L’IA d’entreprise exploite des techniques d’IA avancées pour piloter la transformation numérique.
L’intelligence artificielle est passée de la science-fiction générale à une réalité hautement fiable au cours des deux dernières années.
Au cours de cette période de transformation, les entreprises informatiques ont connu la transition de l’informatique mainframe à la mini-informatique, à l’informatique personnelle et à l’informatique portable.
Les industries du logiciel ont vu la transition des applications personnalisées, telles que ISAM, VSAM et MVS, vers les applications d’entreprise, le SaaS et les applications mobiles.
Récemment, des applications basées sur l’IA ont vu le jour. Et maintenant, les gens s’habituent à la présence de l’IA dans leur vie, comme les traducteurs en ligne, les assistants vocaux virtuels, les moteurs de recherche Internet, les chatbots, les navigateurs GPS, etc.
De la fabrication et du transport au service à la clientèle et aux soins de santé, l’IA d’entreprise mûrit dans de nombreux secteurs.
Dans cet article, je vais discuter de l’IA d’entreprise, de son fonctionnement, de ses avantages, de ses limites et de certaines plates-formes.
Nous y voilà!
Table des matières
Qu’est-ce que l’IA d’entreprise ?
Étant donné que vos entreprises évoluent en raison de la numérisation industrielle, l’adoption de l’intelligence artificielle par les entreprises augmente de jour en jour. Des technologies telles que le Big data, le cloud computing, l’IoT, etc. créent un environnement parfait pour l’expansion de l’IA.
Ainsi, l’IA d’entreprise est une catégorie de logiciels d’entreprise qui associent l’apprentissage automatique à l’intelligence artificielle afin d’optimiser le flux de travail de votre entreprise à grande échelle. En outre, il produit des informations basées sur les données pour votre entreprise afin de guider les décisions de niveau critique.
C’est une technologie compliquée avec une grande portée et un grand potentiel, et par conséquent, a de nombreuses idées fausses comme les solutions ne sont que des robots, etc. Mais ce n’est pas tout à fait vrai, l’IA comprend différentes technologies intelligentes qui peuvent analyser, apprendre, prendre des décisions, conclure et résoudre les problèmes facilement et commodément.
De nombreuses technologies d’IA sont déjà utilisées, telles que l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, l’intelligence en essaim, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (NLP), etc., par diverses organisations.
Avec l’aide de l’IA d’entreprise, les décideurs tels que les gestionnaires, les cadres et les parties prenantes utilisent l’efficacité et les connaissances de l’IA et ajoutent davantage de valeur humaine afin d’améliorer les processus et de mieux gérer leur entreprise.
Comment fonctionne l’IA d’entreprise ?
Bien que les tâches effectuées dans les entreprises ne soient pas automatiques, il faut parfois une certaine technologie pour rationaliser les processus. La technologie utilisée pour ce faire s’appelle l’intelligence, qui est la capacité qui acquiert des connaissances et les applique pour obtenir un résultat.
Un programme d’IA d’entreprise se concentre principalement sur trois compétences cognitives :
- Apprentissage : l’IA se concentre sur l’acquisition des données requises et la création de règles pour transformer les données en informations exploitables. Ces règles sont appelées algorithmes. Il fournit aux systèmes informatiques des instructions de base à avancées sur la façon d’accomplir une tâche.
- Raisonnement : le raisonnement inclut la capacité de l’IA à choisir l’algorithme le plus nécessaire parmi l’ensemble de règles afin de l’utiliser dans un contexte particulier.
- Auto-correction : sous l’aspect de l’auto-correction, l’IA a la capacité d’ajuster et d’améliorer progressivement un résultat jusqu’à ce qu’il atteigne un objectif particulier.
Grâce à l’IA, les outils commerciaux acquièrent les connaissances nécessaires pour créer des algorithmes et choisir les algorithmes les plus nécessaires à utiliser dans un contexte. Il prédit les sorties de plusieurs produits afin que vous puissiez prendre des décisions réfléchies en un rien de temps.
Ainsi, de l’automatisation des processus à la prise de décision basée sur les données et à la confidentialité des données, les entreprises ont besoin de l’IA pour leurs processus commerciaux afin de rester au top de la concurrence.
Utilisations de l’IA d’entreprise
Les solutions d’IA d’entreprise tirent parti de la puissance de la science des données pour traiter des quantités complexes de données. Ensuite, ils présentent les données à travers des interfaces simples afin que les entreprises puissent utiliser ces solutions.
Cela contribuera à augmenter la productivité des employés, à optimiser toutes les opérations commerciales et à réduire les coûts. Cependant, l’IA d’entreprise est utilisée pour :
- Maximiser les ventes : l’IA est très utile dans le domaine des affaires en ligne, comme le shopping. Ici, les moteurs de recommandation améliorés par l’IA utilisent les préférences, l’engagement et l’historique de navigation des clients pour épingler leur intérêt afin que l’IA puisse organiser des suggestions.
- Améliorer le service client : nous connaissons tous les assistants personnels intelligents, notamment Alexa, Cortana et Siri. Parallèlement à ces assistants intelligents, de nombreuses entreprises utilisent le support client en ligne, c’est-à-dire les chatbots.
- Optimiser les chaînes d’approvisionnement : l’IA joue un rôle majeur dans le domaine de la gestion de la logistique. Il offre une vue claire de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement pour compléter les informations prédictives afin que les analystes de données humaines la surpassent bien.
- Automatisez les tâches : l’automatisation des tâches quotidiennes peut favoriser la croissance de votre entreprise tout en libérant du temps et des ressources pour effectuer des tâches plus utiles.
- Renforcez la cybersécurité : les applications d’intelligence artificielle, telles que les alertes de fraude par carte de crédit, les filtres anti-spam, etc., informent les utilisateurs autorisés des menaces de sécurité potentielles. Il retrace également l’historique et l’emplacement des transactions.
- Mettre à niveau les produits existants : à l’aide de données, des systèmes informatisés inspectent les produits afin de détecter les défauts qui ne sont pas remarqués par l’équipe d’inspection humaine. Il recueille et classe également les commentaires des clients pour informer sur le modèle de nouvelle génération du produit en cours de fabrication.
- Véhicules autonomes : dans le monde moderne, la livraison de colis se fait désormais sans contact. Ici, l’IA utilise la technologie de vision par ordinateur, les capteurs IoT et le GPS pour suivre l’itinéraire. Les véhicules autonomes sont également utilisés dans les grands entrepôts pour placer les produits sur les étagères.
- Maintenance prédictive : les entreprises manufacturières dépendent de diverses opérations d’équipement. Les solutions de maintenance prédictive assurent la stabilité requise en prédisant les pannes. Il intègre des capteurs et des appareils IoT sur des machines dotées d’algorithmes d’IA pour analyser les informations recueillies.
- Gestion des décisions d’entreprise : la prise de décision d’entreprise est désormais basée sur des technologies d’intelligence artificielle qui visent à automatiser le traitement répétitif des données au sein de votre organisation afin de prendre des décisions basées sur les données.
Plateformes d’IA d’entreprise
Les plateformes d’IA d’entreprise sont les cadres qui peuvent accélérer le cycle de vie complet des projets d’IA d’entreprise à grande échelle. Il offre une manière structurée mais flexible de construire des solutions basées sur l’IA sur le long terme.
De plus, une plate-forme d’IA d’entreprise permet aux services d’IA de passer du concept à un système à l’échelle de la production. Avec certaines directives spécifiques, les solutions basées sur l’IA peuvent permettre à votre entreprise de se développer.
En outre, il facilite une collaboration plus efficace, efficiente et plus rapide entre les ingénieurs et les scientifiques de l’IA lorsqu’il est bien conçu. Avec une solution appropriée, vous pouvez gérer 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 tout votre travail.
Si vous souhaitez effectuer 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 aider.
De plus, une plate-forme d’IA d’entreprise aide à combler les lacunes en matière de compétences. C’est un point focal parmi 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
- Données et couche d’intégration
Ces couches fonctionnent ensemble pour permettre l’utilisation des capacités récentes de l’IA et ouvrir une nouvelle étape pour l’intégration de la technologie dans les projets futurs.
Voyons quelques exemples de plates-formes d’IA d’entreprise :
#1. Amazon Sagemaker
Amazon Sagemaker est une plate-forme de flux de travail d’apprentissage automatique géré et un environnement de développement spécialement conçu pour la création de modèles de niveau entreprise, l’étiquetage des données, le réglage, la formation et le déploiement.
#2. Databrick
Databricks se décrit comme le lac de données qui combine les fonctionnalités de référentiel brut des lacs de données et le caractère analytique bien entretenu des entrepôts de données.
#3. H2O IA sans pilote
H2O Driverless AI garantit qu’il n’y a personne au volant. Cela signifie que tous les obstacles typiques empêchant les entreprises d’avancer vers l’apprentissage automatique sont automatisés.
#4. Google Cloud Vertex IA
Google Cloud Vertex AI propose une bibliothèque de modèles ML pré-formés et une interface conviviale pour une productivité à grande échelle en réunissant l’ensemble des services cloud de Google sous un même toit.
#5. Robot de données
DataRobot transforme les données en valeur en offrant 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 rassembler les principales parties prenantes sur la même page, en éliminant l’exigence d’un code prédictif personnalisé.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de plateformes d’IA ?
Enterprise AI est un catalyseur essentiel de la transformation numérique actuelle. Dans les prochains jours, chaque application logicielle d’entreprise sera compatible avec l’IA. Les organisations d’aujourd’hui dépendent des systèmes ERP ou CRM pour gérer leur entreprise.
Plus tard, sans l’utilisation des capacités d’IA d’entreprise, les organisations ne seraient pas en mesure de fonctionner et de rivaliser pour cet effet.
Pour tirer parti de la valeur transformatrice de l’intelligence artificielle, vous devez déployer les applications d’IA à grande échelle pour traiter différents scénarios sur l’ensemble de la chaîne de valeur de votre organisation.
Une plate-forme 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 efficaces de ces applications avec un minimum d’efforts, de frais généraux et de temps.
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. Discutons de la liste de contrôle.
#1. Unifiez les données Extraprise et Enterprise
Afin de traiter les activités de réingénierie dans votre entreprise, vous devez intégrer les données de divers systèmes et capteurs dans une image de données unifiée.
La ligne de base consiste à agréger et à traiter rapidement des ensembles de données à l’échelle du pétaoctet qui sont récoltés en continu à partir de plusieurs systèmes informatiques, réseaux de capteurs et sources Internet.
#2. Activer plusieurs déploiements cloud
Pour conserver et traiter efficacement des ensembles de données à grande échelle, vous avez besoin d’une architecture d’entrée/sortie élastique dans le cloud qui prend en charge les déploiements de cloud privé, de cloud public et de cloud hybride. Il est réalisé par la technologie des conteneurs.
#3. Fournir des options pour le déploiement Edge
Une plate-forme d’IA d’entreprise permet un traitement local pour prendre en charge des situations ou des exigences informatiques à faible latence où la bande passante du réseau est intermittente. Il a la capacité d’exécuter des prédictions, des analyses et des inférences d’IA sur les appareils de périphérie et de passerelle distante.
#4. Accéder à plusieurs formats de données sur place
Les applications d’IA ont besoin d’un ensemble de services de plate-forme afin de traiter les données par micro-lots, par lots, de manière itérative en mémoire et en temps réel sur les serveurs pour prendre en charge les tests d’algorithmes et de fonctionnalités analytiques. L’architecture prend en charge la virtualisation des données, permettant aux développeurs de manipuler les données.
#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 illustre des entités, telles que des produits, des clients et des actifs. En outre, il représente les relations entre les entités en fonction des magasins de données et des formats.
#6. Activer les microservices d’IA
Afin de permettre aux développeurs de créer rapidement des applications qui exploitent les meilleurs composants, vous devez disposer d’un catalogue complet de services logiciels basés sur l’IA. Ce catalogue de microservices doit être disponible 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 plate-forme 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 est soumis à autorisation. Il doit être paramétrable par programmation et dynamiquement.
#8. Prise en charge du développement complet de modèles d’IA tout au long du cycle de vie
La plate-forme d’IA doit prendre en charge l’expérience de développement d’algorithmes du cycle de vie complet afin d’aider les scientifiques des données à concevoir, développer, déployer et tester rapidement des algorithmes d’apprentissage en profondeur et de ML.
#9. Ouvert aux IDE, frameworks et outils tiers
La capacité à fonctionner avec d’autres composants, produits et technologies est tout à fait essentielle pour améliorer la science des données et la productivité des développeurs. Cela permet en outre la collaboration et maintient le rythme nécessaire à l’innovation continue.
#dix. Autoriser le développement d’applications d’IA collaboratives
Les scientifiques des données travaillent généralement de manière isolée pour développer et tester des algorithmes ML par rapport à de petits sous-ensembles de données fournis par le service informatique à partir de plusieurs systèmes sources. La majeure partie du 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 plate-forme 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 façon, le travail est réparti entre les développeurs et le travail sera terminé facilement. Par conséquent, vous pouvez déployer immédiatement des algorithmes ML en production.
Avantages de l’IA d’entreprise
De nos jours, la plupart des entreprises attendent avec impatience l’IA afin de maximiser les opérations existantes au lieu de changer radicalement leurs modèles commerciaux. Parlons donc de certains des avantages de l’utilisation de l’IA d’entreprise.
Service client amélioré
L’IA a la capacité d’accélérer le service client et de le personnaliser dans toute votre entreprise. Vos employés ou clients n’ont pas besoin d’attendre longtemps pour que leurs problèmes soient résolus à temps.
Surveillance améliorée
Avec l’IA d’entreprise, vous pouvez traiter les données en temps réel. Cela signifie que les organisations peuvent désormais 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 traitement du contrôle de la qualité pour surveiller les problèmes d’indicateur et 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 aide à effectuer des tâches de qualité qui étaient auparavant effectuées manuellement. Dans le domaine du rapprochement financier, l’apprentissage automatique a considérablement réduit le temps, 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 commercialisation et la conception pour un retour sur investissement plus rapide 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. Il est implémenté dans la reconnaissance vocale et d’autres outils pour donner aux chatbots la possibilité d’offrir un service personnalisé aux employés et aux candidats à un emploi.
Expansion du modèle d’affaires
Les natifs du numérique, dont Airbnb, Uber, Amazon et d’autres, ont utilisé l’IA pour mettre en œuvre de nouveaux modèles commerciaux exigeants. Les modèles commerciaux basés sur l’IA ouvrent une nouvelle ère de productivité dans les organisations pour aider les utilisateurs à obtenir de meilleurs résultats.
Limites de l’IA d’entreprise
Le principal risque de l’IA d’entreprise est la méfiance des travailleurs. De nombreux employés ne sont toujours pas convaincus de ses valeurs et craignent ou se méfient de l’IA. En dehors de cela, il existe d’autres limitations à l’utilisation de l’IA dans l’entreprise. Ils sont:
- Attente gonflée
- Erreurs d’IA
- Manque de capacité technique
- Manque de travailleurs qualifiés
- Problèmes de réglementation et de contrôle
- Coûts initiaux élevés
- Impact sur le marché du travail
Ressources d’apprentissage
Si vous souhaitez en savoir plus sur Enterprise AI, voici quelques livres et cours que vous pouvez envisager :
#1. Maîtrise Entrepreneuriat IA
Udemy propose un cours, « AI Entrepreneurship Mastery 2023 », pour vous aider à apprendre à créer, développer et développer 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 les implémentations de référence et les recettes pour les opérations de production, le marketing et la chaîne d’approvisionnement à l’aide d’Enterprise AI.
#3. Intelligence artificielle d’entreprise et apprentissage automatique pour les managers :
Ce livre de Nikhil Krishnan est un guide pratique du ML et de l’IA pour le gouvernement et les entreprises.
#4. Transformation de l’intelligence artificielle d’entreprise :
Ce livre de Rashed Haq fournit des conseils détaillés aux chefs d’entreprise sur la façon de créer et de développer leurs capacités d’IA et de 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 monde en utilisant des exemples, de la prose et des applications.
Conclusion
Enterprise AI est le moteur de la transformation numérique avec ses techniques modernes. En conséquence, de plus en plus d’organisations de différents secteurs l’adoptent pour augmenter la productivité, le service client et la qualité des produits tout en économisant du temps et des efforts.
Ainsi, si vous êtes propriétaire d’une entreprise, vous souhaiterez peut-être mettre en œuvre Enterprise AI dans votre organisation et en profiter vous-même.