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Crédit Photo Pexels - Andrea Piacquadio
En moins de 25 ans, l'environnement des entreprises a été complètement transformé. Il est intéressant de noter qu'au cours des deux premières décennies du 21e siècle, plus de la moitié des entreprises figurant dans la liste Fortune 500 ont fait faillite en raison de la transformation numérique, perturbées par de nouveaux modèles commerciaux et de nouveaux entrants sur le marché. Actuellement, l'IA amplifie encore davantage ce processus de transformation.
En effet, l'IA a le potentiel de perturber tous les secteurs de l'économie et de transformer l'ensemble des professions, ce qui conduit à une mutation économique irréversible. Ces changements touchent l'ensemble de la société et engendrent des conséquences que nous observons déjà dans de multiples domaines.
L'émergence de l'IA en tant que force motrice peut être attribuée à plusieurs facteurs combinés, tels que la disponibilité d'Internet haut débit et la baisse spectaculaire des coûts de calcul et de stockage. Cette accessibilité aux ressources nécessaires réduit les obstacles à l'entrée pour l'implémentation de l'IA dans de nombreux secteurs d'activité. De ce fait, de nouveaux acteurs axés sur les données ont fait leur apparition sur le marché, supplantant de nombreuses entreprises traditionnelles. Ces innovateurs agiles ont des coûts de fonctionnement plus bas, car ils n'ont pas à gérer la transformation numérique, en particulier des systèmes d'information hérités (legacy).
En conséquence de ce mouvement, les investissements dans le domaine de l'IA atteignent des niveaux sans précédent. La France est en tête des levées de fonds pour l'intelligence artificielle en Europe, selon une étude réalisée par France Digitale et Roland Berger. En 2019, le montant des levées de fonds aurait doublé, passant de 567 millions d'euros à près de 1,2 milliard d'euros. Ce classement s'explique en partie par l'excellence scientifique du pays, ses références internationales et son écosystème dynamique de start-ups spécialisées dans l'IA.
Parallèlement, le gouvernement français investit également de manière significative, avec plus de 1,5 milliard d'euros engagés directement via des prêts, des subventions, des appels à projets et des prises de participation, ainsi que par le biais du Crédit Impôt Recherche. De plus, l'intégration de l'IA dans tous les aspects de l'action publique, tant pour la transformation numérique que pour l'exemplarité, est devenue une priorité pour l'État.
Aucune définition précise de l'expression "intelligence artificielle" n'a encore été acceptée unanimement. Cette absence de consensus s'explique par le fait que l'IA ne se résume pas à une technologie unique, mais plutôt à un ensemble de technologies qui sont employées pour imiter les comportements humains.
Ces technologies englobent diverses compétences ainsi que des infrastructures matérielles (tels que les ordinateurs) et logicielles (telles que les bases de données) qui permettent le traitement et le stockage des données. De plus, elles incluent des algorithmes qui sont utilisés pour reproduire les comportements humains spécifiques.
Cependant, la question centrale concerne les fonctions primordiales que l'IA devrait être en mesure d'accomplir. Ces fonctions pourraient être classées en quatre catégories principales :
Tâches d'apprentissage : Amélioration des performances, prédiction de la maintenance.
Tâches d'acquisition de données : Collecte de données internes et externes, traitement de texte, de voix, de sons, de signaux, d'images et d'autres types de données.
Tâches de compréhension : Analyse des données recueillies en vue d'en extraire des informations exploitables.
Tâches d'action : Initiation d'actions sur la base des informations obtenues.
En particulier, le Machine Learning joue un rôle clé dans la création de valeur à partir des données, ainsi que dans le dynamisme des projets liés au Big Data des entreprises. Cette notion fait référence à une technique informatique qui permet d'effectuer des prédictions en se basant sur des données brutes. Bien que cette définition puisse paraître complexe et ésotérique, elle repose en réalité sur des outils statistiques puissants plutôt que sur de la magie. En comprenant ces outils, il devient possible de saisir toute leur pertinence et d'apprendre comment les mettre en œuvre dans le contexte propre à chaque entreprise.
La capacité du Machine Learning à apprendre à partir de données non traitées est à la base de l'émergence et de l'expansion des applications de l'IA. Qu'il s'agisse de solutions prédictives évaluant la probabilité d'événements, du traitement automatique du langage naturel permettant de comprendre le texte et la parole, ou encore de la vision assistée par ordinateur qui interprète les éléments visuels avec une précision remarquable, toutes ces avancées sont rendues possibles grâce au Machine Learning.
Après avoir analysé la progression de l'intelligence artificielle au cours des six dernières décennies et saisis les principes fondamentaux qui la sous-tendent, explorons en profondeur son mode de fonctionnement.
Deux techniques fondamentales contribuent efficacement à l'efficacité de l'intelligence artificielle : l'apprentissage automatique (Machine Learning - ML) et l'apprentissage profond (Deep Learning - DL). Le ML et le DL établissent le socle essentiel sur lequel repose l'intelligence artificielle. Le ML regroupe des outils et des algorithmes intégrés dans les systèmes informatiques qui "apprennent" ou tirent des prédictions précises en se basant sur des données existantes. Le DL, quant à lui, représente une automatisation avancée du ML, permettant aux machines de identifier des schémas et de catégoriser les informations, leur conférant ainsi une forme de "raisonnement".
Voyons de plus près diverses technologies d'intelligence artificielle et comment elles peuvent être mises en œuvre au sein de votre entreprise.
Une plateforme d'apprentissage automatique peut assimiler des données provenant de diverses sources, telles que des outils de développement et de formation, ainsi que d'autres algorithmes, afin de prédire et classer des informations.
L'apprentissage profond, une facette du ML, se sert de la reconnaissance et de la classification de modèles pour opérer sur de vastes ensembles de données.
Les réseaux neuronaux, une approche du ML, empruntent des concepts statistiques à partir du comportement des neurones dans le cerveau humain.
L'informatique cognitive, un type d'informatique, recourt au raisonnement et à la compréhension de haut niveau. Elle se distingue du ML en combinant plusieurs technologies d'IA pour obtenir des résultats.
La vision par ordinateur habilite les machines à interpréter le visuel à la manière de l'œil humain. Elle analyse le contexte d'images et de vidéos numériques pour orienter la prise de décisions.
La génération de langage naturel implique la production de texte à partir de données informatiques. Cette méthode est souvent utilisée pour le service client, les rapports et les synthèses en veille économique.
Les unités de traitement graphique (GPU) font partie intégrante des circuits électroniques et accélèrent la production d'images sur les écrans. Elles revêtent une importance capitale pour le bon fonctionnement de l'IA.
L'Internet des objets (IoT) correspond à un réseau d'appareils connectés qui génèrent et partagent des données, incluant les électroménagers, les enceintes intelligentes, les articles vestimentaires connectés et les dispositifs médicaux. L'IA s'appuie sur les données émanant de ces dispositifs pour forger une intelligence d'affaires.
Les algorithmes avancés, complexes et en perpétuelle évolution, sont conjugués pour fournir un traitement intelligent en continu.
Les interfaces de programmation d'applications (API) sont parfois utilisées pour accéder aux services d'IA. De manière réciproque, l'IA se sert de flux de données API pour aider les entreprises à interpréter des données qui ne sont pas toujours visibles.
Il est fort probable que l'Intelligence Artificielle soit plus présente dans votre quotidien que vous ne l'imaginez. Avez-vous déjà interagi avec un assistant virtuel lors de vos achats en ligne favoris ? Sollicité l'aide de Facebook pour élaborer une publicité pour votre entreprise ? Fait appel à Alexa pour diffuser votre playlist favorite ? Lancé un "Salut Google" pour retrouver votre chemin jusqu'à chez vous ? Ce ne sont que quelques exemples des multiples façons dont les entreprises tirent parti de l'IA pour simplifier votre vie quotidienne et fournir une information accrue à leurs clients. Voici quelques autres illustrations :
Amazon intègre une IA transactionnelle dont les algorithmes s'affinent constamment. À l'heure actuelle, elle est capable d'anticiper vos habitudes d'achat et de dispenser des informations sur les produits avant même que vous n'en ayez manifesté l'intention.
Le processus d'analyse musicale ADN de Pandora se fonde sur plus de 400 caractéristiques musicales extraites de morceaux passés au crible par des musiciens professionnels. Il en résulte des recommandations de nouvelles chansons aux utilisateurs en fonction de leurs goûts.
Nest, un thermostat contrôlable par la voix via Alexa, assimile et applique vos préférences de chauffage et de climatisation.
Et qu'en est-il de l'IA en cloud ? Avec sa mise à l'échelle et son accès à des ressources en temps réel, l'IA conjuguée à une infrastructure cloud représente une option de choix. Parmi les plates-formes disponibles figurent Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow, Rainbird et Meya, pour n'en citer que quelques-unes.
L'Intelligence Artificielle enrichit les capacités informatiques existantes en exécutant de manière constante et fiable des tâches et des traitements informatisés. Les avantages de l'IA pour l'amélioration de vos résultats sont multiples :
Automatisation des processus et des tâches.
Réduction des erreurs humaines et des fautes.
Augmentation de la productivité et de l'efficacité opérationnelle.
Amélioration des prises de décisions grâce à l'accès en temps réel aux données.
Optimisation de l'apprentissage grâce à un accès étendu à des ensembles de données volumineux.
Amélioration du service client grâce à une meilleure compréhension des clients.
Génération de leads de haute qualité.
En observant de plus près les domaines spécifiques de l'IA, voici cinq aspects qui peuvent profiter à votre entreprise :
Collecte et analyse de données : L'IA rend la collecte et l'analyse de données abordables et intuitives, vous permettant de mieux comprendre automatiquement vos clients et d'identifier de nouvelles opportunités commerciales.
Recrutement intelligent : Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent déterminer les meilleures pratiques de recrutement spécifiques à vos besoins, en créant une liste restreinte de candidats potentiels de premier ordre.
Efficacité des opérations en arrière-plan : L'IA peut gérer rapidement et sans erreurs des tâches telles que la comptabilité, la planification et d'autres fonctions liées aux données quotidiennes.
Service clientèle : Les assistants virtuels du service client sont opérationnels 24h/24 et 7j/7, pouvant aider vos clients actuels et potentiels sans nécessiter de supervision humaine.
Actions marketing ciblées : L'IA excelle dans la tri et la catégorisation des données concernant votre produit ou service, vous permettant de concentrer vos efforts marketing sur les besoins spécifiques de vos clients.
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