Intelligence artificielle : Pourquoi les entreprises vont toutes se plier à l’usage de l’analyse de données ?

Sans le savoir, nous utilisons quotidiennement des appareils dotés d’intelligence artificielle (IA) : bots, assistants vocaux, IoT n’en sont que quelques exemples. Dans l’univers professionnel, l’IA permet aux entreprises d’améliorer l’expérience client et les performances commerciales.

Avnish Kshatriya, Global Head for Strategy & Planning, Data, Analytics & AI Practice chez Wipro

Avnish Kshatriya, Global Head for Strategy & Planning, Data, Analytics & AI Practice chez Wipro

Toutefois, son usage alerte également sur la nécessité de s’attaquer à la surcharge de données occasionnées afin d’obtenir des informations utiles. En raison de leur massification provenant de diverses sources complexes et de la nécessité de traiter ces informations en temps réel, les dirigeants du monde entier réinventent leurs activités et leurs processus métier en plaçant progressivement l’IA au centre de leur stratégie. 92 % des responsables du Fortune 1000 ont d’ailleurs prévu de renforcer leurs investissements en intelligence artificielle et big data, notamment, au cours de cette année[1].

Comment l’intelligence artificielle maîtrisée peut-elle aider les entreprises au quotidien dans l’analyse de leurs données ?

Les avantages de l’IA

L’intelligence artificielle aide à mieux trier les volumes de données clients, à créer des ensembles informationnels avec exactitude, à automatiser les processus pour gérer la vitesse desdites données, mais aussi à contribuer à la prise de décision en appréhendant celles à forte variabilité et enfin à les exploiter. Face à des experts surchargés d’informations (Big Data) à traiter, l’IA joue le rôle d’un tiers de confiance, véritable partenaire dans la gestion de ces informations, leur classification et l’aide à la prise de décisions. Par conséquent, d’autres termes, tels que « intelligence augmentée » et « assistance par l’IA », sont utilisés pour illustrer le fait que l’IA est davantage employée pour renforcer les capacités humaines que pour s’y substituer totalement.

 

Analyse traditionnelle vs analyse assistée par l’IA

Pourquoi revoir sa copie en matière d’analyse des données ? D’un point de vue possibilité, l’analyse traditionnelle dépend fortement des workflows programmés et se limite à des modèles de données définis.

Veeam_ guide dataAlors que les opportunités offertes par l’analyse assistée par l’intelligence artificielle sont supérieures, notamment parce qu’elle donne un sens aux données sombres (« dark data »). Elle identifie des modèles récurrents, établit des connexions entre les points de données et fournit des actions de prévention, le tout en temps réel.

Au fur et à mesure que les modèles d’IA évoluent et s’auto-optimisent avec l’apport de nouvelles données et de l’apprentissage machine, les résultats opérationnels s’améliorent à chaque itération.

Ces boucles de rétroaction axées sur l’intelligence artificielle créent des améliorations continues des processus par rapport à ce qui peut être réalisé avec les moyens traditionnels. Pour preuve, la productivité des entreprises utilisant l’IA pourrait augmenter de 40 % d’ici 2035[2].

Qui en bénéficie le plus ?

Les secteurs d’activités disposant d’importants volumes de données à traiter seront les plus enclins à bénéficier des atouts de l’IA en matière de traitement des données. Les cadres exécutifs (Chief Data Officers et Chief Information Officers) de la banque et de la gestion de patrimoine, de la grande consommation et de la santé tireront les plus grands bénéfices du potentiel de l’intelligence artificielle. En effet, elle garantit une assistance dans le traitement de leurs opérations d’analyse traditionnelles via des réseaux neuronaux profonds facilitant la prise de décision, ainsi que par le biais d’agents virtuels pour favoriser l’expérience client. Les exemples bien connus pour lesquels l’assistance par l’IA intervient sont l’analyse comportementale pour appréhender les réactions d’investisseurs et déterminer des scénarii d’investissements automatisés, l’hyper-personnalisation pour offrir une relation client optimisée grâce au microciblage et à la segmentation, ainsi que le diagnostic automatisé afin d’identifier rapidement les cellules potentiellement à risque pour l’organisme et plus encore. La technologie devenant de plus en plus complexe et comportant de nombreuses strates, la menace d’une IA nuisible et soumise aux cybermenaces se profile comme un nuage noir à l’horizon. Or, l’une des manières les plus prometteuses aujourd’hui de protéger les données serait l’IA.

Une IA performante doit être challengée

Pour leur pérennité, il est capital que les entreprises intègrent l’intelligence artificielle dans leurs offres, et ce à tous les niveaux. L’IA doit s’imposer comme la colonne vertébrale du traitement global de la donnée. Pour accélérer le processus de transformation métier, les entreprises doivent disposer d’une stratégie claire en matière d’intelligence artificielle et de son intégration aux technolgies innovantes associées, comme le Cloud, afin de bénéficier d’une puissance de calcul décuplée. Dans ce contexte, elles seront plus à même de répondre à l’évolution des besoins des marchés et d’agréger lesdites technologies avec l’IoT et le « crowd-powered consulting ». Si la mise en œuvre de l’IA laisse entrevoir une possible mutation prochaine des rouages de l’entreprise, les DSI (Directeurs des Systèmes d’information) et les CDO (Directeurs de la transformation digitale) amorcent tout juste ce timide virage. Toutefois, une transformation métier axée sur l’IA, et par essence sur l’analyse de données, devra également intégrée un aspect de sécurité important au risque de se faire rattraper par les institutions règlementaires compétentes.

[1] http://newvantage.com/wp-content/uploads/2018/12/Big-Data-Executive-Survey-2019-Findings-Updated-010219-1.pdf

[2] https://www.accenture.com/t20161031T154852__w__/us-en/_acnmedia/PDF-33/Accenture-Why-AI-is-the-Future-of-Growth.PDF#zoom=50


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