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Data déluge
Deuxième jour de la CogEx (ou #SogEx comme certains l'ont baptisé sur Twitter après les pluies diluviennes d'hier), le ciel est heureusement resté dégagé et la positivité s'est manifestée. C'est ce qui ressort de la session d'ouverture d'aujourd'hui sur la scène principale, intitulée ‘La transformation à l'ère des machines’, présentée par Salim Ismail d'OpenEXO.

Data déluge

Deuxième jour de la CogEx (ou #SogEx comme certains l'ont baptisé sur Twitter après les pluies diluviennes d'hier), le ciel est heureusement resté dégagé et la positivité s'est manifestée. C'est ce qui ressort de la session d'ouverture d'aujourd'hui sur la scène principale, intitulée ‘La transformation à l'ère des machines’, présentée par Salim Ismail d'OpenEXO.

M. Salim a commencé par souligner que le principe de la loi de Moore n'est plus l'apanage de l'informatique. Il peut être suivi dans de multiples segments technologiques. Le ‘facteur de doublement’ se traduit par une augmentation de la puissance et une baisse des prix dans des segments aussi divers que l'IA, les technologies médicales, la robotique, l'énergie et bien d'autres encore. Malgré les prévisions de croissance prudentes des analystes, la réalité est une courbe ascendante régulière et prévisible pour toutes ces technologies au fil des ans.

Dans tous les cas, le résultat final est le même : le modèle commercial évolue d'un modèle de rareté à un modèle d'abondance - le moment Gutenberg. Outre l'imprimerie, l'exemple le plus célèbre est probablement celui de la photographie, où un facteur commercial essentiel - le coût du traitement - a été entièrement supprimé lorsque le marché est passé de l'analogique au numérique.

Le ‘système immunitaire’ des grandes organisations est conçu pour résister au changement, il suffit de regarder Kodak. Cette résistance au changement est tout aussi évidente au niveau sociétal et institutionnel. Cependant, la société et les entreprises doivent faire preuve de courage. La numérisation a démocratisé et banalisé la photographie et s'il n'y a peut-être plus de marché pour le traitement, de nouvelles opportunités sont apparues. Cela se voit dans la manière dont nous stockons, classons, gérons et exposons la multitude d'images que nous possédons aujourd'hui. La perte de Kodak a été le gain de Google et d'Instagram !

La technologie et la data n'ont pas uniformisé les règles du jeu, elles en ont fondamentalement changé la forme. De plus en plus d'entreprises devront pivoter si elles veulent éviter le sort de Kodak ou de Blockbuster. En particulier, l'énergie solaire abondante et bon marché a la capacité de bouleverser entièrement les fondements de notre société.

Le facteur de doublement signifie que le rythme de la technologie et des changements induits par les data ne fera que s'accélérer. À l'ère de la machine, le défi consiste à savoir comment utiliser cette masse de data pour identifier de nouvelles opportunités. La gestion de cette complexité est tout simplement hors de portée des humains, comme l'indique Salim, qui suggère que notre cerveau n'a pas été mis à niveau depuis 50 000 ans - vous seriez déçu s'il s'agissait d'un iPhone !

Cependant, il n'est pas possible d'augmenter sans cesse la taille des équipes d'analystes pour interroger une pile data en croissance exponentielle. Les entreprises doivent investir dans l'IA, qu'elles le veuillent ou non.

Il s'agit cependant d'une question essentielle pour l'entreprise. Salim nous a rappelé une citation célèbre de l'investisseur providentiel David S. Rose : “Toute entreprise conçue pour réussir dans les 20th siècle est vouée à l'échec au 21ème siècle.st.”

Le problème, c'est qu'il s'agit là d'une tâche ardue pour les entreprises en place, quel que soit leur segment de marché. Si l'on considère notre propre secteur, Artefact est l'une de ces entreprises data-driven qui bénéficient du fait d'être relativement nouvelles dans le secteur. Nous sommes peut-être un acteur plus petit que les réseaux établis, mais notre approche basée sur l'IA et une éthique fondée sur la suppression des silos nous permettent d'avancer rapidement et d'offrir de nouveaux services à nos marques clientes.

L'IA et l'apprentissage automatique n'en sont peut-être qu'à leurs débuts, mais comme nous le rappelle CogX, les perspectives sont nombreuses.

 

Ce que nous avons appris à la CogX aujourd'hui, les points de discussion des sessions clés :

  • Il ne fait aucun doute que la technologie bouleverse tous les secteurs. Cependant, ce n'est que la moitié de l'histoire. La manière dont la technologie est déployée devrait être une réponse directe à l'évolution des demandes des consommateurs, qui sont elles-mêmes souvent influencées par la technologie.

Les entreprises doivent placer le client au centre de tout ce qu'elles font - la force de l'IA et de l'apprentissage automatique réside ici dans l'hyperpersonnalisation.

  • L'IA a connu quelques faux départs dans l'actualité récente. Le scandale des ‘fake news’, en particulier, a entamé la confiance des consommateurs. Mais ce n'est pas irrémédiable.

La transparence est essentielle. Il est impératif que les gens sachent quand ils ont affaire à un chatbot (par exemple). En outre, les consommateurs doivent être en mesure de discerner un avantage réel de l'IA s'ils veulent l'accepter.

  • Déployer l'IA, ou toute autre technologie émergente, pour le plaisir ne présente que peu d'intérêt. Faites passer le client - qu'il soit interne ou externe - en premier.

Réfléchissez ensuite aux lignes directrices éthiques que vous devez mettre en place pour vous assurer que ces clients feront confiance à la technologie et y adhéreront. Ce n'est qu'à ce moment-là que vous pourrez envisager de passer à l'étape du déploiement.

Ashok Vaswani - Responsable mondial des consommateurs et des paiements - Barclays

  • Le Data peut être un sujet sensible, en particulier lorsqu'il s'agit des finances personnelles d'une personne. Il y a toujours un équilibre à trouver quant au caractère invasif de l'utilisation du data. Les risques sont d'autant plus grands si vous avez affaire à des personnes vulnérables, par exemple des personnes endettées ou en deuil.

Dans ce cas, vous devez faire preuve d'une grande sensibilité quant aux canaux que vous utilisez. Bien que vous puissiez utiliser les outils d'analyse data pour comprendre le contexte, il y a des moments où la sensibilisation doit être menée par un être humain.

Josh Bottomley, responsable du numérique, du data et du développement, HSBC

  • Il existe une idée préconçue selon laquelle les grandes organisations avancent toujours plus lentement et favorisent l'innovation incrémentale. Ce n'est pas toujours le cas et cela dépend de la culture de l'entreprise.

Bien que vous ne puissiez pas imposer l'utilisation d'une nouvelle technologie, les gens se précipiteront sur toute nouvelle solution qui résoudra clairement un problème. Par exemple, si vous recevez des centaines de courriels par jour, un système qui les classe par priorité sera toujours apprécié. Si vous recevez des centaines de courriels par jour, un système qui les classe par ordre de priorité sera toujours apprécié.

Joanne Hannaford, Goldman Sachs

  • Les chatbots ont tendance à être féminins et à porter des noms occidentaux. C'est parce qu'ils sont mieux acceptés par les utilisateurs. Cependant, nous devons réfléchir longuement à l'éthique de cette pratique et nous demander si elle ne renforce pas des préjugés inconscients.

Charles Radcliffe, Fidelity International