2020-04-28
Saviez-vous qu’une intelligence artificielle canadienne avait prédit l’épidémie de coronavirus 10 jours avant que l’OMS en parle?
Si l’utilisation de l’intelligence artificielle est déjà reconnue dans le domaine de la santé, cette technologie peut servir dans de nombreux autres secteurs d’activité. Alors que les solutions d’IA basées sur le cloud peuvent être assez bon marché de nos jours, est-ce une solution d’avenir pour votre compagnie?
Comment fonctionne l’IA en prédiction des événements?
Afin de mieux saisir le fonctionnement de l’intelligence artificielle en prédiction des événements, nous avons fait appel aux connaissances de l’une de nos expertes : Sarah Belghiti, Data Scientist - Valtech Londres.
Le terme Intelligence Artificielle décrit un ensemble de technologies combinées pour imiter et parfois même dépasser l’intelligence humaine. Dans le cas d’une prédiction, la technologie sous-jacente est un modèle d’apprentissage automatique, précise-t-elle.
Un modèle d’apprentissage automatique peut être une régression, si la valeur à prédire est quantitative. Par exemple, si l’on souhaite savoir quelle quantité d’électricité sera consommée toutes les heures demain. Il peut aussi être une classification, dans le cas d’une cible qualitative. Par exemple si l’on souhaite savoir si une panne surviendra sur un équipement précis dans les 6 prochains mois.
Ces algorithmes sont alimentés par des données historiques de la valeur à prédire ainsi que par d’autres variables explicatives afin d’apprendre les schémas et les relations entre tous ces éléments. Cette phase est naturellement appelée : apprentissage. À savoir que plus le modèle reçoit de données, plus il apprend de schémas et, par conséquent, mieux il peut prévoir le futur!
Que peuvent concrètement réaliser les logiciels d’intelligence artificielle pour votre compagnie?
Prédire de grands événements comme une crise bancaire, une pandémie ou encore une catastrophe naturelle, c’est ce que font déjà plusieurs compagnies détentrices de l’IA. Sous les feux des projecteurs : BlueDot, l’entreprise canadienne dont l’IA avait prédit l’épidémie de la COVID-19, plus d’une semaine avant qu’elle soit identifiée comme une forte menace par l’Organisation mondiale de la santé. Cette prédiction avait notamment été obtenue grâce à un algorithme qui a passé en revue des centaines de milliers d'articles de presse ainsi que des données du trafic aérien.
En dehors de ces prédictions à grande échelle, les applications de l’IA pour les entreprises sont innombrables. Pour vous en citer quelques-unes, il est actuellement possible :
- De prédire combien votre clientèle va dépenser sur une certaine durée;
- De suggérer des achats potentiels à votre client de façon personnalisée, sur la base de son historique d’achat;
- De converser en direct avec vos prospects par l’intermédiaire d’un robot conversationnel;
- D’analyser les flux sociaux pour savoir si on parle en bien ou en mal de votre marque;
Saviez-vous que la plupart des grandes compagnies considèrent actuellement l’IA comme hautement stratégique? En effet, elles investissent massivement dans la recherche et activent leur propre équipe de Data Science, ce qui laisse à prévoir que les modèles deviendront de plus en plus précis au fil du temps et que l’IA peut vraiment être appliquée à de nombreux secteurs.
Les principaux enjeux d’accès à l’IA
L’accès aux données est l’un des problèmes les plus courants auxquels les entreprises sont confrontées en matière d’IA. Alors que certaines compagnies ne collectent pas les données pertinentes pour pouvoir résoudre leur cas d’utilisation, nombreuses d’entre elles fournissent beaucoup d’effort à essayer de raffiner la donnée brute pour qu’elle soit ingérable par les algorithmes. D’autres entreprises font elles plutôt face à des complications en matière d’accès à l’information parfois très confidentielles, et cela, même en interne.
Une autre difficulté fréquemment rencontrée concerne les ressources technologiques nécessaires à l’intelligence artificielle. Certaines compagnies disposant de collaborateurs capables de développer des algorithmes très intelligents ne peuvent pas les produire.
« Faire fonctionner un environnement de production de Data Science nécessite des rôles supplémentaires au sein de l’équipe, notamment des DevOps et des ingénieurs de données. »
— Sarah Belghiti.
L’évolution technologique apportée par l’IA implique alors une transition sur le marché du travail, avec de nouveaux métiers et de nouvelles formations à créer. Face à ce constat, rassurons les plus effrayés. Mise entre de bonnes mains, comme tout autre outil, l’IA est là pour aider l’humain dans certaines tâches répétitives, lui permettant ainsi de passer plus de temps sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Pour en savoir plus sur l’IA, et comprendre la manière dont cela pourrait influencer votre activité, n’hésitez pas à contacter nos experts!
