L’IA d’entreprise utilise des technologies d’intelligence artificielle de pointe pour stimuler la transformation numérique.
Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle a évolué, passant d’un concept de science-fiction à une réalité extrêmement fiable.
Pendant cette période de transition, les entreprises informatiques ont connu des changements majeurs, de l’informatique centrale à la mini-informatique, à l’informatique personnelle et à l’informatique mobile.
Les secteurs du logiciel ont vu une mutation des applications personnalisées (comme ISAM, VSAM et MVS) vers les applications d’entreprise, le SaaS et les applications mobiles.
Plus récemment, des applications basées sur l’IA ont fait leur apparition. Aujourd’hui, l’intégration de l’IA dans notre vie quotidienne est devenue habituelle, comme en témoignent les traducteurs en ligne, les assistants vocaux virtuels, les moteurs de recherche Internet, les chatbots et les systèmes de navigation GPS.
De la production manufacturière et des transports aux services à la clientèle et aux soins de santé, l’IA d’entreprise se développe dans de nombreux domaines d’activité.
Dans cet article, nous allons explorer l’IA d’entreprise, son fonctionnement, ses atouts, ses limites et quelques plateformes clés.
C’est parti !
Qu’est-ce que l’IA d’entreprise ?
Alors que les entreprises s’adaptent à la numérisation de leurs secteurs, l’adoption de l’intelligence artificielle par ces dernières ne cesse de croître. Des technologies comme le Big Data, le cloud computing et l’IoT offrent un environnement idéal pour l’expansion de l’IA.
L’IA d’entreprise se définit donc comme une catégorie de logiciels d’entreprise qui allie l’apprentissage automatique à l’intelligence artificielle afin d’optimiser le déroulement des opérations de votre entreprise à grande échelle. De plus, elle produit des analyses de données précieuses pour éclairer les décisions cruciales au sein de l’entreprise.
C’est une technologie complexe, avec une portée et un potentiel considérables, ce qui conduit à des idées fausses telles que la réduction de solutions à de simples robots. Cependant, la réalité est plus nuancée : l’IA englobe diverses technologies intelligentes capables d’analyser, d’apprendre, de prendre des décisions, de tirer des conclusions et de résoudre des problèmes avec facilité.
De nombreuses technologies d’IA sont déjà utilisées par diverses organisations, comme l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, l’intelligence en essaim, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP).
Grâce à l’IA d’entreprise, les décideurs tels que les gestionnaires, les cadres et les parties prenantes utilisent l’efficacité et les capacités d’analyse de l’IA, tout en apportant une valeur ajoutée humaine pour améliorer les processus et optimiser la gestion de leur entreprise.
Comment fonctionne l’IA d’entreprise ?
Bien que les tâches effectuées dans les entreprises ne soient pas automatiques, une technologie spécifique est parfois nécessaire pour rationaliser les processus. Cette technologie, appelée intelligence, désigne la capacité d’acquérir des connaissances et de les appliquer pour atteindre un objectif.
Un programme d’IA d’entreprise s’articule principalement autour de trois compétences cognitives :
- Apprentissage : L’IA se concentre sur l’acquisition des données pertinentes et la création de règles pour transformer ces données en informations exploitables. Ces règles sont appelées algorithmes. L’IA fournit ainsi aux systèmes informatiques des instructions détaillées sur la manière de réaliser une tâche donnée.
- Raisonnement : Le raisonnement fait référence à la capacité de l’IA à sélectionner l’algorithme le plus approprié parmi un ensemble de règles, en fonction du contexte spécifique.
- Auto-correction : La capacité d’auto-correction permet à l’IA d’ajuster et d’améliorer progressivement un résultat jusqu’à atteindre un objectif précis.
Grâce à l’IA, les outils commerciaux acquièrent les connaissances nécessaires pour développer des algorithmes et sélectionner les plus adaptés au contexte donné. L’IA permet de prévoir les résultats de divers produits, facilitant ainsi des prises de décision éclairées dans des délais réduits.
Par conséquent, qu’il s’agisse d’automatiser les processus, de prendre des décisions basées sur des données ou de protéger la confidentialité des données, les entreprises ont besoin de l’IA pour leurs processus opérationnels afin de maintenir leur compétitivité.
Applications de l’IA d’entreprise
Les solutions d’IA d’entreprise exploitent la puissance de la science des données pour traiter des volumes importants et complexes de données. Elles présentent ensuite ces données à travers des interfaces simples, rendant ces solutions accessibles aux entreprises.
Cela permet d’accroître la productivité des employés, d’optimiser toutes les opérations commerciales et de réduire les coûts. Voici quelques exemples d’applications de l’IA d’entreprise :
- Maximisation des ventes : L’IA est très utile dans le domaine du commerce en ligne. Les moteurs de recommandation améliorés par l’IA analysent les préférences, l’engagement et l’historique de navigation des clients pour identifier leurs centres d’intérêt et proposer des suggestions personnalisées.
- Amélioration du service client : Les assistants personnels intelligents tels qu’Alexa, Cortana et Siri sont désormais familiers. Parallèlement à ces assistants, de nombreuses entreprises utilisent également des services d’assistance client en ligne, notamment des chatbots.
- Optimisation des chaînes d’approvisionnement : L’IA joue un rôle essentiel dans la gestion de la logistique. Elle offre une vision claire de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement et complète les informations prédictives pour faciliter l’analyse des données par les experts.
- Automatisation des tâches : L’automatisation des tâches quotidiennes peut stimuler la croissance de votre entreprise tout en libérant du temps et des ressources pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
- Renforcement de la cybersécurité : Des applications d’IA telles que les alertes de fraude par carte de crédit et les filtres anti-spam permettent d’informer les utilisateurs autorisés de potentielles menaces de sécurité. L’IA peut également retracer l’historique et la géolocalisation des transactions.
- Mise à niveau des produits existants : À l’aide des données, des systèmes informatisés peuvent examiner les produits pour identifier des défauts qui échappent à l’équipe d’inspection humaine. L’IA peut également collecter et classer les commentaires des clients pour éclairer le développement de la nouvelle génération du produit.
- Véhicules autonomes : Dans le monde moderne, la livraison de colis s’effectue désormais sans contact. L’IA utilise ici la technologie de vision par ordinateur, les capteurs IoT et le GPS pour suivre les itinéraires. Les véhicules autonomes sont également utilisés dans de grands entrepôts pour le rangement des produits sur les étagères.
- Maintenance prédictive : Les entreprises manufacturières dépendent du bon fonctionnement de leurs équipements. Les solutions de maintenance prédictive garantissent la stabilité en anticipant les pannes. Ces solutions intègrent des capteurs et des appareils IoT sur des machines, ainsi que des algorithmes d’IA pour analyser les données collectées.
- Gestion des décisions d’entreprise : La prise de décision s’appuie désormais sur des technologies d’intelligence artificielle qui automatisent le traitement des données répétitives au sein de l’organisation afin de prendre des décisions basées sur les données.
Plateformes d’IA d’entreprise
Les plateformes d’IA d’entreprise sont des cadres qui permettent d’accélérer le cycle de vie complet des projets d’IA à grande échelle. Elles offrent une approche structurée et adaptable pour le développement de solutions d’IA à long terme.
De plus, une plateforme d’IA d’entreprise permet de faire passer les services d’IA du concept à un système fonctionnel à l’échelle de la production. Avec des directives spécifiques, les solutions basées sur l’IA peuvent contribuer à la croissance de votre entreprise.
Une plateforme d’IA d’entreprise, bien conçue, facilite une collaboration plus efficace, efficiente et rapide entre les ingénieurs et les scientifiques de l’IA. Avec une solution adéquate, vous pouvez maîtriser les coûts de différentes manières en automatisant les tâches à faible valeur ajoutée, en évitant les doublons et en améliorant la réutilisation et la reproductibilité de votre travail.
Si vous souhaitez réaliser des activités gourmandes en ressources, telles que l’extraction de données, la copie de données ou la gestion de la qualité des données, les solutions basées sur l’IA peuvent vous être d’une grande aide.
En outre, une plateforme d’IA d’entreprise contribue à combler les lacunes en matière de compétences. Elle est un point d’attraction pour les nouveaux talents et aide à soutenir et à développer les meilleures pratiques pour les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques de l’IA.
Enfin, une plateforme d’intelligence artificielle d’entreprise garantit que le travail est réparti uniformément et rapidement entre les membres de l’équipe. Au sein de cette plateforme, les éléments sont organisés en cinq couches :
- Couche d’expérience
- Couche d’intelligence
- Couche opérations et déploiement
- Couche d’expérimentation
- Couche données et intégration
Ces couches fonctionnent ensemble pour permettre l’utilisation des capacités récentes de l’IA et ouvrir la voie à une nouvelle étape pour l’intégration de la technologie dans les projets futurs.
Voici quelques exemples de plateformes d’IA d’entreprise :
#1. Amazon Sagemaker
Amazon Sagemaker est une plateforme de flux de travail d’apprentissage automatique géré. Il s’agit d’un environnement de développement spécialement conçu pour la création de modèles à l’échelle de l’entreprise, l’étiquetage des données, le réglage, la formation et le déploiement.
#2. Databricks
Databricks se présente comme un lac de données combinant les fonctionnalités de référentiel brut des lacs de données et le caractère analytique bien structuré des entrepôts de données.
#3. H2O AI sans pilote
H2O Driverless AI assure une automatisation complète du processus. Cela signifie que tous les obstacles habituels qui empêchent les entreprises de progresser vers l’apprentissage automatique sont pris en charge automatiquement.
#4. Google Cloud Vertex AI
Google Cloud Vertex AI offre une bibliothèque de modèles ML pré-entraînés et une interface conviviale pour une productivité à grande échelle. Il regroupe l’ensemble des services cloud de Google sous une seule et même plateforme.
#5. DataRobot
DataRobot transforme les données en valeur en proposant une automatisation de bout en bout pour la création, la gestion et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. L’objectif est de réunir les principales parties prenantes autour d’un projet commun, en supprimant la nécessité d’un code prédictif personnalisé.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de plateformes d’IA ?
L’IA d’entreprise est un catalyseur indispensable de la transformation numérique actuelle. Dans un futur proche, chaque application logicielle d’entreprise sera dotée de capacités d’IA. Les organisations actuelles s’appuient sur des systèmes ERP ou CRM pour gérer leurs activités.
À terme, les organisations ne seront plus en mesure de fonctionner et de maintenir leur compétitivité sans utiliser les capacités de l’IA d’entreprise.
Pour exploiter pleinement le potentiel de l’intelligence artificielle, il est nécessaire de déployer des applications d’IA à grande échelle pour gérer différents scénarios dans l’ensemble de la chaîne de valeur de votre organisation.
Une plateforme d’IA d’entreprise offre des fonctionnalités et des outils qui permettent à diverses organisations de relever les défis liés à l’exploitation et à la création efficace de ces applications, en réduisant les efforts, les coûts et les délais.
Principes fondamentaux de l’IA d’entreprise
Les principes fondamentaux d’une plateforme d’IA d’entreprise peuvent être organisés en exigences d’entreprise complètes et pratiques. Examinons la liste de contrôle.
#1. Unifier les données Extraprise et Enterprise
Afin de mener à bien les activités de réingénierie de votre entreprise, il est nécessaire d’intégrer les données provenant de divers systèmes et capteurs en une image de données unifiée.
Le principe de base est d’agréger et de traiter rapidement des ensembles de données à l’échelle du pétaoctet, qui sont collectés en continu à partir de plusieurs systèmes informatiques, réseaux de capteurs et sources Internet.
#2. Activer plusieurs déploiements cloud
Pour stocker et traiter efficacement des ensembles de données à grande échelle, une architecture d’entrée/sortie élastique dans le cloud est indispensable. Cette architecture doit prendre en charge les déploiements de cloud privé, de cloud public et de cloud hybride, ce qui est possible grâce à la technologie des conteneurs.
#3. Fournir des options pour le déploiement Edge
Une plateforme d’IA d’entreprise permet un traitement local afin de prendre en charge des situations ou des exigences informatiques à faible latence, dans des contextes où la bande passante du réseau est intermittente. Elle a la capacité d’exécuter des prédictions, des analyses et des inférences d’IA sur les appareils de périphérie et de passerelle à distance.
#4. Accéder à plusieurs formats de données sur place
Les applications d’IA nécessitent un ensemble de services de plateforme afin de traiter les données par micro-lots, par lots, de manière itérative en mémoire et en temps réel sur les serveurs. Ceci est nécessaire pour prendre en charge les tests d’algorithmes et les fonctionnalités analytiques. L’architecture prend en charge la virtualisation des données, ce qui permet aux développeurs de les manipuler.
#5. Mettre en œuvre le modèle d’objet d’entreprise
Une plateforme d’IA d’entreprise doit prendre en charge un modèle d’objet qui représente des entités telles que des produits, des clients et des actifs. En outre, ce modèle illustre les relations entre les entités en fonction des magasins de données et des formats.
#6. Activer les microservices d’IA
Pour permettre aux développeurs de créer rapidement des applications tirant le meilleur parti des composants existants, un catalogue complet de services logiciels basés sur l’IA est nécessaire. Ce catalogue de microservices doit être accessible ou publié à l’échelle de l’entreprise, sous réserve d’autorisations et de contrôles d’accès de sécurité.
#7. Assurer la sécurité et la gouvernance des données
Une plateforme d’IA d’entreprise fournit une authentification d’accès utilisateur à plusieurs niveaux, un chiffrement robuste et des contrôles d’autorisation. L’accès à chaque objet de données, service agrégé, algorithme ML et méthode doit être soumis à autorisation. De plus, ces paramètres doivent être configurables par programmation et de manière dynamique.
#8. Prise en charge du développement complet de modèles d’IA tout au long du cycle de vie
La plateforme d’IA doit prendre en charge l’expérience de développement d’algorithmes tout au long du cycle de vie afin d’aider les scientifiques des données à concevoir, développer, déployer et tester rapidement des algorithmes d’apprentissage profond et de ML.
#9. Ouvert aux IDE, frameworks et outils tiers
La capacité à fonctionner avec d’autres composants, produits et technologies est essentielle pour améliorer la science des données et la productivité des développeurs. Cela favorise la collaboration et permet de maintenir le rythme nécessaire à l’innovation continue.
#10. Autoriser le développement d’applications d’IA collaboratives
Les scientifiques des données travaillent généralement de manière isolée pour développer et tester des algorithmes ML sur de petits sous-ensembles de données fournis par le service informatique. La majeure partie de leur temps est consacrée à la normalisation et au nettoyage des données afin de représenter les mêmes mesures, états, entités et événements.
Pour surmonter ces limites, une plateforme d’IA d’entreprise permet aux scientifiques des données de créer, de tester et d’ajuster des algorithmes dans les langages de programmation, en fonction de la disponibilité des données de production. De cette manière, le travail est réparti entre les développeurs et les tâches sont réalisées plus facilement. Par conséquent, le déploiement d’algorithmes ML en production devient immédiat.
Avantages de l’IA d’entreprise
Aujourd’hui, la plupart des entreprises considèrent l’IA comme un outil pour maximiser leurs opérations existantes, plutôt que comme un moyen de transformer radicalement leurs modèles commerciaux. Examinons les principaux avantages de l’utilisation de l’IA d’entreprise.
Service client amélioré
L’IA a la capacité d’accélérer et de personnaliser le service client dans l’ensemble de votre entreprise. Vos employés ou clients n’ont plus à attendre longtemps pour que leurs problèmes soient résolus en temps voulu.
Surveillance améliorée
Avec l’IA d’entreprise, il est possible de traiter les données en temps réel, ce qui permet aux organisations de mettre en œuvre une surveillance instantanée. Par exemple, les ateliers d’usine utilisent des applications de reconnaissance d’images et des modèles ML dans le cadre du contrôle qualité pour surveiller les problèmes de production.
Meilleure qualité
Les entreprises peuvent s’attendre à un minimum d’erreurs et à un respect élevé des normes de conformité. L’IA permet d’effectuer des tâches liées à la qualité qui étaient auparavant réalisées manuellement. Dans le domaine du rapprochement financier, l’apprentissage automatique a permis de réduire considérablement les délais, les erreurs et les coûts.
Développement de produits plus rapide
L’IA permet des cycles de développement plus courts et réduit le temps entre la conception et la commercialisation, ce qui accélère le retour sur investissement du développement.
Meilleure gestion des talents
Les entreprises utilisent des logiciels d’intelligence artificielle pour rationaliser leur processus d’embauche, augmenter la productivité et minimiser les communications d’entreprise biaisées en sélectionnant les meilleurs candidats. L’IA est implémentée dans la reconnaissance vocale et d’autres outils pour permettre aux chatbots de fournir un service personnalisé aux employés et aux candidats.
Expansion du modèle d’affaires
Les entreprises natives du numérique, comme Airbnb, Uber et Amazon, ont utilisé l’IA pour mettre en œuvre de nouveaux modèles commerciaux innovants. Les modèles commerciaux basés sur l’IA ouvrent une nouvelle ère de productivité dans les organisations, en permettant aux utilisateurs d’obtenir de meilleurs résultats.
Limites de l’IA d’entreprise
Le principal risque de l’IA d’entreprise est la méfiance des employés. Nombre d’entre eux restent sceptiques quant à la valeur de l’IA et ressentent une forme d’appréhension, voire de méfiance, à son égard. En dehors de cette réticence, il existe d’autres limites à l’utilisation de l’IA en entreprise :
- Attentes exagérées
- Erreurs de l’IA
- Manque de compétences techniques
- Manque de personnel qualifié
- Problèmes de réglementation et de contrôle
- Coûts initiaux élevés
- Impact sur le marché du travail
Ressources d’apprentissage
Si vous souhaitez approfondir vos connaissances sur l’IA d’entreprise, voici quelques livres et cours que vous pourriez envisager :
#1. Maîtrise de l’entrepreneuriat IA
Udemy propose un cours intitulé « AI Entrepreneurship Mastery 2023 » pour vous aider à apprendre à créer, développer et faire évoluer votre entreprise avec succès en utilisant l’IA.
#2. La théorie et la pratique de l’IA d’entreprise par Ilya Katsov :
Ce livre contient des implémentations de référence et des astuces pratiques pour les opérations de production, le marketing et la chaîne d’approvisionnement à l’aide de l’IA d’entreprise.
#3. Intelligence artificielle d’entreprise et apprentissage automatique pour les managers :
Ce livre de Nikhil Krishnan est un guide pratique de l’apprentissage automatique et de l’IA destiné aux acteurs du secteur public et privé.
#4. Transformation de l’intelligence artificielle d’entreprise :
Ce livre de Rashed Haq fournit des conseils détaillés aux chefs d’entreprise sur la manière de construire et de développer leurs compétences en IA et en ML.
#5. L’IA d’entreprise pour les nuls :
Ce livre de Zachary Jarvinen permet aux chefs d’entreprise de comprendre l’IA et la complexité de ce domaine en utilisant des exemples, des explications claires et des applications concrètes.
Conclusion
L’IA d’entreprise est le moteur de la transformation numérique grâce à ses techniques modernes. En conséquence, un nombre croissant d’organisations issues de différents secteurs l’adoptent pour améliorer la productivité, le service client et la qualité des produits, tout en réduisant les délais et les efforts.
Par conséquent, si vous êtes propriétaire d’une entreprise, vous pourriez envisager d’implémenter l’IA d’entreprise dans votre organisation pour en tirer les bénéfices.