Intelligence artificielle a évolué en 60 ans et s’externalise en entreprise
Intelligence Artificielle ou IA s’est réveillée et frappe à la porte en révolutionnant l’univers du travail. Ainsi, des outils comme ChatGPT qui peuvent générer du texte peuvent potentiellement substituer les ressources humaines pour certaines tâches. L’émergence de cette technologie peut avoir un impact significatif sur bon nombre de domaines d’activité, dont l’emploi. Elle touche désormais non seulement les employés de bureau, après la robotisation dans l’industrie, mais aussi les métiers créatifs comme les écrivains, les tâches en externalisation. Lorsque le premier livre écrit par ordinateur est arrivé sur le marché, l’industrie de l’édition a commencé à réfléchir sur le sujet. L’article d’aujourd’hui couvrira : son évolution, son fonctionnement et son externalisation par des experts.
Table des matières
- Définition et évolution de l’Intelligence Artificielle
- Fonctionnement de l’Intelligence Artificielle
- Les deux techniques de base
- Les différentes technologies d’IA spéciales entreprises
- Plateforme machine learning
- Deep learning : reconnaissance et classification de modèles
- Informatique cognitive
- Vision par ordinateur : se comporter et traiter comme un œil humain
- Génération du langage naturel via des données informatiques
- Unités de traitement graphique ou GPU : accélération d’images
- IoT, ou Internet des objets : génère et partage des données
- Algorithmes avancés pour fournir un traitement intelligent continu
- API, ou interfaces de programmation d’applications
- Applications d’IA dans la vraie vie
- L’IA basée sur le cloud
- Gestion et ressources améliorées via l’externalisation de votre projet IA
- Les avantages de l’Intelligence Artificielle pour les entreprises
Définition et évolution de l’Intelligence Artificielle
L’intelligence artificielle représente la branche de l’informatique qui permet aux systèmes de s’initier et d’exécuter des tâches normalement liées à l’intelligence humaine.
- la reconnaissance vocale
- la prise de décision
- la reconnaissance visuelle
Dans les années 50
A cette époque, la réalité de l’intelligence artificielle a été inaccessible. Les ordinateurs ne pouvaient ni stocker, ni exécuter des informations, et le coût y afférant était astronomique. C’est ainsi que le mathématicien Alan Turing a posé une question révolutionnaire mais simple : les machines pensent-elles ? La réponse fut un oui retentissant, changeant par conséquent le cours de l’histoire.
Entre les années 50 et 70
L’industrie informatique peut s’attendre à des ordinateurs plus rapides, plus accessibles et moins chers. Un article du magazine Life de 1970 soulignait le fait que d’ici trois à cinq ans seulement, les machines seraient aussi intelligentes que les humains. Cela a nécessité des avancées significatives en termes de capacité de stockage et de puissance de calcul.
Dans les années 80
Deux techniques importantes ont été mises en place.
- La première, l’apprentissage en profondeur ou deep learning, qui permettait aux ordinateurs de se former par l’expérience.
- La seconde, le système expert ou expert system imitent les capacités décisionnelles humaines.
Les ordinateurs ont commencé à utiliser la pensée basée sur des règles, utilisant spécialement des structures « si-alors » en guise de répondre aux questions.
En 1997
Dragon Systems a développé et installé, en 1997, sous Windows une solution de reconnaissance vocale. Synonymes de débit et de capacités de stockage de type cloud, les années 2000 ont alimenté la prolifération de l’informatique et mis l’Intelligence Artificielle à l’honneur. De nos jours, l’IA est en plein essor par le biais de trois améliorations clés dans l’industrie tels que :
Les unités de traitement graphique ou GPU
Les exigences du monde de la vidéo et du jeu entraînent donc le développement de GPU meilleurs et moins chers, un composant nécessaire pour développer des solutions d’IA.
Le Big Data
Les algorithmes utilisés par l’IA sont principalement formés par de grandes quantités d’informations issues du Big Data. Ces derniers assistent l’Intelligence artificielleau traitement des informations à une vitesse incroyable, rendant par conséquent les données plus accessibles et plus faciles à utiliser.
Les algorithmes
Les algorithmes permettent d’automatiser les tâches que l’on pensait auparavant possibles uniquement avec l’intelligence humaine. Ils progressent et se complexifient constamment en utilisant des couches grâce des variables cachées. Les résultats sont triés et optimisés.
Aujourd’hui
L’intelligence machine ou Intelligence Artificielle, et les machines équipées d’IA peuvent effectuer les tâches suivantes :
- le raisonnement
- la résolution de problèmes
- la perception
- la reconnaissance vocale
- l’apprentissage
- la planification
- la capacité à manipuler ou déplacer des objets
Intelligence artificielle améliorée : ANI, AGI, ASI
Il se décline trois modèles d’Intelligence Artificielle : l’IA générale (AGI), la superintelligence artificielle (ASI) et l’IA étroite (ANI)
L’intelligence artificielle générale ou l’AGI
Elle est considérée comme une IA puissante car elle fonctionne à un niveau de parité plus élevé avec l’intelligence humaine. L’AGI va encore plus loin dans l’IA, exigeant des machines qui effectuent des tâches intelligentes au même titre que les humains. Toutefois, pour qu’un robot soit classé en AGI, il doit passer plusieurs tests qui valident son IA.
Le test de Turing
Plus précisément, le test de Turing évalue la capacité d’une machine à se comporter comme un humain. Si une machine gagne un score de 70 % ou plus, elle est classifiée tel un robot AGI. Une autre analyse de l’adéquation AGI est le test du café. Cela nécessite que les robots pénètrent dans un environnement domestique, trouvent du café et apprennent à le préparer. Les candidats AGI doivent aussi réussir un test Robot College dans lequel un robot s’inscrit et termine un cours. Enfin, les robots doivent participer à des entretiens et passer des examens professionnels tels que des examens d’écriture et de conduite.
L`intelligence artificielle étroite ou l’ANI
Elle est classée comme intelligence artificielle faible car elle se spécialise dans une gamme limitée de paramètres et de situations, telles que les voitures sans conducteur et la reconnaissance vocale. L’ANI est le modèle d’IA le plus facilement identifiable et est déjà utilisé par la plupart des gens.
Quelques exemples d’ANI connus
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d’ANI que vous connaissez peut-être.
- Voiture sans conducteur : une voiture autonome n’a ni volant ni pédales. Ils fonctionnent avec des cartes 3D et sont contrôlés par des pilotes Google.
- Appareils à activation vocale : D’Alexa à Siri, la majorité des consommateurs ont ANI et l’utilisent quotidiennement via leurs appareils intelligents.
- Filtres de messagerie : la plupart des boîtes de réception, déclinent aux utilisateurs la possibilité de faire le tri des spams et de signaler des messages spécifiques.
La superintelligence artificielle
Ce type d’IA n’est pas encore développé, toutefois ASI indique que les machines disposent d’une superintelligence ou sont plus intelligentes que les humains.
Soyez compétitif
Vous n’êtes pas la seule société à réaliser que l’utilisation de l’IA peut profiter à votre entreprise. En effet, bon nombre d’entreprises ont déjà commencé à l’utiliser ou sont en train de l’implémenter dans leurs systèmes. Pour garder une longueur d’avance sur vos concurrents, vous pouvez faire appel à des prestataires d’externalisation de services d’Intelligence Artificielle comme SK’Hay Madagascar qui peuvent fournir des solutions efficacement et rapidement. Ils vont s’assurer que vos produits sont équipés des dernières technologies telles que :
- le traitement du langage naturel (NLP)
- l’apprentissage automatique
Évitez le trafic de développement d’intelligence artificielle et restez au top en trouvant simplement le bon fournisseur.
Fonctionnement de l’Intelligence Artificielle
Les deux techniques de base
A présent que vous comprenez l’évolution de l’Intelligence Artificielle au cours des 60 dernières années et comprenez les bases, examinons de plus près ses fonctionnalités. Deux techniques de base permettent à l’IA de fonctionner efficacement : machine learning ML et deep learning DL. Ces méthodes créent les environnements dont l’Intelligence Artificielle a besoin pour fonctionner.
- La ML consiste en des outils et des algorithmes intégrés dans des ordinateurs qui apprennent ou utilisent des données existantes pour faire des prédictions précises.
- Le DL est une capacité d’apprentissage automatique qui permet aux machines de reconnaître des modèles, de classer des informations et de réfléchir.
Externalisation de l’IA par un expert
A première vue, l’externalisation de l’IA s’avère être un investissement important. En vérité, l’externalisation est en fait plus rentable que d’investir dans la formation, l’embauche et le développement de projets d’Intelligence Artificielle à long terme.
De nos jours, les processus d’apprentissage automatique, l’exploration de données et l’automatisation sont les projets courants d’Intelligence Artificielle. Leur développement peut prendre plusieurs mois, surtout si vous partez de zéro. De plus, vous devez aussi disposer des outils appropriés.
Choisir le bon prestataire
Choisir un partenaire d’externalisation pour proposer des services d’IA résout tous ces problèmes. Pour quelle raison ? Une agence d’externalisation comme SK’Hay Madagascar disposant de l’expérience et des ressources nécessaires peut déjà avoir développé des maquettes ou des logiciels similaires pour accélérer le processus de développement et éviter les problèmes après la mise en œuvre. Par conséquent, n’hésitez pas à nous contacter, nous sommes disponibles 24h/24.
Les différentes technologies d’IA spéciales entreprises
Nous allons examiner de plus près certaines technologies d’Intelligence Artificielle et leur fonctionnement au sein de votre entreprise.
Plateforme machine learning
Les plates-formes de machine learning peuvent exploiter des informations qui proviennent de diverses sources de données, telles que :
- des outils de formation et de développement
- d’autres algorithmes pour classer et prédire les informations
Deep learning : reconnaissance et classification de modèles
Le Deep learning constitue en une technique de ML qui se sert de la reconnaissance de formes et la classification pour traiter de grandes quantités de données. Les réseaux neuronaux représentent une méthode de machine learning qui emploie des algorithmes statistiques qui s’inspirent du comportement des neurones du cerveau humain.
Informatique cognitive
C’est un type de traitement de données qui utilise un raisonnement et une compréhension avancés. Il n’est pas considéré comme un apprentissage automatique car il combine différentes technologies d’Intelligence Artificielle afin de produire un résultat.
Vision par ordinateur : se comporter et traiter comme un œil humain
Elle permet aux ordinateurs de se comporter et de traiter tel un œil humain. Elle inventorie le contexte des images et des vidéos numériques pour créer des informations numériques ou symboliques afin de prendre des décisions.
Génération du langage naturel via des données informatiques
Il s’agit de générer du texte à partir de données informatiques. Ce processus est couramment utilisé pour les vues d’ensemble du service client, des rapports et de l’informatique décisionnelle.
Unités de traitement graphique ou GPU : accélération d’images
Elles comptent parmi les circuits électroniques qui favorisent la conception d’images sur les dispositifs d’affichage. Celles-ci sont essentielles au bon fonctionnement de l’Intelligence Artificielle.
IoT, ou Internet des objets : génère et partage des données
Il se compose d’un réseau d’appareils connectés qui partagent et génèrent des données pour ne citer que :
- des appareils électroménagers
- des haut-parleurs intelligents
- des appareils portables
- des dispositifs médicaux
L’intelligence artificielle s’appuie sur les données de ces machines afin de générer du business intelligence.
Algorithmes avancés pour fournir un traitement intelligent continu
Ce sont des algorithmes complexes, en constante évolution et combinés pour permettre un traitement intelligent continu.
API, ou interfaces de programmation d’applications
Les API sont des technologies qui permettent d’avoir accès aux services d’IA. De même, l’intelligence artificielle exploite les flux de données API pour l’assistance des entreprises à l’interprétation des données qui ne sont pas souvent visibles.
Applications d’IA dans la vraie vie
Il y a probablement plus d’intelligence artificielle dans votre vie que vous ne le pensez.
- Sur votre site d’achat préféré, avez-vous déjà interagi avec un cyber assistant ?
- Avez-vous déjà demandé à Facebook de vous aider à créer des publicités pour votre entreprise ?
- Vous avez déjà utilisé Alexa pour lire vos listes de lecture préférées ?
- Vous avez dit « Bonjour Google » afin de retrouver le chemin du retour ?
Ces éléments ne sont que quelques-unes des façons dont les entreprises utilisent l’Intelligence Artificielle afin de simplifier leur vie quotidienne et fournir des informations toujours plus nombreuses à leurs clients.
Autres applications connues
- Amazon décline une intelligence artificielle transactionnelle avec des algorithmes améliorateurs. Elle peut désormais prédire les habitudes d’achat d’un utilisateur et donner des informations sur les produits avant même qu’il ne recherche un produit spécifique.
- Le processus d’ADN musical de Pandora se sert de plus de 400 caractéristiques musicales tirées de chansons analysées manuellement par des musiciens professionnels pour conseiller de nouvelles chansons selon les préférences de l’utilisateur.
- Nest est un thermostat à commande vocale par Alexa qui apprend et active vos paramètres de climatisation et de chauffage.
L’IA basée sur le cloud
L’intelligence artificielle devient une option de premier plan en combinaison avec l’infrastructure cloud en raison de son évolutivité et de son accès en temps réel aux ressources. Les plates-formes disponibles aujourd’hui incluent Microsoft Azure Machine Learning, l’API Google Cloud Prediction, TensorFlow, Rainbird, Meya, et bien d’autres.
Gestion et ressources améliorées via l’externalisation de votre projet IA
Assurer la précision et développer des algorithmes d’IA prédictifs est une compétence que seul un expert possède. Inutile de dire que les ressources essentielles pour le développement de ces compétences sont coûteuses et chronophages. Par conséquent, il est hors de question de précipiter un projet d’intelligence artificielle avec votre personnel informatique. De même, trouver des outils de science des données peut être difficile, car les équipes internes peuvent ne pas avoir d’expérience dans la gestion des erreurs d’apprentissage automatique. Heureusement, des équipes de développement d’intelligence artificielle externalisées comme SK’Hay Madagascar sont chargées de gérer, d’organiser et de stocker correctement et systématiquement de grandes quantités de données sur plusieurs plates-formes.
Projet à jour
De plus, Sk’Hay prestataire de services d’externalisation de l’IA dispose d’équipes d’experts qui sont toujours à l’affût des nouvelles tendances de l’intelligence artificielle, vous pouvez donc être assuré que vos projets d’IA sont à jour. Vous pourrez aussi accéder aux derniers outils, logiciels et ressources.
Les avantages de l’Intelligence Artificielle pour les entreprises
L’intelligence artificielle augmente la puissance de calcul existante en exécutant de manière continue et fiable des tâches et des informations assistées par ordinateur. L’IA peut aider à augmenter les résultats des manières suivantes :
- Des processus et tâches automatisés
- Un nombre limité de fautes et d’erreurs humaines
- Un accroissement de la productivité et de la performance opérationnelle
- Une évolution des décisions commerciales via l’accès aux données en temps réel
- Une progression de l’apprentissage des données par le biais d’un accès accru à de larges pools de données
- Une amélioration de prestation grâce à une bonne connaissance du client
- La génération de leads de qualité
Cinq volets bénéfiques pour votre entreprise
Voici cinq façons d’examiner de plus près l’intelligence artificielle et de voir comment elle peut profiter à votre entreprise.
Collecte et analyse de données
L’intelligence artificielle rend la collecte de données et l’analyse abordables et intuitives, en temps opportun, de sorte que vous puissiez automatiquement en apprendre davantage sur vos clients, avec l’assurance de profiter d’opportunités commerciales nouvelles ou renouvelées.
Efficacité du back-office
L’intelligence artificielle peut gérer des tâches comme la comptabilité, la planification et d’autres fonctions quotidiennes liées aux données à la volée sans erreur.
Service client
Les assistants virtuels du service client œuvrent 24h/24 et 7j/7 et peuvent assister les clients existants et futurs sans supervision humaine.
Actions marketing ciblées
Le tri et la catégorisation de l’ensemble des données disponibles sur un produit ou un service est la spécialité de l’IA, permettant aux efforts de marketing de se concentrer sur l’identification des besoins spécifiques des clients.
Écosystème intégré à l’IA
De plus en plus d’entreprises utilisent l’IA pour surveiller les processus métier critiques. Trouver des solutions de plate-forme uniques à votre entreprise et connecter diverses applications tierces est une partie importante de votre infrastructure informatique. Talend Cloud prépare et intègre de façon transparente des applications et des données sur site et dans le cloud pour alimenter votre écosystème d’IA.
Prendre des décisions réfléchies
En tant que gérant d’entreprise, vous devez vous assurer que vos employés ne s’attardent pas trop sur des choses qui ne font pas partie de leur description de poste. Les membres de l’équipe informatique ont en effet des responsabilités spécifiques pour assurer le bon fonctionnement de l’entreprise. De ce fait, leurs performances peuvent être compromises s’ils doivent suivre une formation en technologie de l’IA pour la mise en œuvre de nouveaux projets.
Laissez les experts de l’agence SK’Hay se charger de votre projet IA !
Le recrutement en interne semble une bonne alternative, car vous pourrez voir votre équipe d’IA tous les jours, toutefois ce n’est peut-être pas l’option la plus efficace pour votre société. Le mieux serait de se focaliser sur les compétences de base de l’entreprise. Laissez les experts de l’agence SK’Hay se charger du projet IA ! Ils veilleront à ce que les ressources de l’entreprise soient utilisées aussi efficacement que possible. De plus, les équipes internes peuvent se canaliser sur des tâches plus urgentes.
