Sous l’abréviation ” K.I. ” pour l’intelligence artificielle, on regroupe d’innombrables applications, technologies et concepts , et aussi des idées totalement fausses.

Mais la signification concrète est plutôt simple : chaque fois qu’une machine utilise des méthodes qui sont calées sur celles de notre cerveau humain, c’est de l’intelligence artificielle.

Comprendre l’intelligence artificielle

Le citoyen moyen, quand il entend ce terme, pense généralement d’abord à des robots sophistiqués qui détruisent spectaculairement la Terre dans des scènes d’action grandioses dans les films hollywoodiens. La seule chose que cette image a en commun avec l’intelligence artificielle, c’est la technologie utilisée dans les studios d’animation pour produire le film.

Au lieu de cela, l’utilisation de l’IA (ou du terme anglais plus courant « AI » pour « intelligence artificielle ») ne dit rien sur la forme ou l’application d’un appareil. Même une application discrète sur notre téléphone peut répondre aux conditions de l’intelligence artificielle. Parce que tout ce qui compte, c’est comment fonctionne un programme: l’utilisation de modèles de pensée qui vont de soi pour nous, comme la pensée logique, les conclusions ou la résolution créative de problèmes, définit une IA.

On peut imaginer qu’il n’est pas facile pour une machine d’apprendre la logique. Un ordinateur, par exemple, ne maîtrise qu’une seule activité d’un point de vue technique: il peut faire des calculs. Si on lui donne des entrées sous la forme d’une tâche de calcul, il fournit la sortie sous la forme d’un résultat. Toutes les autres possibilités modernes auxquelles nous nous sommes tellement habitués, notamment grâce à la transformation numérique, s’appuient sur cette simple fonction de base.

Cependant, le chemin est long entre réaliser des calculs simples et la compréhension, la compréhension et la résolution de problèmes complexes. Des systèmes informatiques simples et non intelligents ont souvent utilisé des solutions telles que le « brute forcing » pour résoudre les problèmes par des milliards d’opérations de calcul, en calculant toutes les possibilités jusqu’à ce qu’une réussite puisse être trouvée. Un système basé sur l’intelligence artificielle tente plutôt de trouver la bonne solution sans essayer toutes les mauvaises façons.

La numérisation croissante de notre société, la connectivité croissante et la disponibilité d’ordinateurs performants ont déjà ouvert la voie à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans tous les domaines de la vie.

Définition de la numérisation

Par numérisation, on entend simplement, à jeun, le transfert d’opérations anciennement analogiques vers le numérique. Même si ces notions et d’autres similaires sont actuellement de plus en plus présentes, il s’agit d’un processus très ancien et très simple, car presque toutes les formes de numérisation sont récompensées par des gains d’efficacité, des réductions de coûts et de nouvelles possibilités jusqu’ici sans précédent. Il n’est donc pas étonnant que nous, les humains, nous ayons toujours été très intéressés par elle.

Ces dernières années, grâce au progrès technologique de plus en plus rapide et au soutien mutuel (les nouvelles technologies permettent de nouvelles technologies, les nouvelles technologies permettent de nouvelles technologies), la numérisation a gagné tellement de vitesse qu’elle a envahi tous les domaines de notre vie et qu’elle est devenue incontournable. Cette transformation numérique est un processus technologique, socioculturel, économique et intellectuel qui entraîne des bouleversements gigantesques.

En particulier pour les entreprises, la transformation numérique crée des opportunités insoupçonnées jusqu’à présent , mais elle se cache aussi avec des risques considérables, surtout si elle est ignorée.

Délimitation de l’IA avec d’autres systèmes

Les types d’applications considérées comme une intelligence artificielle et celles qui ne le sont pas sont souvent controversés dans la pratique. En outre, les tâches qui étaient encore considérées comme révolutionnaires dans le passé, mais qui sont devenues entre-temps la norme absolue (par exemple la reconnaissance automatique d’images), peuvent perdre leur « statut AI ».

De même, les tentatives de discernement par la voie de la solution échouent: il est vrai qu’un AI ne trouve pas la réponse recherchée par une simple puissance de calcul et essayer toutes les possibilités; Cependant, comme elle dépend aussi (et parfois plus encore) de systèmes informatiques extrêmement performants, les frontières s’estompent rapidement.

En raison du flou qui existe toujours dans la détermination des systèmes d’IA, des malentendus peuvent survenir rapidement. Dans la pratique, la désignation de la méthode concrète (« Nous utilisons un réseau neuronal pour …. ») par rapport à l’utilisation du terme d’IA (« Nous utilisons un AI pour… ») s’est donc naturalisée. Néanmoins, il faut souvent beaucoup de patience lorsqu’on parle d’intelligence artificielle dans une entreprise.

Domaines d’intervention

Même s’il s’agit d’une expression très épuisante, elle s’accorde parfaitement: les possibilités sont illimitées. En raison de l’énorme puissance de l’intelligence artificielle dans notre société déjà extrêmement connectée et numérisée, on trouve partout des domaines d’application. En outre, les progrès réalisés dans le domaine de l’IA débouchent à nouveau sur une accélération du développement, ce qui produit un effet de croissance exponentiel.

Dans notre environnement privé, les effets sont déjà perceptibles , mais pas toujours directement. L’intelligence artificielle permet à Alexa de comprendre nos instructions et permet à l’application de traduction de Google de s’améliorer un peu chaque jour.

En raison de l’extrême adaptabilité de l’intelligence artificielle, il ne serait pas judicieux d’énumérer les avantages potentiels pour les différents secteurs. Au lieu de cela, on cite ci-dessous des applications et des potentiels concrets qui peuvent être réalisés par l’AI, quel que soit le domaine d’activité de presque toutes les entreprises. Ouvert

Analyse des données

Les données sont le bien-être le plus important d’une entreprise numérique moderne – leur présence et leur qualité déterminent leur capacité à être centrées sur le client et à résister à la concurrence à long terme.

L’analyse de ces données est l’un des domaines les plus intéressants de l’intelligence artificielle. En effet, alors que dans les domaines business intelligence et data science, des connaissances extrêmement précieuses sont déjà acquises par les personnes, l’utilisation de l’IA fournit encore une fois de nouveaux aperçus, jusque-là inconnus. La nature non-humaine des systèmes informatiques permet de reconnaître des contextes qui restent cachés au spectateur humain et à ses schémas de pensée, tout aussi humains.

Par exemple, l’analyste d’un détaillant en ligne se rendrait compte immédiatement que l’augmentation spectaculaire des téléviseurs vendus est liée à une prochaine Coupe du monde de football – et qu’après la fin de celle-ci, il faut s’attendre à une augmentation des retours. En conséquence, le détaillant en ligne adapterait probablement ses règles d’affaires et augmenterait par exemple les frais d’expédition des appareils électriques ou refuserait aux nouveaux clients qui ne commandent qu’un téléviseur. Cependant, la partie des clients « honnêtes » qui sont à la recherche d’un nouvel appareil et qui souhaitent le conserver durablement disparaîtraient; Dans le même temps, on évite toutefois les pannes dues aux retours. Un mal nécessaire.

Toutefois, grâce à l’analyse des données historiques, l’utilisation de l’AI permettrait d’acquérir d’autres connaissances. Par exemple, la diagonale de l’écran et le prix de vente permettent de déterminer que certains appareils ou catégories d’appareils sont moins susceptibles d’être renvoyés. Par la suite, les acheteurs de ces appareils pourraient être encouragés par une offre de paiement échelonné supplémentaire à conserver le nouveau téléviseur même après la Coupe du monde. Cela permettra à l’entreprise de prendre les bonnes décisions, même dans un environnement difficile, de contourner les risques (en l’occurrence les retours) et, en fin de compte, de générer de nouveaux chiffres d’affaires. Une valeur ajoutée directe qui pourrait être réalisée par une analyse de données basée sur l’IA.

En particulier, dans l’analyse de données non structurées, qui, selon les estimations courantes, représentent 80 à 90 % de l’ensemble des informations disponibles dans une entreprise, la technologie AI brille: ce trésor de données reste normalement inaccessible pour les méthodes de traitement standard, mais peut être étudié par l’intelligence artificielle. Les potentiels et les connaissances ainsi découverts sont souvent extrêmement étendus.

Structurer les données non structurées

Comme indiqué dans le premier point, la plus grande partie de l’information au sein d’une entreprise est de loin sous une forme non structurée. Ces données sont généralement très textuelles et non indexées, c’est-à-dire que l’on ne sait pas de manière centralisée où trouver un document sur un sujet donné.

Il n’y a pas besoin de beaucoup d’imagination pour imaginer que l’utilisation de ces informations ne peut être parcourue qu’avec une charge de travail énorme et humaine. Même les programmes informatiques « classiques » n’ont aucune chance ici: ils peuvent certes rechercher tous les fichiers pour rechercher des mots clés spéciaux et ensuite les regrouper en conséquence. Mais cela suppose que vous connaissez déjà tous les mots clés et tous les sujets pertinents – et c’est presque impossible, du moins dans les grandes entreprises. D’autres options seraient peut-être la création d’un Wordcloud, mais qui ne pourrait vous communiquer que les mots les plus courants… Comment le tourner et le retourner: sans AI, vous n’avez pas accès à ces informations.

En revanche, en utilisant une intelligence artificielle, pour la première fois, il est possible non seulement d’étudier les fichiers en fonction de certaines caractéristiques, mais aussi de les faire lire et comprendre par le système, sans résultat. De la même manière que Google, en réponse à notre recherche, ne se contente pas de fournir une liste de pages web qui ont les mêmes mots, mais tente de comprendre et de répondre à notre question (en tant que « plan B », si la question n’est pas comprise, Google est de nouveau en quête de mots – mais c’est une autre histoire).

Étant donné qu’un AI connaît et comprend ensuite nos données non structurées, il peut effectuer différents tris ou les classer par thème pour une pression d’un bouton. De même, les informations qui ne contiennent pas les mots clés correspondants, mais qui sont néanmoins liées à notre contenu recherché, peuvent ainsi être reconnues et associées.

Par conséquent, si l’on veut utiliser tout le capital intellectuel d’une entreprise, il n’y a pas d’autre solution que d’utiliser l’intelligence artificielle.

Reconnaître et classer

L’une des fonctionnalités les plus connues de l’intelligence artificielle est la reconnaissance d’images , un système qui reconnaît par exemple les visages humains et leurs émotions, ainsi que divers objets dans des images ou des vidéos. Le concept peut être décrit, très généralisé, comme « attribuer un sens à un tas de pixels ».

L’application n’est toutefois pas limitée aux supports optiques; les domaines d’intervention dans les entreprises sont énormes.

Ainsi, une IA peut vérifier les erreurs et les failles du service juridique et émettre des alertes ou proposer à l’équipe des médias sociaux la meilleure catégorie de contenu, les émoticônes les plus appropriés et le moment de publication idéal pour générer une portée maximale.

Grâce à des capteurs dans le bâtiment d’exploitation, le plan de chauffage et d’éclairage le plus économe en énergie peut être établi et grâce à la reconnaissance automatique de la demande, l’appelant peut être directement placé dans le centre d’appel vers le bon interlocuteur. Et comme cela ne suffit pas, l’intelligence artificielle reconnaît aussi, à l’aide de la voix, l’état d’esprit du client et propose à notre collaborateur en temps réel des textes adaptés qui agissent de manière dégénéré ou promotionnelle (et dont l’efficacité a bien sûr aussi été déterminée avec le soutien de l’AI).

Au Japon, les agences d’assurance ont testé avec succès l’utilisation de l’AI dans l’analyse des images d’accidents afin de déterminer où il y a un préjudice réel et où il s’agit d’une tentative de fraude. Aujourd’hui, le PDG utilise Siri, Alexa et Cie pour dicter son e-mail, et l’assistance de la direction fait déchiffrer l’écriture illicile sur une note par l’IA – quelque chose que l’ordinateur maîtrise déjà plus de deux fois mieux que quiconque.

La liste pourrait être poursuivie sans fin et étendue à chaque secteur d’activité. Chaque fois que quelque chose doit être reconnu et classé, les AI ont le potentiel de générer une forte valeur ajoutée. En outre, s’il existe un vaste volume de données dont l’intelligence artificielle peut tirer des leçons, les résultats s’améliorent encore considérablement.

Inconvénients et dangers

L’utilisation de l’IA représente comme aucun autre domaine les possibilités et les effets énormes de la numérisation. Mais là encore, tout n’est pas de l’or.

Les inconvénients majeurs sont principalement liés à la complexité et à l’expérience encore relativement faible qui a été acquise jusqu’à présent avec la technologie – encore assez jeune. De même, l’optimisme affiché par les passionnés a rapidement le potentiel de susciter la désillusion ou la déception.

Complexité et coûts

L’utilisation d’un AI dans un cadre prédéfini est aujourd’hui extrêmement simple. Si vous avez un cas d’application concret et gérable (« Nous voulons scanner nos anciens dossiers et les faire convertir en fichiers texte »), vous trouverez rapidement des fournisseurs ou des logiciels qui peuvent mettre en œuvre votre demande out-of-the-box. En revanche, si vous voulez utiliser l’intelligence artificielle de manière intensive et selon vos propres paramètres, vous devez développer l’expertise appropriée dans l’entreprise – et cela va coûter cher.

Les spécialistes de l’AI comptent aujourd’hui parmi les personnes les plus recherchées. Bien entendu, cela se fait également sentir dans le prix: un diplômé d’une université de renom, sans expérience professionnelle, n’appréciera même pas votre offre d’emploi par une réponse, à moins qu’au moins 200.000 € ne soient indiqués comme base de négociation.

Les petites et moyennes entreprises font face à des tâches apparemment insolubles. La formation initiale et continue de ses propres collaborateurs est donc une alternative populaire. Bien qu’elle ne soit pas non plus très favorable, les coûts sont nettement inférieurs. Étant donné que les candidats appropriés, en plus du développement de logiciels, proviennent souvent du domaine de la science des données, un groupe considérable de spécialistes compétents s’est constitué au cours des dernières années, profitant d’un échange de savoir-faire très ouvert. Les offres de formation sont actuellement très fructueuses.

Toutefois, la mise en place de compétences en matière d’AI reste une entreprise très coûteuse et fastidieuse.

Des attentes excessives

Le monde de la technologie se renverse avec des informations quotidiennes sur les dernières réalisations de l’intelligence artificielle. En revanche, la désillusion se produit rapidement dans l’application concrète : si le potentiel est vraiment illimité, l’utilité est souvent déficiente dans la réalité.

Cela s’explique principalement par le manque de base de données (données non disponibles, de qualité suffisante ou non accessibles pour des raisons bureaucratiques), des structures et des processus d’entreprise inappropriés ou tout simplement un manque de savoir-faire.

De même, le fait que la technologie ait été utilisée pour une tâche totalement inappropriée est une conclusion souvent entendue à la suite d’échecs de projets.

Enfin, il ne faut pas oublier à quelle vitesse l’intelligence artificielle peut échouer à cause de l’attitude défensive de certains employés, en particulier lorsque ceux-ci occupent des postes de direction et considèrent la numérisation comme un phénomène temporaire qu’il faut éviter.

Conclusion

En tant que technologie qui influencera nos vies comme aucune autre, et qu’elle influence déjà, l’importance de l’intelligence artificielle ne peut être sous-estimée. Cependant, en raison d’une complexité parfois élevée, l’accès reste difficile pour de nombreuses entreprises – et les difficultés réelles restent souvent bien en deçà de ce qui est diffusé par ouï-dire.