Aujourd'hui, la plupart des entreprises souhaitent savoir comment intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans leurs processus. En effet, cette technologie a changé la façon dont les organisations exercent leurs activités commerciales dans le monde entier.
L'intelligence artificielle occupe un rôle de plus en plus important dans les entreprises. Chaque année, la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA, que ce soit pour des applications ou des processus, suscite l'intérêt des dirigeants. Cet article explique comment intégrer l'IA au profit de l'ensemble de l'entreprise.
Les data démontrent la valeur de l'IA en entreprise
Les données prouvent clairement que l'IA représente un avantage pour les organisations du monde entier. Selon le rapport de PwC intitulé Bot.Me : A Revolutionary Partnership, 67 % des dirigeants pensent que cette technologie va aider les personnes et les machines à travailler ensemble pour améliorer les activités.
En outre, cette analyse de PwC suggère que le PIB mondial augmentera de 14 % d'ici 2030 en raison du développement et de l'adoption accélérés de l'IA. Cela représente une hausse de 15 700 milliards de dollars pour l'économie. Mais quelles sont les forces motrices d'une telle croissance ?
En particulier la productivité des entreprises et l'augmentation de la demande des consommateurs. D'ailleurs, cette dernière est portée par des produits de meilleure qualité et de plus en plus personnalisés grâce à l'IA.
Il est difficile de ne pas admettre que l'Intelligence artificielle représente l'avenir des entreprises. En outre, la majorité d'entre elles devront l'intégrer pour rester compétitives. Examinons ci-dessous les façons de mettre en œuvre cette technologie.
Comprendre la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique
Pour tirer parti de l'IA, il faut d'abord apprendre la différence entre l'intelligence artificielle et le machine learning. En effet, ces deux termes paraissent souvent interchangeables, mais leurs applications varient de manière subtile.
Une fois la différence comprise, l'utilisateur peut savoir quelle technologie privilégier. Voici un aperçu.
Intelligence artificielle (IA)
L'IA désigne la capacité des machines programmées (ordinateurs ou robots) à agir comme des êtres humains et à imiter leur comportement. Elle sert souvent à décrire des systèmes dotés de processus intellectuels, tels que l'auto-apprentissage et la résolution de problèmes. Les systèmes basés sur l'IA peuvent assimiler, analyser et utiliser des faits et des connaissances du monde réel pour obtenir des informations supplémentaires. Par exemple, la reconnaissance vocale, visuelle.
Machine Learning (ML)
Selon une définition d'Arthur Samuel datant de 1959, l'apprentissage automatique fait référence à un domaine d'étude. Elle donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. Ce concept constitue un domaine de l'IA basé sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre à partir de données et prendre ensuite des décisions sans intervention humaine.
Définir les besoins de l'entreprise
La différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique étant connue, il convient de réfléchir aux objectifs à atteindre et à la manière dont ces deux technologies peuvent aider à les réaliser.
Tout d'abord, il faut bien définir les différents projets que l'IA doit réaliser. À cette fin, il faut répondre aux cinq questions suivantes :
- Quels sont les résultats souhaités ?
- Quels sont les principaux obstacles qui empêchent d'atteindre ces résultats ?
- Comment l'IA peut-elle aider l'entreprise à progresser vers le succès ?
- Comment mesurer ce succès ?
- Quelles données sont disponibles actuellement, et lesquelles faut-il ajouter ?
En fonction des réponses à ces questions, il devient possible de définir les besoins de l'entreprise, pour ensuite s'orienter vers la meilleure option.
Classer par ordre de priorité les principaux facteurs de valeur
Une fois les besoins de l'entreprise définis, il faut déterminer les avantages commerciaux et financiers potentiels du projet d'IA. Il convient d'envisager toutes les mises en œuvre possibles de l'IA en essayant de relier chaque initiative à des retours tangibles. Pour ce faire, se concentrer sur les objectifs à court terme et illustrer au mieux la valeur financière ou commerciale sont nécessaires.
Lors de l'exploration des objectifs, il importe de ne pas perdre de vue les facteurs de valeur. Notamment l'augmentation de la valeur pour le client ou l'amélioration de la productivité des employés, autant que les meilleurs résultats commerciaux. En outre, il est recommandé de se demander si des machines remplaçant des personnes pourraient mieux gérer des tâches spécifiques qui prennent du temps.
Cependant, il faut faire attention : les solutions ne doivent pas être mises en œuvre uniquement en fonction d'un effet de mode. Ce qui est populaire aujourd'hui ne le sera peut-être plus demain.
Au lieu de cela, il est préférable de se demander si la solution peut être intégrée efficacement dans le flux de travail quotidien. Aussi, comment elle s'intègre dans les processus de l'entreprise. Ou bien, si l'ajout d'une solution basée sur l'IA aux produits ou services existants peut stimuler l'activité de l'entreprise à long terme.
Effectuer une évaluation des capacités internes
Il y a souvent un fossé entre ce qui est souhaité et ce que tout le personnel peut réaliser dans un délai donné. Par conséquent, après avoir hiérarchisé les objectifs, il faut opter pour la méthode qui répond le mieux aux besoins :
- Construire une nouvelle solution à partir de zéro en utilisant les ressources internes,
- Acheter un produit prêt à l'emploi,
- Travailler avec un partenaire pour intégrer l'intelligence artificielle dans un projet,
- Externaliser l'ensemble du processus de développement de l'IA.
Quelle que soit l'approche choisie, il vaut mieux étudier les solutions existantes avant de se lancer dans le développement. Lorsque le produit proposé répond parfaitement aux besoins de l'entreprise, l'approche la plus rentable est probablement l'intégration directe.
Considérer la possibilité de consulter un expert du domaine
Bien que les développeurs semblent capables de mettre au point des projets d'IA, il est utile de consulter des spécialistes du domaine avant de commencer.
En effet, le développement de l'IA diffère de la création de logiciels traditionnels. La conception de l'IA relève d'une spécialité très spécifique et difficile à apprendre. Cela requiert beaucoup d'expérience et de compétences pour créer des algorithmes pouvant apprendre aux machines à penser, à améliorer et à optimiser les flux de travail de l'entreprise.
En cas de doute, il suffit de choisir d'externaliser le développement de l'IA auprès d'une agence spécialisée dans le big data, l'IA et l'apprentissage automatique. Les agences d'IA ont non seulement les connaissances et l'expérience nécessaires pour maximiser les chances de réussite, mais elles disposent également d'un processus qui pourrait permettre d'éviter toute erreur, tant au niveau de la planification que de la production.
Préparer les données
Malgré sa puissance, les algorithmes d'IA ne fonctionnent bien que lorsque tout est compris et que ces derniers peuvent tirer profit des expériences vécues. Par conséquent, il faut disposer de données propres et de qualité. Mais que signifie « propres » dans la pratique ?
En fait, l'ensemble de données doit être exempt d'informations incohérentes, aussi précises que possible. Ce dernier contient tous les attributs nécessaires pour qu'un algorithme puisse accomplir sa tâche.
Une fois les données préparées, il faut les sécuriser. Toutefois les mesures de sécurité standard, telles que le cryptage, les applications anti-malware ou un VPN, risquent de ne pas suffire. Il faut investir dans une infrastructure de sécurité robuste.
Prêt à commencer, mais en démarrant petit à petit
Après cette démarche, il est temps de se lancer. Cependant, au début, il faut rester sélectif dans l'utilisation de l'intelligence artificielle. Cela signifie ne pas jeter toutes les données à portée de main sur le premier projet et espérer des miracles.
Il est préférable de démarrer avec un petit échantillon de données et d'utiliser l'IA pour en prouver la valeur. Ensuite, après avoir obtenu quelques succès, il suffit de déployer la solution de manière stratégique et avec le soutien total des parties prenantes.
Puis, la performance de l'intelligence artificielle doit être évaluée par rapport à un nouvel ensemble de données, avant de l'intégrer sur de nouvelles informations.
Enfin, les projets peu coûteux et peu risqués peuvent être remplacés par des initiatives plus ambitieuses, tout en vérifiant si la stratégie initiale était adaptée à l'échelle. Ces premières expériences permettent d'éviter des erreurs futures coûteuses.
Intégrer l'Intelligence Artificielle de l'IA dans toute organisation implique un travail sérieux
Cette opération nécessite des connaissances approfondies, beaucoup de temps et une volonté de précision. En outre, une mise en œuvre réussie ne se limite pas à suivre les tendances. Il faut plutôt se concentrer sur la façon dont l'IA peut apporter une valeur ajoutée à l'entreprise et sur les domaines où elle est le plus nécessaire.
Ensuite, avec le soutien et l'expérience d'un expert du domaine, il devient possible de mettre en œuvre des concepts et de créer de la valeur à long terme.
Intégrer l'Intelligence artificielle en interne reste toujours une option. Mais pour faire passer l'entreprise au niveau supérieur avec des solutions de pointe, il peut être utile de s'associer à un expert.
Les faiblesses de l'IA
Si l'IA possède de nombreux atouts, elle présente également des faiblesses dans certaines circonstances. Pour éviter les investissements mal placés, il est important de savoir ce que l'IA est capable de faire et de ne pas faire.
Coder des logiciels
Malgré les propos d'Hollywood, les machines ne peuvent pas se programmer elles-mêmes. Dans son livre The Mythical Man-Month, Fred Brooks explique que le codage de logiciels implique la compréhension des complexités fondamentales du monde réel. L'IA ne peut pas accomplir cette tâche, car elle ne peut pas comprendre le monde réel.
Générer du contenu créatif
Certes, l'IA peut créer du contenu en utilisant des données. Cependant, elle est incapable de faire preuve de créativité. De plus, cette technologie peut apprendre des données, mais sa capacité à tirer des conclusions d'une action donnée est limitée. Elle ne peut pas également être créative ni proposer de nouvelles solutions ou idées.
Prendre des décisions éthiques
Les machines n'ont pas de sentiments ni de conscience. Ainsi, elles ne peuvent pas émettre de jugements moraux pour les humains. Si l'IA peut certainement être utile, elle ne peut pas remplacer les individus. Les utilisateurs ne devraient pas lui faire confiance pour prendre des décisions pour leur compte. Il faut comprendre que l'IA risque toujours de faire des erreurs.
- Partager l'article :
