Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique
Le concept d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) n'est pas nouveau. L'IA est une branche étendue de l'informatique qui consiste à construire des machines intelligentes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Cependant, le ML est une application de l'IA qui donne aux appareils la capacité d'apprendre de leurs expériences et de s'améliorer sans aucun codage. Avec le volume de données sans cesse croissant, les organisations s'appuient sur des modèles d'IA et de ML pour étendre leurs opérations, aider le personnel à mieux travailler et plus rapidement, découvrir des informations cachées dans les données, ou même confirmer et remettre en question les hypothèses sous-jacentes.
Pourquoi l'IA et le ML sont-ils importants ?
Les données sont un atout commercial de plus en plus important, la quantité de données générées et stockées dans le monde augmentant à un rythme exponentiel. Selon Forbes, 2,5 trillions d'octets de données sont créés chaque jour à notre rythme actuel. De plus, il ne sert à rien de collecter des données si l'on n'en fait rien. Mais ces énormes flux de données sont tout simplement ingérables sans systèmes automatisés pour les aider. Selon le Forum économique mondial, au début de 2020, le nombre d'octets dans l'univers numérique était 40 fois supérieur au nombre d'étoiles dans l'univers observable.
Avec les nouvelles possibilités émergentes en permanence, la corrélation entre l'IA et le ML apporte de puissants avantages dans presque tous les secteurs. De plus, l'IA et le ML offrent aux organisations un moyen d'extraire de la valeur des trésors de données qu'elles collectent, en fournissant des informations commerciales, en automatisant les tâches et en faisant progresser les capacités du système. L'IA/ML a le potentiel de transformer tous les aspects d'une entreprise en l'aidant à atteindre des résultats mesurables. Voici quelques-uns des principaux avantages dont les organisations ont déjà été témoins :
• Plus de sources d'entrée de données : L'IA et l'apprentissage automatique permettent aux entreprises de découvrir des informations précieuses dans un plus large éventail de sources de données structurées et non structurées.
• Une prise de décision plus rapide et de meilleure qualité : Les entreprises utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer l'intégrité des données et l'IA pour réduire les erreurs humaines, une combinaison qui permet de prendre de meilleures décisions basées sur de meilleures données.
• Efficacité opérationnelle accrue : Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, les entreprises deviennent plus efficaces grâce à l'automatisation des processus, ce qui réduit les coûts et libère du temps et des ressources pour d'autres priorités.
Voici quelques autres avantages :
• Augmentation de la satisfaction client
• Offrir des services numériques différenciés
• Optimisation des services commerciaux existants
• Automatisation des opérations commerciales
Secteurs d'application de l'IA et du ML :
Les organisations de plusieurs secteurs créent des applications qui tirent parti du lien entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont l'IA et l'apprentissage automatique aident les entreprises à transformer leurs processus et leurs produits :
• Vente au détail : Pour optimiser leurs stocks, créer des moteurs de recommandation et améliorer l'expérience client grâce à la recherche visuelle.
• Soins de santé : Pour augmenter l'efficacité clinique, accélérer et améliorer la précision du diagnostic et améliorer les résultats pour les patients. Aussi, à utiliser dans des applications telles que le traitement d'images pour une meilleure détection du cancer et l'analyse prédictive pour la recherche en génomique.
• Ventes et marketing : pour les offres personnalisées, l'optimisation des campagnes, les prévisions de ventes, l'analyse des sentiments et la prédiction du taux de désabonnement des clients
• Télécommunications : Pour mieux comprendre le comportement des clients, améliorer l'expérience client et optimiser les performances du réseau 5G, entre autres.
• Service client : Utilisation de chatbots et de la recherche cognitive pour répondre aux questions, évaluer l'intention du client et fournir une assistance virtuelle.
• Assurance : automatiser le traitement des réclamations et fournir des services d'assurance basés sur l'utilisation.
• Services financiers : pour moderniser et améliorer leurs offres, notamment en personnalisant les services à la clientèle, en améliorant l'analyse des risques et en détectant plus efficacement la fraude et le blanchiment d'argent.
• Automobile : Aide les entreprises à améliorer l'efficacité de leurs itinéraires et à utiliser l'analyse prédictive à des fins telles que les prévisions de trafic.
• Énergie : Pour développer des centrales électriques intelligentes, optimiser la consommation et les coûts, développer des modèles de maintenance prédictive, optimiser les opérations et la sécurité sur le terrain et améliorer le commerce de l'énergie.
Où en sommes-nous aujourd'hui avec l'IA ET LE ML ?
Les organisations du monde entier utilisent l'IA et le ML pour obtenir des réponses sur les ventes, les stocks, la fidélisation de la clientèle, la détection des fraudes et bien plus encore. L'ordinateur découvre également des informations auxquelles on n'aurait jamais pensé demander. Il offre un résumé narratif des données et suggère d'autres façons de les analyser. Certaines recherches ont montré que jusqu'à 40 % des startups européennes qui prétendent utiliser l'IA mentent ou exagèrent leurs capacités. En fait, selon le rapport State of Enterprise Open-Source, 66 % des organisations de télécommunications prévoient d'utiliser l'open source d'entreprise pour l'IA/ML au cours des deux prochaines années, contre seulement 37 % aujourd'hui au début de 2021.
Perspectives pour 2021-2022
L'IA et le ML évoluent plus rapidement que l'on ne peut écrire leur histoire, de sorte que les prédictions sur leur avenir deviennent également rapidement obsolètes. Les leaders technologiques tels que Google, Apple, IBM ainsi que de nombreux autres explorent en profondeur cette technologie et investissent des millions. Comme l'IA et le ML prennent de plus en plus d'importance dans les applications commerciales, il existe une forte possibilité que ces technologies soient offertes en tant que service basé sur le cloud, connu sous le nom de Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Il y aura une forte ruée parmi les fournisseurs de matériel pour améliorer la puissance du processeur afin de prendre en charge le traitement des données ML.
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