L'intelligence artificielle dans l'entreprise

Beaucoup de gens associent encore l'intelligence artificielle aux dystopies de la science-fiction, mais cette caractérisation s'estompe à mesure que l'intelligence artificielle se développe et se banalise dans notre vie quotidienne. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est un nom familier (et parfois même une présence familière). Si l'acceptation de l'intelligence artificielle dans la société est un phénomène nouveau, ce n'est pas un concept nouveau. Le domaine moderne de l'intelligence artificielle a vu le jour en 1956, mais il a fallu des décennies de travail pour réaliser des progrès significatifs en vue de développer un système d'intelligence artificielle et d'en faire une réalité technologique.

Dans le monde des affaires, l'intelligence artificielle a de multiples usages. En fait, la plupart d'entre nous interagissent quotidiennement avec l'intelligence artificielle sous une forme ou une autre. L'intelligence artificielle perturbe déjà pratiquement tous les processus commerciaux dans tous les secteurs d'activité. À mesure que les technologies de l'intelligence artificielle prolifèrent, elles deviennent un impératif pour les entreprises qui veulent conserver un avantage concurrentiel.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Avant d'examiner l'impact des technologies de l'intelligence artificielle sur le monde des affaires, il est important de définir le terme. "Intelligence artificielle" est un terme large et général qui désigne tout type de logiciel informatique qui se livre à des activités de type humain, y compris l'apprentissage, la planification et la résolution de problèmes. Appeler des applications spécifiques "intelligence artificielle" revient à appeler une Honda Accord 2013 un "véhicule" - c'est techniquement correct, mais cela ne couvre aucun des détails. Pour comprendre quel type d'intelligence artificielle est prédominant dans les entreprises, il faut creuser plus loin.

Le machine learning

Le machine learning est l'un des types d'intelligence artificielle les plus courants dans le développement à des fins commerciales aujourd'hui. Le machine learning est principalement utilisé pour traiter rapidement de grandes quantités de données. Ces types d'intelligence artificielle sont des algorithmes qui semblent "apprendre" au fil du temps, s'améliorant au fur et à mesure qu'ils sont utilisés. En alimentant un algorithme de marchine learning avec plus de données, sa modélisation devrait s'améliorer. Le machine learning est utile pour mettre de vastes quantités de données - de plus en plus capturées par les appareils connectés et l'internet des objets - dans un contexte digestible pour les humains.Par exemple, si vous gérez une usine de fabrication, vos machines sont probablement connectées au réseau. Les appareils connectés alimentent un flux constant de données sur les fonctionnalités, la production et bien d'autres choses encore vers un lieu central. Malheureusement, c'est trop de données pour qu'un humain puisse les passer au crible, et même s'il le pouvait, il manquerait probablement la plupart des modèles. Le machine learning permet d'analyser rapidement les données au fur et à mesure qu'elles arrivent, en identifiant les modèles et les anomalies. Si une machine de l'usine de fabrication fonctionne à capacité réduite, un algorithme de marchine learning peut l'attraper et avertir les décideurs qu'il est temps d'envoyer une équipe de maintenance préventive.
Mais le machine learning est aussi une catégorie relativement large. Le développement des réseaux neuronaux artificiels, un réseau interconnecté de "nœuds" d'intelligence artificielle, a donné naissance à ce que l'on appelle "le deep learning".

Le deep learning

Le deep learning est une version encore plus spécifique du machine learning qui s'appuie sur les réseaux de neurones pour s'engager dans un raisonnement non linéaire. Le deep learning est essentiel à l'exécution de fonctions plus avancées, telles que la détection de la fraude. Il peut le faire en analysant un large éventail de facteurs à la fois. Par exemple, pour que l'auto-conduite fonctionne, plusieurs facteurs doivent être identifiés, analysés et traités en même temps. Des algorithmes de deep learning sont utilisés pour aider les voitures à contextualiser les informations captées par leurs capteurs, comme la distance des autres objets, la vitesse à laquelle ils se déplacent et une prédiction de leur position dans 5 à 10 secondes. Toutes ces informations sont calculées côte à côte pour aider une voiture qui se conduit seule à prendre des décisions, par exemple pour changer de voie.

Le deep learning est très prometteur dans le monde des affaires et devrait bientôt être plus utilisé. Les anciens algorithmes de marchine learning ont tendance à plafonner dans leurs capacités une fois qu'un certain nombre de données ont été saisies, mais les modèles de deep learning continuent d'améliorer leurs performances à mesure que de nouvelles données sont reçues. Cela rend les modèles de deep learning beaucoup plus évolutifs et détaillés ; on pourrait même dire que les modèles de deep learning sont beaucoup plus indépendants.

L'intelligence artificielle dans les entreprises d’aujourd’hui

Plutôt que de se substituer à l'intelligence et à l'ingéniosité humaine, l'intelligence artificielle est généralement considérée comme un outil de soutien. Bien que l'intelligence artificielle ait actuellement du mal à accomplir des tâches de bon sens dans le monde réel, elle est capable de traiter et d'analyser des quantités de données bien plus rapidement qu'un cerveau humain ne pourrait le faire. Les logiciels d'intelligence artificielle peuvent ensuite revenir avec des plans d'action synthétisés et les présenter à l'utilisateur humain. De cette façon, les humains peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour aider à éliminer les conséquences possibles de chaque action et à rationaliser le processus de prise de décision.

L'intelligence artificielle est un outil très précieux dans de nombreuses industries, qu'il s'agisse simplement d'aider les visiteurs et le personnel à se déplacer efficacement dans une entreprise ou d'effectuer une tâche aussi complexe que la surveillance d'une éolienne pour prévoir quand elle aura besoin de réparations.

Le machine learning est souvent utilisé dans des systèmes qui capturent de grandes quantités de données. Par exemple, les systèmes intelligents de gestion de l'énergie collectent des données à partir de capteurs fixés sur divers biens. Ces données sont ensuite mises en contexte par des algorithmes de marchine learning et transmises aux décideurs humains afin de mieux comprendre l'utilisation de l'énergie et les demandes de maintenance.