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Une question de vision plutôt que de technologie

par One magazineAutour de la table12/04/2017

Une question de vision plutôt que de technologie
Des systèmes autodidactes qui prennent des décisions. Des ordinateurs qui interagissent avec l’humain. Grâce à l’intelligence artificielle, les entreprises améliorent leurs services et élaborent de nouveaux modèles. La technologie existe, mais les opportunités à saisir restent nombreuses.

Il n’existe pas de consensus sur la définition de l’intelligence artificielle. Les liens avec d’autres domaines IT sont multiples : avec l’Internet of Things (IoT) pour recueillir des données, avec l’utilisation des algorithmes pour analyser ces données et avec l’apprentissage automatique. L’intelligence artificielle utilisée aujourd’hui en entreprise concerne essentiellement les systèmes autodidactes qui font des prédictions et soutiennent des décisions grâce à l’analyse des données et aux décisions antérieures. L’intelligence artificielle permet ainsi à une entreprise de passer de l’analyse pure des données historiques à une vision en temps réel et à une analyse prédictive.

“Nous privilégions le terme d’intelligence augmentée”, lance Cédric Mulier, Cognitive Solutions Leader Benechez IBM. “Il s’agit d’une application à valeur ajoutée apportée par une solution apprenante et intéragissante qui permet à un individu de prendre une meilleure décision.” Quelle que soit la définition utilisée, la plupart des grandes entreprises réfléchissent au phénomène. Celles qui possèdent de grandes quantités de données prennent conscience de la mine d’or potentielle que cela représente. 

“Beaucoup d’entreprises possèdent ces données”, selon Stéphane Jacobs, Director Mobility Payment Solutions chez Be-Mobile, “mais elles ne parviennent pas toujours à bien les exploiter pour atteindre leurs objectifs.” Be-Mobile nous montre que c’est possible. Stéphane Jacobs : “Nous combinons les données de trafic issues de 300 sources, nous les analysons et vendons les résultats à des constructeurs automobiles qui les utilisent pour guider les conducteurs intelligemment dans la circulation.”

“L’historique d’une entreprise peut constituer un obstacle et permet à de nouveaux acteurs de pénétrer le marché.”
– Cédric Mulier, Cognitive Solutions Leader Benelux chez IBM

Nouveaux modèles

Les applications de l’intelligence artificielle ne se limitent évidemment pas à offrir des informations sur le trafic. Stéphane Jacobs : “L’étape suivante consiste à conseiller. Par exemple, l’application peut vous recommander de rester encore un peu à la maison en raison des embouteillages ou de prendre le train pour être à l’heure à un rendez-vous.” L’aspect autodidacte de l’intelligence artificielle prend ici tout son sens. Les suggestions résultent de l’analyse des données historiques et en temps réel et des résultats précédents. 

Cédric Mulier : “Prenons l’exemple de l’application IBM Watson Health chez UCB. Watson traite et analyse les images et les données médicales et donne, dans 70 % des cas, le bon diagnostic et le traitement approprié. La machine tire des enseignements de chaque nouveau diagnostic, ce qui lui permet d’affiner progressivement diagnostic et traitement.”

Nous avons besoin d’applications concrètes pour pouvoir utiliser l’intelligence artificielle en entreprise. Mais où les trouver ? Les entreprises visent-elles des résultats concrets tels que la réduction de leurs coûts ou un meilleur service clients ? L’intelligence artificielle permet-elle d’accéder à de nouveaux modèles d’entreprise ? Cédric Mulier : “Les deux sont possibles. Ainsi, le constructeur d’ascenseurs KONE peut utiliser une solution IoT avec des capteurs qui recueillent des données pour contrôler le fonctionnement des ascenseurs et prédire la date du prochain entretien. L’entreprise recueille également des informations sur le nombre d’utilisateurs, les moments d’affluence...” 

Ces informations constituent une base pour développer de nouveaux services. “C’est vrai”, déclare Philippe Van Impe, fondateur de la Brussels Data Science Community, “mais cela ne fonctionne que si l’entreprise connaît déjà les possibilités dans ce domaine. Et la plupart n’en sont pas encore là. Dans un premier temps, elles doivent prendre conscience des opportunités.”

Pas le choix

Reste ensuite à saisir ces opportunités. Stéphane Jacobs : “Les informations sur le trafic sont intéressantes pour les conducteurs, mais aussi pour les exploitants de panneaux publicitaires le long des voies d’accès fréquentées. La densité des files contribue à déterminer le prix des panneaux.” L’exemple montre une fois de plus que ce ne sont pas les données qui ont une valeur ajoutée, mais leur analyse.

“Nous observons aussi une différence évidente entre les entreprises historiques et les autres”, affirme Jean- Marie Stas, Marketing Manager chez Proximus. “Les banques, les distributeurs et les entreprises de télécom possèdent énormément de données sur leurs clients, mais ne peuvent pas ignorer les processus et structures existants.”

Cédric Mulier : “Cet historique peut constituer un obstacle. Cette inertie relative permet à de nouveaux acteurs de pénétrer de nouveaux marchés. Ainsi, on voit apparaître des entreprises de télécom ou d’automotive qui proposent des produits bancaires, ou des entreprises digitales qui impactent fortement les parts de marché et marges des retailers ou d’entreprises hôtelières… Cela dit, nombre d’acteurs historiques mettent sur pied l’organisation et la culture nécessaires pour innover avec de nouveaux modèles, de nouveaux services à valeur ajoutée tirant profit des données disponibles (internes ou externes) et au fur et à mesure des systèmes apprenants. 

Pour cela, il est crucial de nommer des incubateurs, des data officers ou innovateurs dédiés et rapportant au conseil d’administration.” Recette primordiale pour continuer à capitaliser sur leurs avantages historiques : leur nom de marque, le savoir-faire de leurs employés et la crédibilité auprès de leurs contacts. Cédric Mulier : “La société The North Face dialogue en ligne à travers une solution intelligente avec ses clients, et selon leurs préférences et le contexte, les guide dans leur choix de veste. Choix qui sera finalisé avec le responsable vente.”

“En combinant des sources de données, l’I.A. nous permettra bientôt d’offrir une solution de déplacements sans obstacles.”
– Stéphane Jacobs, Director Mobility Payment Solutions chez Be-Mobile

La bonne application

Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) joue également un rôle dans ce contexte. La nouvelle législation impose aux entreprises de prendre leurs responsabilités en matière de gestion des données. “Le principal est qu’aujourd’hui, les directions des entreprises s’en préoccupent”, selon Philippe Van Impe. “Nous avons besoin de voir les choses sous un nouvel angle : que peut-on et doit-on faire, sur le plan légal et pratique ? Cela reste un défi.

Les données et la vie privée sont essentielles, mais ne sont pas des thèmes sexy.” Et ici aussi, on retrouve le contraste entre les entreprises historiques et les autres. Philippe Van Impe : “Les nouvelles entreprises n’ont pas de données historiques, elles peuvent commencer avec une page blanche. La situation est différente pour les entreprises qui ont un historique de données et de processus.”

La technologie ne doit pas être un obstacle et les solutions selon les différents types de données existent. Cédric Mulier : “Le principal défi est de développer une vision correcte, sans commettre d’erreur conceptuelle, ‘think big, start small’ et de façon pragmatique s’adapter rapidement (agilité). Il faut trouver la bonne application, le bon ‘use case’ afin que la dynamique apparaisse et ainsi créer un effet boule de neige.” En pratique, il s’agit de libérer les ressources nécessaires.

Philippe Van Impe : “Je conseille de commencer simplement, avec un jeu de données limité et un algorithme simple. En général, cela offre déjà plus que ce que l’intelligence artificielle présente aujourd’hui dans une entreprise offre.” Ensuite, l’entreprise accroît progressivement son utilisation vers des solutions intelligentes.

Améliorer l’expérience et le service

“Jusqu’où irons-nous ?”, se demande Jean-Marie Stas. “Notre supérieur sera-t-il bientôt un ordinateur ? Le système nous dira-t-il ce que nous devons faire ?” En partie seulement, car l’ordinateur n’aura pas le dernier mot. Cédric Mulier : “La machine nous conseille avec une certaine probabilité, mais la décision finale est prise par l’humain. L’ordinateur donne le diagnostic et le médecin décide.”

La valeur ajoutée est peut-être plus visible pour les banques, les assureurs et les distributeurs : la machine est par exemple plus efficace que l’humain pour fournir une offre d’assurance plus rapide et plus juste, ou pour répondre à une question fréquemment posée. “L’objectif final est d’améliorer l’expérience client et le service offert”, conclut Stéphane Jacobs. 

“En combinant des sources de données (agenda, lieu où vous vous trouvez, trafic), l’intelligence artificielle nous permettra bientôt d’offrir une solution de déplacements sans obstacles. L’application donnera de véritables instructions : partez maintenant si vous voulez arriver à l’heure à votre rendez-vous. Et un véhicule autonome vous conduira à destination. Cette évolution a d’ailleurs déjà commencé, puisque des voitures peuvent maintenant échanger des informations entre elles et avec les infrastructures routières.”

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