Intelligence Artificielle (IA) et Apprentissage Automatique
Le concept d'Intelligence Artificielle (IA) et d'Apprentissage Automatique (AA) n'est pas nouveau. L'IA est une branche très vaste de l'informatique impliquée dans la construction de machines intelligentes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Cependant, l'AA 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 en constante augmentation, les organisations s'appuient sur les modèles d'IA et d'AA pour faire évoluer leurs opérations, aider le personnel à travailler mieux 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 l'AA sont-ils importants ?
Les données sont un atout commercial de plus en plus important, avec la quantité de données générées et stockées globalement qui croît à un rythme exponentiel. Selon Forbes, 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour à notre rythme actuel. De plus, il est inutile de collecter des données si l'on n'a rien à en faire. Mais, ces énormes flots de données sont tout simplement ingérables sans l'aide de systèmes automatisés. 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 l'AA étend de puissants avantages dans presque tous les secteurs. De plus, l'IA et l'AA offrent aux organisations un moyen d'extraire de la valeur des quantités de données qu'elles collectent, en fournissant des informations commerciales, en automatisant les tâches et en améliorant les capacités des systèmes. L'IA/AA a le potentiel de transformer tous les aspects d'une entreprise en les aidant à atteindre des résultats mesurables. Voici quelques-uns des principaux avantages que les organisations ont déjà constatés :
• Davantage 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.
• Meilleure prise de décision, plus rapide : les entreprises utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer l'intégrité des données et utilisent l'IA pour réduire les erreurs humaines - une combinaison qui conduit à de meilleures décisions basées sur de meilleures données.
• Efficacité opérationnelle accrue : Avec l'IA et 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 :
• Accroître la satisfaction client
• Offrir des services numériques différenciés
• Optimiser les services commerciaux existants
• Automatiser les opérations commerciales
Secteurs d'application de l'IA et de l'AA :
Les organisations de plusieurs secteurs construisent des applications qui tirent parti de la connexion entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Voici quelques exemples de la façon dont l'IA et l'apprentissage automatique aident les entreprises à transformer leurs processus et leurs produits :
• Commerce de détail : Pour optimiser leurs inventaires, créer des moteurs de recommandation et améliorer l'expérience client grâce à la recherche visuelle.
• Soins de santé : Pour accroître l'efficacité clinique, accélérer et améliorer la précision des diagnostics, 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 des ventes, l'analyse des sentiments et la prédiction du taux de désabonnement des clients.
• Télécommunications : Pour obtenir des informations sur 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 des clients 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, y compris la personnalisation des services clients, l'amélioration de l'analyse des risques et une meilleure détection de la fraude et du 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 la prévision du trafic.
• Énergie : Pour développer des centrales électriques intelligentes, optimiser la consommation et les coûts, développer des modèles de maintenance prédictive, optimiser les opérations sur le terrain et la sécurité, et améliorer le commerce de l'énergie.
Où en sommes-nous aujourd'hui avec l'IA ET l'AA ?
Les organisations du monde entier utilisent l'IA et l'AA 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 qu'il 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 prétendent utiliser l'IA mentent ou exagèrent leurs capacités. En fait, selon le rapport State of Enterprise Open-Source, 66 % des organisations de télécommunications s'attendent à utiliser l'open source d'entreprise pour l'IA/AA au cours des deux prochaines années, contre seulement 37 % aujourd'hui au début de 2021.
Perspectives pour 2021-2022
L'IA et l'AA évoluent plus rapidement que leur histoire ne peut être écrite, de sorte que les prédictions sur son avenir deviennent rapidement obsolètes également. Les leaders technologiques tels que Google, Apple, IBM ainsi que de nombreux autres explorent en profondeur cette technologie et investissent des millions. Alors que l'IA et l'AA prennent une importance accrue dans les applications commerciales, il est fort probable que ces technologies soient proposées 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 CPU afin d'accueillir le traitement des données AA.
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