles.
• Les prévisions générées facilitent l’automatisation des tâches excessivement complexes ou répétitives.

L’IA dans l’entreprise

La technologie de l’IA améliore les performances et la productivité de l’entreprise en automatisant des processus ou des tâches qui nécessitaient auparavant des ressources humaines. L’intelligence artificielle permet aussi d’exploiter des données à un niveau qu’aucun humain ne pourrait jamais atteindre. Cette capacité peut générer des avantages commerciaux substantiels. Par exemple, Netflix utilise le machine learning pour personnaliser son service, ce qui lui a permis d’accroître sa clientèle de plus de 25 %.

La plupart des entreprises ont fait de la data science une priorité et investissent massivement dans ce domaine. Dans une enquête réalisée par McKinsey en 2021 sur l'IA, 56 % des entreprises ont déclaré adopter l'IA dans au moins une fonction, contre 50 % en 2020. En outre, 27 % des personnes interrogées ont déclaré qu'au moins 5 % des gains pourraient être attribués à l'IA, contre 22 % l'année précédente.

L’intelligence artificielle est exploitable dans la plupart des fonctions, entreprises et secteurs d’activité. Elle comprend des applications générales et spécifiques aux secteurs, par exemple 

• Utilisation de données transactionnelles et démographiques pour prédire la somme que certains clients dépenseront au cours de leur relation avec une entreprise (ou la valeur du cycle de vie des clients)
• Optimisation des tarifs en fonction du comportement et des préférences du client
• Utilisation de la reconnaissance d’images pour identifier des signes de cancer sur des images radiologiques

Utilisation de l’IA par les entreprises

Selon Harvard Business Review, les entreprises utilisent principalement l’IA pour 

• Détecter et dissuader les intrusions de sécurité (44 %)
• Résoudre les problèmes technologiques des utilisateurs (41 %)
• Réduire les tâches de gestion de la production (34 %)
• Évaluer la conformité interne lorsqu’elle fait appel à des fournisseurs approuvés (34 %)

Qu’est-ce qui motive l’adoption de l’IA ?

Trois facteurs stimulent le développement de l’IA dans tous les secteurs d'activité .

• Des fonctionnalités informatiques abordables et hautes performances sont immédiatement disponibles. La puissance de calcul disponible en abondance dans le cloud permet de disposer de fonctionnalités de calcul abordables et aux performances élevées. Avant son développement, les seuls environnements informatiques disponibles pour l’IA n’étaient pas basés sur le cloud et leur coût était prohibitif.
• D’importants volumes de données sont utilisés pour la formation. L’intelligence artificielle doit assimiler un grand nombre de données pour pouvoir faire des prévisions fiables. La facilité d'étiquetage des données ainsi que le stockage et le traitement abordables des données structurées et non structurées permettent de créer et d'entraîner davantage d'algorithmes.
• L’intelligence artificielle apporte un avantage concurrentiel. Les entreprises reconnaissent de plus en plus l’avantage concurrentiel de l’utilisation des informations fournies par l’IA dans les objectifs de l’entreprise et en font une priorité pour l’ensemble de l’entreprise. Par exemple, les recommandations ciblées du système d’IA aident les entreprises à prendre de meilleures décisions, plus rapidement. De nombreuses fonctionnalités et capacités de l’IA contribuent à réduire les coûts et les risques, à accélérer le délai de mise sur le marché, et bien plus encore.

Entraînement et développement de modèles d'IA

Le développement et le déploiement de modèles de machine learning se divisent en plusieurs étapes, notamment la formation et l'inférence. L'entraînement et l'inférence pour l'IA font référence au processus d'expérimentation des modèles de machine learning pour résoudre un problème.

Par exemple, un ingénieur en machine learning peut tester différents modèles de vision informatique, par exemple pour la détection des fractures sur des radiographies.

Pour améliorer la précision de ces modèles, l'ingénieur alimente les modèles avec des données et optimise les paramètres jusqu'à ce qu'ils atteignent un seuil prédéfini. Les besoins d'entraînement augmentent de manière exponentielle chaque année, car les modèles se complexifient.

Les technologies d'infrastructure essentielles à la formation sur l'IA à grande échelle comprennent la mise en réseau de clusters, telles que RDMA et InfiniBand, le calcul par processeurs graphiques bare metal et le stockage à hautes performances.

Avantages et problématiques de la mise en œuvre de l’IA

De nombreux témoignages de réussite démontrent la valeur de l’IA. Les organisations qui ajoutent le machine learning et les interactions cognitives aux applications et processus métier traditionnels parviennent à améliorer considérablement l’expérience utilisateur et la productivité.

Cependant, il existe des obstacles majeurs. Peu d’entreprises ont déployé l’IA à grande échelle, et ce pour plusieurs raisons. Par exemple, lorsqu’elles n’utilisent pas le cloud, les projets de machine learning présentent un coût informatique élevé. Leur conception est également complexe et requiert une expertise pour laquelle les ressources sont très demandées, mais insuffisantes. Pour atténuer ces difficultés, il convient de savoir quand et où intégrer ces projets et à quel moment solliciter l’aide d’un tiers.

Témoignages client sur l’IA

L’intelligence artificielle a été le facteur déterminant de quelques grandes réussites .

• Selon Harvard Business Review, l’Associated Press a produit 12 fois plus d’articles en formant un logiciel d’intelligence artificielle à l’écriture automatique de courts articles d’actualités sur les bilans des entreprises. Cela a permis aux journalistes d’écrire des articles plus détaillés.
• Deep Patient, un outil basé sur l’IA, développé par la faculté de médecine Icahn School of Medicine at Mount Sinai, permet aux médecins d’identifier les patients à haut risque avant même que les maladies ne soient diagnostiquées. L’outil analyse les antécédents médicaux d’un patient pour prédire près de 80 maladies jusqu’à un an avant son apparition, selon insideBIGDATA.

Faire ses premiers pas avec l’IA

Communiquez avec les clients via les chatbots. Les chatbots utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre les clients et leur poser des questions afin d’obtenir des informations. Leur apprentissage étant progressif, ils peuvent considérablement améliorer les interactions client.

Surveillez votre datacenter. Les opérations informatiques peuvent simplifier la surveillance grâce à une plateforme cloud qui intègre toutes les données, vérifie automatiquement les seuils et détecte les anomalies.

Effectuez une analyse commerciale sans expert. Des outils d’analyse dotés d’une interface utilisateur visuelle permettent aux personnes sans compétences techniques d’interroger facilement un système et d’obtenir une réponse compréhensible.

Créer la bonne culture

Pour tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle, et éviter les obstacles qui freinent la réussite de sa mise en œuvre, il faut implanter une culture d’équipe qui adhère entièrement à l’écosystème de l’IA. Dans ce type d’environnement 

• Les analystes de l’entreprise travaillent avec les data scientists pour définir les problèmes et les objectifs.
• Les ingénieurs de données gèrent les données et la plateforme sous-jacente afin qu’elle soit totalement opérationnelle pour l’analyse.
• Les data scientists préparent, explorent, visualisent et modélisent les données sur une plateforme de data science.
• Les architectes informatiques gèrent l’infrastructure sous-jacente indispensable pour favoriser la data science à grande échelle, que ce soit sur site ou dans le cloud.
• Les développeurs d’applications déploient des modèles dans des applications pour créer des produits basés sur les données.

De l’intelligence artificielle à l’intelligence adaptative

Les capacités de l'IA ayant fait leur entrée dans les opérations courantes des entreprises, un nouveau terme est en train de voir le jour : l'intelligence adaptative. Les applications d’intelligence adaptative aident les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales en combinant la puissance des données, internes et externes, en temps réel avec la science décisionnelle et une infrastructure informatique hautement évolutive.

Grâce à ces applications, votre entreprise travaille plus intelligemment. Vous pouvez ainsi proposer à vos clients des produits, des recommandations et des services de meilleure qualité, ce qui génère de meilleurs résultats commerciaux.

L’IA en tant qu’impératif stratégique et avantage concurrentiel

L’intelligence artificielle est un impératif stratégique pour toute entreprise qui souhaite gagner en efficacité, générer de nouveaux revenus et fidéliser ses clients. Elle représente de plus en plus un avantage concurrentiel pour de nombreuses organisations. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent terminer plus de tâches en moins de temps, créer des expériences client personnalisées et attractives et prévoir leurs résultats commerciaux pour générer une plus grande rentabilité.

Mais l’IA reste une technologie nouvelle et complexe. Pour en tirer le meilleur parti, vous avez besoin d’expertise dans la conception et la gestion de vos solutions d’intelligence artificielle à grande échelle. Pour réussir un projet d’IA, il ne suffit pas de recruter un data scientist. Les entreprises doivent mettre en œuvre les outils, processus et stratégies de gestion appropriés pour en garantir le succès.

Meilleures pratiques pour tirer le meilleur parti de l’IA

Le Harvard Business Review énonce les recommandations suivantes aux entreprises qui démarrent avec l’IA :

• Appliquez les fonctionnalités d’intelligence artificielle aux activités qui ont l’impact le plus conséquent et le plus immédiat sur les revenus et les coûts.
• Utilisez l’IA pour stimuler la productivité avec le même nombre de personnes, plutôt que de réduire ou d’augmenter les effectifs.
• Commencez l’implémentation de l’IA dans le back-office, pas dans le front-office (l’informatique et la comptabilité en bénéficieront le plus).

Obtenir de l’aide dans votre projet d’implémentation de l’IA

Impossible de passer outre cette transformation vers l’IA. Pour rester compétitive, toute entreprise doit adopter cette technologie et créer un écosystème d’IA. Les entreprises qui ne suivront pas ce chemin d’une quelconque manière au cours des 10 prochaines années seront condamnées à l’échec.

Votre entreprise peut être une exception, mais la plupart des organisations ne disposent pas en interne du talent et de l’expertise nécessaires pour développer le type d’écosystème et de solutions capables de maximiser les fonctionnalités de l’intelligence artificielle.

Pour réussir votre parcours de transformation par l'IA avec le développement de stratégies et l'accès aux outils, trouvez un partenaire doté d'une expertise du secteur et d'un portefeuille complet d'IA.

Bibliothèque d’apprentissage de l’intelligence artificielle

• Qu’est-ce que la data science ?
  Les entreprises associent activement les statistiques à des concepts informatiques tels que le machine learning et l’intelligence artificielle pour extraire des informations du big data afin de stimuler l’innovation et de transformer le processus décisionnel.
• Qu’est-ce que le machine learning ?
  Le machine learning, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA), est axé sur la création de systèmes qui apprennent à partir des données dans le but d’automatiser et d’accélérer le délai de prise de décision et de rentabilité.

Témoignages client sur l’IA

L’intelligence artificielle a été le facteur déterminant de quelques grandes réussites .

• Selon Harvard Business Review, l’Associated Press a produit 12 fois plus d’articles en formant un logiciel d’intelligence artificielle à l’écriture automatique de courts articles d’actualités sur les bilans des entreprises. Cela a permis aux journalistes d’écrire des articles plus détaillés.
• Deep Patient, un outil basé sur l’IA, développé par la faculté de médecine Icahn School of Medicine at Mount Sinai, permet aux médecins d’identifier les patients à haut risque avant même que les maladies ne soient diagnostiquées. L’outil analyse les antécédents médicaux d’un patient pour prédire près de 80 maladies jusqu’à un an avant son apparition, selon insideBIGDATA.

L’IA prête à l’emploi facilite la mise en œuvre de l’IA

L’émergence de solutions et d’outils basés sur l’intelligence artificielle signifie qu’un plus grand nombre d’entreprises peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle à moindre coût et plus rapidement. Une intelligence artificielle prête à l’emploi fait référence aux solutions, outils et logiciels dotés de fonctionnalités d’IA intégrées ou automatisant le processus de prise de décision algorithmique.

L’intelligence artificielle prête à l’emploi peut être une base de données autonome allant des bases de données auto-corrigées à l’aide du machine learning aux modèles prédéfinis pouvant être appliqués à divers ensembles de données afin de relever des défis tels que la reconnaissance d’images et l’analyse de texte. Cela peut aider les entreprises à raccourcir le délai de rentabilité, accroître leur productivité, réduire leurs coûts et améliorer leurs relations avec leurs clients.

Faire ses premiers pas avec l’IA

Communiquez avec les clients via les chatbots. Les chatbots utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre les clients et leur poser des questions afin d’obtenir des informations. Leur apprentissage étant progressif, ils peuvent considérablement améliorer les interactions client.

Surveillez votre datacenter. Les équipes des opérations informatiques peuvent économiser beaucoup de temps et d’énergie sur la surveillance des systèmes en regroupant toutes les données Web, d’applications, de performances de base de données, d’expérience utilisateur et de journalisation sur une plateforme de données cloud centralisée qui surveille automatiquement les seuils et détecte les anomalies.

Effectuez une analyse commerciale sans expert. Des outils d’analyse dotés d’une interface utilisateur visuelle permettent aux personnes sans compétences techniques d’interroger facilement un système et d’obtenir une réponse compréhensible.

Obstacles à l’exploitation du plein potentiel de l’IA

Malgré les promesses de l’IA, de nombreuses entreprises n’exploitent pas tout le potentiel du machine learning et des autres fonctions de l’IA. Pourquoi ? Ironiquement, il s’avère que le problème est en grande partie ... humain. Des flux de travail inefficaces peuvent empêcher les entreprises de tirer le meilleur parti de leurs implémentations dans l’IA.

Par exemple, les data scientists ont parfois du mal à obtenir les ressources et les données dont ils ont besoin pour créer des modèles de machine learning, ou encore à collaborer efficacement avec leurs collègues. De plus, ils ont de nombreux outils open source à gérer, tandis que les développeurs d’applications doivent parfois recoder entièrement les modèles développés par les data scientists avant de pouvoir les intégrer dans leurs applications.

Avec une liste croissante d’outils d’IA open source, le service informatique finit par consacrer énormément de temps à la mise à jour permanente des environnements de travail des équipes de data science. Ce problème est aggravé par une normalisation insuffisante des méthodes de travail privilégiées par les équipes de data science.

Enfin, les cadres supérieurs manquent parfois de visibilité sur le plein potentiel des investissements en IA de leur entreprise. Par conséquent, ils n’allouent pas suffisamment de financements et de ressources pour créer l’écosystème collaboratif et intégré nécessaire à la réussite de l’intelligence artificielle.

Créer la bonne culture

Pour tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle, et éviter les obstacles qui freinent la réussite de sa mise en œuvre, il faut implanter une culture d’équipe qui adhère entièrement à l’écosystème de l’IA. Dans ce type d’environnement 

• Les analystes de l’entreprise travaillent avec les data scientists pour définir les problèmes et les objectifs.
• Les ingénieurs de données gèrent les données et la plateforme sous-jacente afin qu’elle soit totalement opérationnelle pour l’analyse.
• Les data scientists préparent, explorent, visualisent et modélisent les données sur une plateforme de data science.
• Les architectes informatiques gèrent l’infrastructure sous-jacente indispensable pour favoriser la data science à grande échelle, que ce soit sur site ou dans le cloud.
• Les développeurs d’applications déploient des modèles dans des applications pour créer des produits basés sur les données.

De l’intelligence artificielle à l’intelligence adaptative

Les capacités de l'IA ayant fait leur entrée dans les opérations courantes des entreprises, un nouveau terme est en train de voir le jour : l'intelligence adaptative. Les applications d’intelligence adaptative aident les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales en combinant la puissance des données, internes et externes, en temps réel avec la science décisionnelle et une infrastructure informatique hautement évolutive.

Grâce à ces applications, votre entreprise travaille plus intelligemment. Vous pouvez ainsi proposer à vos clients des produits, des recommandations et des services de meilleure qualité, ce qui génère de meilleurs résultats commerciaux.

L’IA en tant qu’impératif stratégique et avantage concurrentiel

L’intelligence artificielle est un impératif stratégique pour toute entreprise qui souhaite gagner en efficacité, générer de nouveaux revenus et fidéliser ses clients. Elle représente de plus en plus un avantage concurrentiel pour de nombreuses organisations. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent terminer plus de tâches en moins de temps, créer des expériences client personnalisées et attractives et prévoir leurs résultats commerciaux pour générer une plus grande rentabilité.

Mais l’IA reste une technologie nouvelle et complexe. Pour en tirer le meilleur parti, vous avez besoin d’expertise dans la conception et la gestion de vos solutions d’intelligence artificielle à grande échelle. Pour réussir un projet d’IA, il ne suffit pas de recruter un data scientist. Les entreprises doivent mettre en œuvre les outils, processus et stratégies de gestion appropriés pour en garantir le succès.

Meilleures pratiques pour tirer le meilleur parti de l’IA

Le Harvard Business Review énonce les recommandations suivantes aux entreprises qui démarrent avec l’IA :

• Appliquez les fonctionnalités d’intelligence artificielle aux activités qui ont l’impact le plus conséquent et le plus immédiat sur les revenus et les coûts.
• Utilisez l’IA pour stimuler la productivité avec le même nombre de personnes, plutôt que de réduire ou d’augmenter les effectifs.
• Commencez l’implémentation de l’IA dans le back-office, pas dans le front-office (l’informatique et la comptabilité en bénéficieront le plus).

Obtenir de l’aide dans votre projet d’implémentation de l’IA

Impossible de passer outre cette transformation vers l’IA. Pour rester compétitive, toute entreprise doit adopter cette technologie et créer un écosystème d’IA. Les entreprises qui ne suivront pas ce chemin d’une quelconque manière au cours des 10 prochaines années seront condamnées à l’échec.

Votre entreprise peut être une exception, mais la plupart des organisations ne disposent pas en interne du talent et de l’expertise nécessaires pour développer le type d’écosystème et de solutions capables de maximiser les fonctionnalités de l’intelligence artificielle.

Si vous avez besoin d’aide pour élaborer la bonne stratégie et accéder aux outils appropriés en vue de réussir votre transformation, vous devez rechercher un partenaire innovant doté d’une expertise approfondie du secteur et d’un portefeuille complet de solutions d’IA.

Bibliothèque d’apprentissage de l’intelligence artificielle

• Qu’est-ce que la data science ?
  Les entreprises associent activement les statistiques à des concepts informatiques tels que le machine learning et l’intelligence artificielle pour extraire des informations du big data afin de stimuler l’innovation et de transformer le processus décisionnel.
• Qu’est-ce que le machine learning ?
  Le machine learning, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA), est axé sur la création de systèmes qui apprennent à partir des données dans le but d’automatiser et d’accélérer le délai de prise de décision et de rentabilité.
• Nouveautés et opinions en matière d'IA
  L’intelligence artificielle, le machine learning et la data science changent l’approche des entreprises face aux problèmes en permettant à ces organisations de se réorienter dans leurs secteurs respectifs. Lisez les récents articles pour comprendre comment votre secteur d’activité et vos homologues abordent ces technologies.