Après la transformation numérique des entreprises, un autre grand bouleversement les attend : « la transition intelligente ». C’est sûr, ce sera une grande révolution qui touchera tous les métiers et strates de l’entreprise.
Définition de l’intelligence artificielle ?
Pour Wikipédia et d’une manière générique : L’intelligence artificielle (IA) est « l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence ». Selon la norme ISO 2382-28, l’IA est la « capacité d’une unité fonctionnelle à exécuter des fonctions généralement associées à l’intelligence humaine, telles que le raisonnement et l’apprentissage »
A ce jour le terme Intelligence Artificiel regroupe de nombreux concepts et processus aux applications très diverses. Le marketing dans bien des domaines pourrait, ces derniers mois, en faire un usage abusif…
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2 grands domaines d’IA se dessinent cependant : le Machine Learning et le Deep Learning.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
le Machine learning ou l’apprentissage machine est l’ensemble des algorithmes qui « apprennent » à partir d’exemples et de données. Le système déduira une prédiction à partir des données qu’il lui a été fourni. La qualité du résultat dépendra de la qualité et de la quantité de ces données.
Il est donc important, pour les entreprises, de développer une vraie stratégie ainsi qu’une vraie culture autour de la data à tous les échelons de l’organisation afin de tirer tous les bénéfices de L’IA pour son développement.
4 Types de machine learning sont à distinguer : l’apprentissage supervisé (supervised learning), non-supervisé (unsupervised learning), semi-supervisé (semi-supervised learning) et par renforcement (reinforcement learning)
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le deep learning ou apprentissage profond, repose sur la capacité d’une technologie à apprendre à partir de données brutes. Les applications sont nombreuses et diverses, nous le retrouvons aussi bien en reconnaissance d’image ou vocale, dans l’IoT et les Smart city, les chatbots…
Le deep learning exploite des réseaux de neurones superposés que l’on entraine à reconnaitre, par exemple, le contenu d’une image. A chaque résultat, une correction est appliquée jusqu’à ce que le système se renforce et ne fasse plus d’erreurs.
S’il est très puissant, le deep learning est aussi le plus coûteux et l’on réserve son usage pour tout ce qui ne pourrait-être correctement et à moindre coût par le Machine Learning.
Mais Aussi
Si le Machine Learning et le Deep Learning occupent le devant de la scène, il faut citer d’autres techniques telles que l’IA symbolique, la programmation logique et les moteurs de règles qui permettent de repousser les limites des solutions actuelles. C’est le mix des différentes techniques disponibles aujourd’hui qui donne les meilleurs résultats.
2 Types d’intelligence artificielle :
La « Faible » et la « Forte », c’est la première, l’IA Faible ou « Narrow AI » en anglais qui regroupe les applications actuelles et qui se concentrent sur des tâches précises segmentées.
L’IA Forte, reste à l’état d’objectif et serait une forme d’aboutissement avec une IA dotée de conscience et pouvant s’appliquer à tous domaines.
L’intelligence artificielle d’aujourd’hui réclame donc beaucoup de moyens, de temps et d’interventions humaines. Sans l’homme elle n’est rien et est incapable d’auto apprentissage.
Introduire l’intelligence artificielle dans l’entreprise
Selon le Cigref, 3 métiers sont principalement concernés par cette transition intelligente :
- Les métiers de l’algorithmique
- Le data management
- La programmation
La budgétisation, le recrutement, la formation aux outils tels que TensorFlow, le développement d’un système de machine learning, la sensibilisation des équipes aux enjeux de l’IA, le juridique… voici autant de points qui devront être mis en place pour que l’entreprise fasse sa « révolution intelligente »
Les géants comme Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft investissent pour en doter leurs produits : traitement de texte, assistants, objets connectés, applications… en profitent déjà.
Et de très nombreuses sont les start-up qui voient le jour autour de cette innovation grandissante.
Déjà, dans certaines entreprises, dans certains secteurs d’activités, l’IA a son fauteuil dans le poste de pilotage. Dans de grands groupes, le machine learning permet aux équipes commerciales et financières d’avoir une vision plus précise de la prévision du chiffre d’affaires, de mois en mois, sur l’ensemble des lignes de produits.
Et vous, à quoi l’IA pourrait-elle vous servir ?