Où positionner l’IA pour dynamiser la valeur de l’entreprise ?

Intelligence artificielle et apprentissage automatique peuvent dynamiser la valeur de l’entreprise à condition de réaliser les bons choix. En particulier, une approche transversale de ces technologies est essentielle pour en tirer le meilleur parti. Leur mise en œuvre doit se concentrer sur les sources ainsi que l’entreposage des données.

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (machine learning) figurent au cœur des initiatives de transformation numérique. Mais les entreprises doivent avant tout déterminer les activités où leur utilisation peut réellement améliorer la valeur commerciale. Pour cela, il convient de localiser où réside l’« intelligence » de l’organisation. Le cerveau humain identifie des modèles parmi nos expériences et utilise des capacités cognitives pour répondre à des stimulations. Par analogie, les sources de données constituent les yeux et les oreilles de l’entreprise, tandis que les entrepôts de données représentent sa mémoire.

 

Données d’applications et des réseaux sociaux, matière première des systèmes d’IA

 

Pendant longtemps, les systèmes informatiques des entreprises ont été conçus pour réaliser des ensembles de fonctions spécifiques : interfaces graphiques, stockage des données, rapports automatiques, etc. L’émergence de l’IA force les organisations à revoir cette approche à travers une intégration transversale. Par exemple, une technologie comme les réseaux de neurones profonds (deep neural networks) est basée sur un apprentissage à partir de représentations des données, et non sur des algorithmes liés à des tâches spécifiques. Elle peut être employée avec des techniques de traitement du langage naturel afin de mener des conversations intelligentes qui vont bien au-delà de simples sessions de questions-réponses.

C’est pourquoi l’entreprise qui souhaite introduire l’intelligence artificielle dans ses fonctions doit se concentrer sur les aspects de source et de stockage des données. Celles provenant des entrées de l’utilisateur, soit par le biais d’applications Web ou mobile soit à travers les réseaux sociaux, fournissent ainsi la principale matière première des systèmes d’IA et d’apprentissage automatique, à l’instar des robots conversationnels (chatbots). Les interactions avec le système ou les transferts de fichiers offrent quant à eux moins de possibilités d’automatisation. En matière d’entreposage, on distingue généralement données opérationnelles et données analytiques. Les secondes, utilisées dans le cadre de l’informatique décisionnelle, peuvent être bonifiées par des outils d’intelligence artificielle capables de réaliser des prédictions plus précises, tant pour les ventes que pour le résultat financier trimestriel.

 

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En complément :

un article au sujet du faible déploiement de l’IA dans la fonction finance de l’entreprise

et une tribune à propos de la prévision de la demande dans le secteur de la distribution