Dans cet article de blog, nous résumons les points principaux. Vous préférez toute l'histoire ? Dans ce cas, visionnez à nouveau le webinaire.
Les règles de base
- Si une personne peut prendre la décision en une seconde, l'IA peut également le faire.
- Partez toujours d'un défi présent au sein de votre organisation. Réfléchissez à la manière dont la technologie pourrait y contribuer, à la manière dont elle peut créer de la valeur. Ne commencez jamais par la technologie proprement dite.
- Ne vous laissez pas effrayer par la partie « black box » indissociable de l'IA. Nous sommes convaincus qu'Excel effectue les bons calculs, sans même connaître les formules complexes.
Tendances actuelles
Une première grande tendance que nous observons aujourd'hui dans le domaine de l'IA est le transfer learning. Pour ce faire, vous commencez par un modèle rôdé et vous le personnalisez si nécessaire. Comme il n'est pas nécessaire de partir de zéro, il faut beaucoup moins de données pour alimenter le modèle et l'algorithme est rapidement opérationnel. Une deuxième tendance est l'IA explainable. Dans ce cadre, l'ordinateur indique où ou pourquoi il reconnaît quelque chose. De cette manière, il apparaît clairement à l'humain que le modèle raisonne correctement. Par exemple, si vous utilisez l'IA pour découvrir des chiens sur des photos, l'IA explainable dessinera une case autour du chien. Vous savez ainsi que le modèle apprend correctement et vous obtenez un « look inside the black box ». C'est important pour savoir sur quoi le modèle se base pour prendre sa décision. Une autre tendance intéressante est le serverless scale. L'utilisation du cloud réduit nettement les limites. Vous pouvez vous concentrer entièrement sur le problème, car il n'y a plus de perte de temps étant donné que la configuration de l'arrière-plan IT (sur site) disparaît.
Un fil conducteur parcourt ces tendances : la prise en charge. La technologie devient ainsi beaucoup plus accessible, ce qui ouvre la voie à l'adoption.
Fait ou fiction : L'IA supprimera tous les emplois
La technologie remplacera les emplois comportant de nombreuses tâches répétitives. Il s'agit ici d'une opportunité, toute évolution industrielle ayant entraîné des changements en matière d'emplois et/ou de tâches. Nous dégageons en effet plus de temps pour des tâches qui nous permettront de créer davantage de valeur ajoutée. En outre, l'intelligence artificielle créera également de nouveaux emplois, en particulier dans le domaine de la gestion des données.
3 principes pour commencer demain
1. Commencez petit et prenez rapidement de la vitesse
Ne vous creusez pas la tête Commencez petit par un projet de données limité avec un objectif d'entreprise spécifique. Apprenez-en autant que possible et transférez ces apprentissages à un projet plus vaste. Ne perdez jamais de vue les objectifs généraux de l'entreprise et la vue d'ensemble.
2. Vous ne devez pas partir de zéro pour atteindre votre objectif
Grâce à une architecture de données éprouvée, vous ne devez pas consacrer de cycles d'apprentissage à la conception architecturale. Nous utilisons un modèle flexible pour construire une architecture de données qui répond à vos besoins.
3. Focus sur la plateforme, les individus et les processus
Pour parvenir à un processus décisionnel optimisé ou exploiter ces données brutes pour réaliser de nouvelles activités et de nouveaux services, votre organisation doit changer. C'est pourquoi nous ne nous concentrons pas uniquement sur le développement de la technologie. Nous examinons également les processus et les individus nécessaires pour développer une culture axée sur les données.
Fait ou fiction : une voiture autonome doit connaître nos valeurs et normes pour pouvoir prendre les bonnes décisions (situation hypothétique : heurt d'un arbre ou déviation vers un trottoir bondé)
Le calcul des probabilités peut offrir une solution à ce dilemme. Premièrement, il n'arrive (heureusement) pas souvent que nous soyons confrontés à de tels choix pendant la conduite. Deuxièmement, vous devez avoir une idée du pourcentage de probabilité que cela se produise dans une situation de circulation avec des voitures intelligentes uniquement. En rendant les deux le plus improbable possible, une situation telle que décrite peut être évitée et la notion d'éthique dans le cas d'une voiture autonome devient superflue.