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 impliquée dans la construction de machines intelligentes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine. Cependant, le ML est une application de l'IA qui donne la possibilité aux appareils 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 les modèles d'IA et de ML pour adapter leurs opérations, aider le personnel à mieux et plus rapidement travailler, découvrir des informations cachées à partir des données, ou même confirmer et contester 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, il y a 2,5 trillions d'octets de données créés chaque jour à notre rythme actuel. De plus, il ne sert à rien de collecter des données si on n'a rien à en faire. 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 plus grand que le nombre d'étoiles dans l'univers observable.
Avec les nouvelles possibilités émergentes constamment, la corrélation entre l'IA et le ML étend 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 éventail plus large 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 conduit à 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 d'autres avantages :
• Augmenter la satisfaction client
• Offrir des services numériques différenciés
• Optimiser les services commerciaux existants
• Automatiser les 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 façons 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 accroître l'efficacité clinique, augmenter la vitesse et la précision du diagnostic et améliorer les résultats pour les patients. Également 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 : pour 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 clients, 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'avait jamais pensé à 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 affirment utiliser l'IA mentent ou exagèrent leurs capacités. En fait, selon le rapport sur l'état de l'entreprise open source, 66 % des entreprises de télécommunications prévoient d'utiliser l'open source d'entreprise pour l'IA/ML dans les 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 rapidement obsolètes également. Les chefs de file technologiques tels que Google, Apple, IBM et bien d'autres explorent en profondeur cette technologie et investissent des millions. Au fur et à mesure que l'IA et le ML prennent de l'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 grande 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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