Intégrer l'IA dans les entreprises à l'horizon 2020 et au-delà

ACTUALITÉS / TECHNOLOGIE DE L'AI

Ryo Katsuki, vice-président de Data UK, s'entretient avec vous de l'importance d'intégrer l'IA dans votre entreprise en 2020. Il donne également des conseils sur la manière la plus efficace de le faire.

Ryo Katsuki, vice-président de Data UK, s'entretient avec vous de l'importance d'intégrer l'IA dans votre entreprise en 2020. Il donne également des conseils sur la manière la plus efficace de le faire.

Pourquoi maintenant ? Pourquoi est-il si important de faire de l'IA un élément incontournable de la stratégie de l'entreprise ?

Grâce aux progrès technologiques, une infrastructure informatique performante est devenue beaucoup plus accessible aux entreprises de toutes tailles au cours des dernières années. Les entreprises ont désormais moins d'excuses pour ne pas disposer d'installations ou de méthodes permettant d'enregistrer et d'utiliser électroniquement chaque élément d'information. 

L'espace de stockage est presque gratuit, AWS Glacier d'Amazon offrant désormais un espace de stockage de data à 1,50 euro. #CONTENT#.000004 par MB, par rapport à 1967, lorsque un disque dur de 1 Mo, même pas assez grand pour contenir une des photos de votre iPhone, vous aurait coûté un million d'euros.. Parallèlement, le dollar par puissance de calcul a été divisée par dix tous les quatre ans. 

Grâce aux services cloud, il est également devenu accessible aux startups et aux PME qui ne peuvent pas supporter le coût initial élevé de l'achat de machines haut de gamme ou qui n'ont pas les compétences techniques nécessaires pour les entretenir. Les entreprises peuvent également réduire davantage leurs coûts. La plupart des sociétés cloud accordent des remises aux entreprises qui estiment leurs besoins informatiques futurs et qui sont prêtes à réserver et à payer le coût à l'avance.

L'opportunité pour les entreprises est évidemment de capturer toutes les data, de s'appuyer sur les ordinateurs pour les traiter de manière automatique et de générer des informations ayant un impact sur l'activité. À cette fin, des entreprises cloud comme Amazon, Google et Microsoft ont joué leur rôle en développant des plateformes d'apprentissage automatique clés en main, accessibles et gérables pour les entreprises de toutes tailles. Elles proposent désormais toute une bibliothèque d'algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des informations.

L'infrastructure de l'IA, en termes de production de récits prescriptifs pour aider à prendre des décisions commerciales, est mature. Il appartient désormais à chaque entreprise de s'assurer que ses processus opérationnels et ses viviers de talents sont alignés pour embrasser la révolution de l'IA. Les entreprises qui ne considèrent pas le data comme une stratégie fondamentale et qui ne surfent pas sur la vague actuelle ne feront pas le poids face à leurs concurrents, en particulier celles qui gèrent bien leur data et qui propulsent les décisions commerciales pour générer et tirer parti du artificial intelligence.

Est-il facile d'intégrer l'IA ?

”Il ne suffira pas d'embaucher quelques nouveaux scientifiques diplômés en data. Il faut que l'équipe de direction de chaque entreprise se réunisse et collabore pour revoir et repenser la façon dont le data circule au sein de l'organisation.”

Bonne question. L'intégration de l'IA est assez simple si vous comprenez ce qu'il faut faire pour apporter un changement. Cela dit, intégrer l'IA dans une entreprise avec un impact réel est une tâche plus difficile qu'on ne le pense. 

Je demande souvent aux chefs d'entreprise dans quelle mesure leur entreprise utilise l'IA sur une échelle de 1 à 10. Ils ne répondent jamais 10. Ce n'est pas seulement la tâche d'un département informatique. Il ne suffira pas d'embaucher quelques nouveaux scientifiques diplômés data. Il faut que l'équipe de direction de chaque entreprise se réunisse et collabore pour revoir et redéfinir la manière dont data circule au sein de l'organisation. Cela nécessite une stratégie data, dirigée par une vision décrivant la manière dont l'entreprise se présente, commercialise ses produits et services auprès de ses clients, produit et vend des produits, prépare et fournit des services, et opère en interne pour servir les clients internes et externes. 

Tout cela repose sur des hypothèses clés par défaut, à savoir que toutes les data seront collectées et enregistrées électroniquement et que toutes les décisions commerciales seront prises sur la base de data ou de prédictions et de recommandations basées sur data. Les décisions commerciales qui ne peuvent être prises sur la base de data dans un délai raisonnable sont soumises à un examen en vue d'une amélioration continue des processus commerciaux et de la gestion de data. Lors de la mise en œuvre, c'est ce programme d'amélioration continue parrainé par tous les membres de l'équipe de direction qui jouera un rôle clé dans l'intégration de l'IA.

Quelles seraient les premières étapes de l'utilisation de l'IA dans les entreprises ?

Les dirigeants d'entreprise pourraient commencer par dresser la liste des questions commerciales les plus fréquentes qui restent sans réponse. Ces questions concernent probablement tous les aspects de l'entreprise, la plus courante étant sans doute ‘pourquoi mon chiffre d'affaires baisse-t-il ? Positionner l'IA comme un moyen de répondre à ces questions peut constituer le point de départ d'une conversation sur l'IA. 

L'intégration de l'IA dans une entreprise est un programme interfonctionnel, qui concerne tous les départements et nécessite une gestion du changement et une réimplémentation des systèmes. En fin de compte, l'équipe de direction doit se réunir et être prête à parrainer la révolution de l'IA dans l'entreprise. 

Si vous êtes un ingénieur ou un scientifique data et que vous avez du mal à faire avancer votre programme d'IA, trouvez le sponsor et le décideur de l'entreprise et obtenez d'abord son soutien. Assurez-vous de bien comprendre son activité, montrez que vous ne manquez pas d'imagination et veillez à articuler les avantages qui l'emportent sur le coût du changement. En fin de compte, c'est une stratégie et une plateforme que vous présentez.  

N'abandonnez pas si vous recevez un soutien mitigé de la part d'un membre de l'équipe de direction. Au fur et à mesure que vous parlez à d'autres membres de l'équipe de direction, le coût, en théorie, devient partagé, tandis que les arguments en faveur des avantages s'étoffent avec le soutien, ce qui réduit le coût par avantage pour l'entreprise.

Quelles sont les principales possibilités offertes par l'utilisation de l'IA ?

”Cela illustre l'opportunité majeure de l'utilisation de l'IA en termes commerciaux : réduire un problème de taille colossale en un problème réalisable, raisonnable et ayant un impact.”

Ce qui m'enthousiasme le plus, c'est l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la détection précoce de problèmes qui semblent venir de nulle part ou qui ont des causes spécifiques difficiles à trouver, comme par exemple la paranoïa.  Bien qu'il existe de nombreuses théories et que chaque personne ait une explication différente de sa propre expérience, personne ne sait exactement ce qui cause la paranoïa. Les chercheurs ont peut-être identifié certains facteurs de risque généraux, mais il y en a encore beaucoup qui peuvent être pris en compte. Même en limitant les facteurs aux aspects physiologiques, sociologiques et mentaux, il y a encore plus de 5 billions de combinaisons uniques de facteurs spécifiques qui peuvent être pris en compte. C'est astronomique. 

Cela illustre l'opportunité majeure de l'utilisation de l'IA en termes commerciaux : réduire un problème de taille colossale en un problème réalisable, raisonnable mais ayant un impact. Dans les études exploratoires non supervisées, il est possible d'exploiter toutes les sources brutes disponibles et d'identifier des facteurs dont la pertinence n'était pas connue auparavant.  

Par exemple, dans le cas de la paranoïa, vous pourriez dire, à l'aide de l'apprentissage automatique, qu'il est probable que des facteurs tels que l'insomnie aient une corrélation plus forte avec la paranoïa que d'autres facteurs traditionnellement considérés comme ayant un lien plus fort, tels que les expériences de l'enfance, la consommation de drogues, la génétique, le climat, etc. Vous pourriez alors classer par ordre de priorité les facteurs à surveiller et identifier les signes avant-coureurs afin de prévenir certains problèmes.

Aujourd'hui, les leaders de l'IA et du data qui effectuent des prédictions pratiques à plusieurs variables et qui utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour redimensionner des problèmes impossibles en problèmes pratiques apportent une réelle valeur ajoutée. En fin de compte, nous ne sommes toujours pas prêts à traiter des problèmes de taille astronomique dans une infrastructure accessible et gérable par tous. 

D'un point de vue pratique et technique, les projets d'IA sont l'affaire d'ingénieurs avisés qui comprennent les priorités de l'entreprise, rassemblent les soutiens et conçoivent et mettent en œuvre des heuristiques et des modèles data-driven capables de fournir une intelligence percutante. Ce sont ces mêmes ingénieurs qui peuvent industrialiser cette intelligence, mener à bien ces projets et contribuer à la mise en place d'une structure d'entreprise fondée sur l'IA.

Si vous souhaitez intégrer l'IA dans votre stratégie d'entreprise pour 2020, contactez notre équipe.