Au Japon, une compagnie d’assurance vient tout juste d’annoncer le licenciement de 34 employés pour les remplacer par une Intelligence Artificielle (IA) au cours de l’année 2017.
Le phénomène IA prend de l’ampleur au rythme des innovations technologiques et de plus en plus d’entreprises prennent le pas, en se dotant d’outils de travail intelligents capables de réaliser les mêmes tâches qu’un humain. Entre les annonces médiatiques alarmistes et la réalité, où se situe l’intelligence artificielle aujourd’hui et qu’en sera-t-il demain ? Le blog du dirigeant a puisé ses informations auprès de Cyrille Bataller, le responsable du Laboratoire d’Accenture dédié aux nouvelles technologies sur le pôle Sophia Antipolis. L’Intelligence Artificielle (IA) occupe notre quotidien. Nous interagissons avec des IA chaque jour, sans même nous en rendre compte : les assistants vocaux intégrés dans nos Smartphones sont des intelligences artificielles. Nos boitiers et objets connectés sont intelligents. Certains logiciels téléchargés dans nos ordinateurs sont dotés d’une IA ; sans parler de nombreux services en ligne automatisés et chatbots en tout genre. En fait, cela fait presque quinze ans que la matière évolue, doucement d’abord et à un rythme de plus en plus effréné depuis quelques temps, pour des résultats fulgurants aujourd’hui, alors même que l’intelligence artificielle n’a pas atteint toutes ses capacités.
Pourquoi l’intelligence artificielle avance-t-elle si vite ?
L’avancée de l’IA est due à la combinaison de 3 élements
Cyrille Bataller, responsable du laboratoire d’Accenture dédié aux nouvelles technologies, basé sur le pôle Sophia Antipolis, explique que l’intelligence artificielle est devenue aussi performante du fait de trois paramètres combinés :
- D’abord, les avancées dans le domaine du deep learning – ces nouveaux algorithmes informatiques utilisés dans les IA actuelles permettent une analyse plus profonde des données et informations transmises, pour des résultats affinés
- Ensuite, l’augmentation du volume de données disponibles, qui influent directement sur les performances des algorithmes. On parle des données issues de nos navigations Web (publications sur les réseaux sociaux, données personnelles de nos objets connectés, navigations Web), mais aussi des données en provenance des services de l’entreprise et utilisées par les IA en vue d’une analyse.
Eh oui, comme pour toute loi des statistiques, plus il y a de données à analyser, plus un système informatique est susceptible de fournir un résultat précis. Les intelligences artificielles construites en deep learning s’améliorent au fur et à mesure des quantités de données qu’elles traitent.
- Enfin, les technologies du Cloud et, de manière générale, les systèmes qui permettent de collecter, stocker et analyser ce volume de donnée conséquent, en temps réel.
On parle de 2.5 trillions d’octets de données générées dans le monde ! Seules les technologies actuelles sont capables de traiter un tel volume.
Un exemple de l’influence du volume des données sur la performance de l’IA
Les intelligences artificielles sont capables d’imiter un comportement humain, c’est-à-dire de reproduire une tâche de la même manière que l’Homme. Pour vous donner un exemple, un chatbot intégré à un site de e-commerce est une petite intelligence artificielle chargée de discuter avec les internautes en messagerie instantanée ; de répondre à leurs questions de manière personnalisée, comme si une vraie personne était derrière un clavier pour interagir avec eux. Pour réussir cette prouesse, le chatbot doit emmagasiner un volume conséquent de données qui lui permettront de mieux comprendre le comportement humain, les attentes des clients et surtout de comprendre la sémantique et les mots employés pour répondre aux questions de manière appropriée. Pour apprendre au chatbot à communiquer en français et en langage courant, les ingénieurs vont le « nourrir » de multiples extraits de conversations issus du Web : des commentaires sur les réseaux sociaux ou sur les blogs, des extraits de conversations en messagerie instantanée, etc. Plus le chatbot va emmagasiner de mots et de conversations, plus il va lui-même les utiliser pour communiquer, plus il deviendra performant… Un peu comme l’humain en phase d’apprentissage !
L’intelligence artificielle en entreprise, où en sommes-nous ?
Certains logiciels d’analyse effectuent des calculs de probabilité en un quart de seconde, à partir de données issues de multiples canaux (Twitter, Facebook…). Ils divulguent leurs tendances en temps réel, à mesure que les données qu’on leur transmet arrivent dans leurs systèmes. Ce type d’outil est largement utilisé par les services marketing, pour mieux comprendre le comportement des consommateurs à un instant T et adapter leurs campagnes de communication en fonction. Aujourd’hui, il y a aussi la reconnaissance d’images qui est l’un des domaines clés de l’intelligence artificielle. Ce genre de système est capable de décrire une photo de manière assez détaillée, par exemple. Mais pour ce faire, l’IA devra avoir « appris » la nature des objets en ingurgitant des milliers d’images sur ce thème (d’où l’importance d’avoir des milliers de données à disposition). Par exemple, une IA sera capable de reconnaître un véhicule sur une photo, car elle aura vu des milliers de photos de véhicules auparavant (en la connectant à Google Images, par exemple) et elle aura appris à les reconnaître. 
Certaines compagnies d’assurance utilisent des logiciels intelligents capables d’analyser, comme le ferait un humain, les photos des accidents de véhicules pour en déterminer le niveau de gravité. À partir d’un certain « score de gravité de l’accident », le processus d’indemnisation est déclenché de manière automatique, directement par l’intelligence artificielle. C’est certainement à cause de ce type d’outils informatiques qu’une compagnie d’assurance japonaise a décidé, tout récemment, de licencier 34 employés pour les remplacer par une IA. Il y a aussi ce que l’on appelle la Robotics Cognitive, lorsque l’IA utilise la vision par ordinateur. Ici, elle est installée sur un écran et comprend tout ce que vous y faites, vos requêtes et actions, pour pouvoir ensuite reproduire à l’identique ces mêmes actions. Ce type de logiciel peut être utilisé par exemple pour classer des documents dans des bases de données informatiques. Pour résumer, l’intelligence artificielle en entreprise peut aujourd’hui :
- Remplacer l’intervention humaine sur certaines tâches, c’est-à-dire obtenir le même résultat qu’un humain pour une mission donnée, en un temps record
- L’IA peut aussi augmenter la productivité humaine pour d’autres tâches, notamment via les logiciels d’aide à la prise de décision, capables de sortir des tendances et de défier les lois des probabilités pour nous aider à trancher certaines problématiques stratégiques.
L’intelligence artificielle, une bonne ou une mauvaise chose ?
L’intelligence artificielle sert ainsi directement les entreprises puisqu’elle permet d’automatiser certaines tâches, généralement les plus chronophages et à faible valeur ajoutée. L’IA les aide aussi à optimiser leurs rendements, à décider plus vite et de manière plus pointue. D’un autre côté, l’intelligence artificielle est vouée à remplacer l’humain pour de nombreuses missions en entreprise. Le dernier rapport du Forum Economique de Davos anticipe une perte de 5 millions d’emplois dans le monde d’ici 2020, principalement dans les services (services financiers bancaires, assurance, services commerciaux…). L’intelligence artificielle ne devrait en parallèle créer que 2 millions de nouveaux postes, dans les métiers de l’ingénierie et l’informatique ou encore à de hauts niveaux dans le secteur financier… Soit une perte de 3 millions d’emplois dans le monde. Quoi qu’il en soit, nous ne pouvons que vous inciter à regarder de plus près les outils et logiciels basés sur une intelligence artificielle et relatifs à votre secteur d’activité. Peut-être y trouverez-vous une solution pour automatiser certaines tâches rébarbatives, améliorer le rendement de l’un de vos services, gagner du temps ; gagner de l’argent ?
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