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Les 7 facettes de l’intelligence artificielle
À l’ère où les journalistes et les spécialistes inondent l’espace médiatique de nouvelles et d’informations sur l’intelligence artificielle et de son influence croissante, les entreprises se trouvent confrontées à un sentiment de nécessité d’explorer et d’adopter ces technologies émergentes rapidement.
En effet, l’explosion des champs d’application de l’intelligence artificielle a transformé la manière dont les organisations peuvent aborder la prise de décision et l’optimisation de leurs opérations. Toutefois, il faut éviter d’improviser, car les pièges sont nombreux et impitoyables.
C’est dans ce contexte que nous vous proposons cet article visant à démystifier l’intelligence artificielle et à fournir une approche claire pour les dirigeants d’entreprises souhaitant s’engager dans cette révolution. Il existe de multiples facettes à l’intelligence artificielle et vous constaterez, au fil de votre lecture, que plusieurs de ces concepts vous sont déjà familiers.
L’intelligence artificielle générative (Generative AI)
L’intelligence artificielle générative est le modèle qui fait le plus de bruit actuellement dans les médias. C’est la façon de faire, entre autres, de Chat GPT dont l’approche est axée sur la création de nouvelles données à partir d’un ensemble existant en utilisant des modèles de probabilités. Ces algorithmes sont ainsi capables de produire du contenu original en s’appuyant sur leur apprentissage des structures et des modèles présents dans les données d’entraînement.
L’intelligence artificielle prédictive (Predictive AI)
L’intelligence artificielle prédictive utilise, elle, des modèles statistiques et des données historiques pour anticiper les tendances futures. Dans un contexte de prévision des ventes par exemple, il analyse les données passées des transactions pour générer des prévisions précises. Un tel algorithme appliqué à la vente au détail peut anticiper les demandes saisonnières, permettant à une entreprise de mieux ajuster ses inventaires pour répondre à la demande.
L’intelligence artificielle discriminative (Discriminative AI)
L’intelligence artificielle discriminative utilise des modèles pour identifier les schémas atypiques associés à des activités. Par exemple, un algorithme discriminant appliqué à la détection de la fraude dans les transactions financières pourrait analyser les comportements de dépenses inhabituels dans les modèles d’utilisation des cartes de crédit afin d’alerter sur des activités potentiellement frauduleuses.
L’intelligence artificielle descriptive (Descriptive AI)
L’intelligence artificielle descriptive se concentre, pour sa part, sur l’analyse des données existantes pour fournir des informations détaillées sur les performances passées. Très utilisée en intelligence d’affaires, elle utilise ces algorithmes pour produire des rapports et des tableaux de bord qui permettent, par exemple, d’analyser les ventes mensuelles, les tendances du marché et les performances des produits pour mieux comprendre les forces et faiblesses d’une entreprise.
L’intelligence artificielle prescriptive (Prescriptive AI)
L’intelligence artificielle prescriptive se concentre sur la recommandation d’actions spécifiques pour atteindre des objectifs définis. Ainsi, un algorithme prescriptif appliqué dans une épicerie, par exemple, peut recommander des ajustements de prix en temps réel en fonction de la demande, du niveau d’inventaire et du comportement de la concurrence tout en gardant comme objectifs de maximiser les profits et maintenir la compétitivité.
Intelligence artificielle d’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning AI)
L’apprentissage par renforcement est une forme d’intelligence artificielle où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. On applique ce modèle, entre autres, aux robots conversationnels que l’on retrouve sur certains sites web pouvant raffiner leurs recommandations d’achats au fur et à mesure que vous précisez vos exigences et vos préférences. Ce sont des agents intelligents qui apprennent et s’améliorent par eux-mêmes au fil du temps.
Intelligence artificielle de vision (Computer Vision AI)
L’intelligence artificielle de vision est conçue pour permettre aux machines de comprendre et d’interpréter des informations visuelles à partir d’images ou de vidéos. Dans le cas de la reconnaissance faciale, l’algorithme analyse les caractéristiques faciales uniques d’une personne pour identifier et authentifier son identité. Très utilisée pour déverrouiller les téléphones intelligents, cette technique d’intelligence artificielle agit également souvent comme 2e facteur d’authentification pour accéder à une application.
Prérequis avant de se lancer : Déterminer le niveau de maturité des données
Au cours de leurs cycles de vie, les données traversent divers niveaux de traitement au sein d’une organisation. Pour qu’une entreprise puisse évaluer son potentiel actuel à exploiter ses données via l’intelligence artificielle, elle doit donc déterminer à quel degré de maturité elles se situent.
Au départ, nous avons les données brutes, qui sont les informations non traitées extraites directement de différentes sources. Ces données sont souvent complexes et nécessitent un nettoyage pour éliminer les erreurs et les doublons. Cet exercice vise à assurer leur qualité et les rendre prêtes à être analysées de manière fiable. Une fois les données nettoyées, elles peuvent être utilisées pour générer des rapports standards qui fournissent des informations sur les performances de l’entreprise.
Pour des analyses plus approfondies et répondre à des questions spécifiques, vous pouvez générer des rapports ad hoc utilisant des données précises. Il existe également les rapports « OLAP » (Online Analytical Processing) qui permettent, pour leur part, une exploration multidimensionnelle des données pour des analyses encore plus complexes.
Enfin, avec l’émergence des outils d’intelligence d’affaire en libre-service, les utilisateurs peuvent désormais explorer et analyser les données de manière autonome, facilitant ainsi, la prise de décision rapide et personnalisée.
L’évaluation des données est cruciale pour préparer une entreprise à utiliser l’intelligence artificielle dans son quotidien. Ces différents niveaux de maturité des données reflètent une progression du brut vers le raffiné, un passage obligé permettant à une organisation d’exploiter pleinement le potentiel de ses données d’entreprise pour des prises de décisions stratégiques éclairées.
Quantité, qualité, disponibilité et protection des données
Le volume de données doit être adéquat pour former des modèles robustes et fiables, mais la qualité des données est tout aussi importante. Pour éviter les biais, les données doivent être précises et intègres. La disponibilité des données, qui vise à assurer leur accessibilité, est cruciale tout comme leur protection, en particulier leur confidentialité. Il est aussi essentiel de suivre et d’analyser l’évolution historique des données pour identifier les tendances. Différents outils existent, dont Microsoft Purview, pour vous aider à bien gouverner vos données. N’hésitez pas à faire appel à nos experts pour vous aider à comprendre vos responsabilités en termes de sécurité.
Ce que vous devez retenir
Afin de bien évaluer votre position actuelle en matière de maturité de vos données, nos experts peuvent vous orienter vers la stratégie et l’approche la plus appropriée pour votre organisation et évaluer votre capacité à sauter de plain-pied dans l’intelligence artificielle.
