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L'intelligence artificielle et son impact futur sur l'entreprise

Publié par Henry S. Cheang | 16 septembre 2016 11:30

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

Pour un concept dont on entend tant parler, l’intelligence artificielle reste plutôt mal comprise par bien des gens. Prenons donc le temps de la démystifier. L’idée de l’intelligence artificielle fut présentée pour la première fois en 1956 par une équipe de scientifiques américains lors du Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence [wikipedia]. Deux thèmes principaux ressortirent de cette présentation :

  1. On théorise rapidement que les ordinateurs pourraient un jour réfléchir de manière autonome, tout comme les humains, et qu’ils seraient capables de résoudre des problèmes de logique avec la même efficacité. C’est d’ailleurs cette idée spécifique que les scientifiques avaient surnommé intelligence artificielle.
  2. On pense que de créer une intelligence artificielle serait relativement simple; selon les chercheurs, le développement ne prendrait qu’un été à une équipe de dix scientifiques.

S’il est inutile de rappeler que ces scientifiques avaient fait preuve d’un optimisme quelque peu démesuré, nous leur devons tout de même reconnaitre que, grâce à leurs travaux, des avancées de grande envergure ont été faites dans le domaine.

IA

Une croissance soudaine

L’année 2012 marque un tournant pour le développement de l’intelligence artificielle. C’est bien en novembre de cette année qu’une équipe de chercheurs de l’Université de Toronto, dirigée par le professeur Geoffrey Hinton, réussit à programmer une intelligence artificielle capable d’identifier quelque 85 % des images qui lui étaient présentées. À titre de comparaison, la personne moyenne passe ce genre de test avec une note de 95 %, alors que les résultats d’intelligences artificielles moindres ne dépassaient pas la barre des 72 %.

L’équipe de chercheurs avait attribué ce succès au raffinement des algorithmes d’apprentissage surnommés deep learning (apprentissage profond). Cet algorithme fonctionne en attribuant des chiffres aux formes et aux couleurs qui composent les différentes images qui lui sont soumises. Les données ainsi créées sont ensuite décomposées en parties, nommées layers (couches), analysées, puis comparées à des ensembles de layers de données existantes par corrélation statistique. La composition de ces corrélations est ce qui sert à l’identification de l’image. L’humain intervient au moment de confirmer (ou de rejeter)  la prédiction de l’intelligence artificielle. Le cas échéant, l’algorithme ajoute les corrélations à sa base de données, la renforçant ainsi pour de futures identifications.

En 2015, cette même équipe a d’ailleurs fracassé son propre record avec un taux d’identification de 96 %, confirmant par le fait même l’hypothèse formulée 70 ans plus tôt quant au potentiel des intelligences artificielles par rapport aux humains. Si l’amélioration des algorithmes était encore l’un des facteurs en jeu, le développement exponentiel de la puissance des ordinateurs en est un autre, permettant aujourd’hui d’obtenir des résultats précis en temps réel alors que des semaines auraient auparavant été nécessaires.

Attentes des industries envers l’intelligence artificielle

Plusieurs entreprises visionnaires tentent de ou ont déjà trouvé des manières d’intégrer des algorithmes tels que ceux de type deep learning à leurs logiciels. Sans surprise, les géants Microsoft et Google sont des chefs de file en la matière; la plupart de leurs produits principaux exploitent d’une manière ou d’une autre des formes d’intelligence artificielle. Cortana est le nom donné par Microsoft à son nouvel assistant virtuel inclus dans les plus récentes versions de son système d’exploitation si bien connu. Cet assistant virtuel peut notamment converser de vive voix avec l’utilisateur, aider à faire l’organisation des dossiers selon certains critères, effectuer des recherches et exécuter bien d’autres tâches encore – tout en évoluant et en s’ajustant selon son usage. Pour sa part, Google se sert d’algorithmes de deep learning pour adapter son moteur de recherche en fonction des tendances de recherche d’utilisateurs.

Il est intéressant de remarquer que si bien des gens sont quotidiennement touchés par les intelligences artificielles, peu d’entre eux en sont réellement conscients. Et si l’idée ne vous rassure pas, vous devrez vous y faire : de multiples domaines, notamment ceux des finances, de la santé et de la fabrication cherchent à profiter des intelligences artificielles. Il n’est pas rare de voir de grandes entreprises acheter de plus petites entreprises se spécialisant dans le développement d’intelligences artificielles pour pouvoir mieux en faire l’intégration dans leurs produits et services. Cette technologie serait particulièrement estimée pour sa capacité à réduire les coûts liés aux employés et les erreurs humaines. La firme de consultation Markets and Markets estime d’ailleurs que la valeur du marché de l’intelligence artificielle aura une valeur de quelque 5 milliards de dollars américains d’ici 2020, alors que la Bank of America Merrill Lynch soutient que la technologie aidera globalement les entreprises à épargner entre 14 à 33 trillions de dollars américains en 2025, surtout en main d’œuvre. Ces réductions de coûts seraient d’ailleurs la raison principale de déployer l’intelligence artificielle pour 62 % des entreprises.

En dépit de toutes les avancées dans le domaine, il existe toujours certaines limites aux intelligences artificielles. Bien qu’elles soient capables d’effectuer des tâches routinières ou mathématiques avec autant ou plus de précision que les humains, on observe toujours certaines lacunes dans les tâches cognitives, telles que la compréhension de la parole. L’efficacité des intelligences artificielles dépend aussi grandement de la quantité, de la qualité et du bon classement des données qui leur sont fournies. De plus, les ordinateurs pouvant gérer de telles technologies sont particulièrement énergivores alors que le cerveau humain, lui, ne l’est pas. Ceci dit, toutes ces limites ne sont que temporaires; en 2014 seulement, on estime les dépenses liées à l’adoption d’intelligences artificielles à quelque 13,8 millions de dollars. C’est bien sûr sans compter les milliards de dollars investis annuellement par les grandes sociétés de capital-risque dans le développement.

Et votre entreprise, dans tout cela?

L’exploitation d’intelligences artificielles réduira considérablement vos coûts d’exploitation. De plus, leur capacité à identifier les tendances complexes vous aidera dans votre processus de prise de décision. Il n’est plus question du fait que les entreprises devraient embrasser cette technologie, mais bien de quand elles feront finalement le saut. Êtes-vous prêt? Les trois étapes suivantes vous permettront de bien vous préparer.

Premièrement, vous devez cultiver une appréciation véritable de l’intelligence artificielle. La firme Narrative Science a récemment publié les résultats d’un sondage révélant que seulement 38 % des sondés croyaient utiliser des produits basés sur des intelligences artificielles. Or, c’était plutôt 88 % des sondés qui le faisaient vraiment. Comment expliquer que 50 % de ces gens ignoraient exploiter des intelligences artificielles? La réponse est toute simple : le manque de connaissances à ce sujet.

Deuxièmement, vous devez comprendre comment l’intelligence artificielle facilitera vos activités commerciales ou de gestion dans le quotidien. Cherchez-vous à améliorer votre production, réduire votre nombre d’employés, améliorer vos algorithmes? Les possibilités sont vastes, et vous vous devez de bien cerner vos besoins.

Troisièmement, une fois l’intelligence artificielle instaurée chez vous, il est primordial de promouvoir la bonne gestion de vos données. Comme mentionné plus tôt, ces systèmes sont particulièrement efficaces lorsque les données à traiter sont bien classées. Ce classement peut même – et devrait – se faire avant l’adoption d’une intelligence artificielle, et vous permettra de vite tirer des conclusions intéressantes sur les tendances qui se rapportent à votre entreprise ou à votre clientèle. Si les technologies basées sur l’intelligence artificielle ne sont pas à la portée de tous, quelques options s’offrent néanmoins à vous.

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Feuille de route 2019

Sujets : Gestion de dépenses en TI (GDTI), Innovation, Intelligence d'affaires

Écrit par Henry S. Cheang

Henry est un rédacteur technique attentif s'attelant à des études de marché, à la conception de produit et à l’écriture de documentation claire et concise pour l’entreprise. Il est un membre enthousiaste de l’équipe, passionné par les sciences et la technologie et joue un rôle clé dans les communications de Cimpl. Son dévouement à l’écriture transparaît dans son expérience en rédaction d'articles universitaires, de documentation et de guides d'utilisateurs, ainsi que dans sa contribution aux stratégies marketing de Cimpl.

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