À quoi sert l’Intelligence artificielle ?

Les domaines d’utilisation de l’Intelligence artificielle

Nous choisissons de vous présenter 4 domaines d’activité où l’IA joue un rôle déterminant.

L’intelligence artificielle au service de la logistique

La logistique et la chaîne d’approvisionnement n’ont pas échappé à la transformation numérique et l’IA y a trouvé une place toute particulière. Une étude du Gartner reporte qu’en 2023, 25 % des solutions de supply chain pourront recourir à une intelligence artificielle. Détaillons les fonctionnalités de l’IA pour la SCM (Supply Chain Management) :

• le contrôle qualité ;
• l’analyse du comportement ;
• la prévision de la demande ;
• la maintenance prédictive ;
• l’optimisation des tâches du back-office ;
• l’automatisation intelligente des processus métier (RPA) ;
• la détection des anomalies financières ;
• le nettoyage des données en langue étrangère…

L’IA a donc au fil des années largement pénétré les opérations de Supply Chain et démontré de réels bénéfices. Voici pour résumer les 3 grandes catégories où l’IA excelle déjà :

• l’automatisation des processus logistiques ;
• l’optimisation du transport avec la création d’une flotte autonome ;
• la prévision des stocks.

L’intelligence artificielle au service de la relation client

L’IA, innovation majeure de ces dernières années et composante de la révolution digitale a gagné également l'e-commerce et la relation client. Le consommateur exige rapidité et efficacité et face à ces nouveaux comportements, les entreprises doivent réinventer leur service clientèle. L’IA, en tant que technologie intelligente est tout à fait appropriée pour accompagner ces changements.

• L’IA satisfait le désir d’autonomie de l’internaute grâce à l’assistant virtuel qui va dialoguer avec lui et lui éviter un contact par mail ou par téléphone avec le service client. Cette réactivité est gage de performance pour l’entreprise et d’une meilleure image. Ces bots permettent en plus de libérer les conseillers de tâches peu valorisantes pour qu’ils puissent se concentrer sur d’autres où l’intervention de l’homme est indispensable.
• L’IA améliore l’accompagnement des internautes grâce à un routage pertinent des diverses requêtes.
• L’IA optimise l’analyse des données recueillies auprès des consommateurs. Le but est de bien maîtriser leurs profils et leurs besoins afin de leur proposer des contenus adaptés. C’est le principe du Deep Learning que nous verrons un peu plus bas dans cet article.

L’Intelligence artificielle au service de la sécurité

La cybersécurité est désormais une préoccupation du quotidien pour toutes les entreprises et grosses organisations. L’IA joue un rôle clé dans la prévention et la détection des menaces, que ce soit sur le web ou dans la vie réelle d’ailleurs.

• Grâce au Machine Learning, l’IA se base sur les données des cybermenaces, et ce, au niveau mondial afin d'anticiper une éventuelle attaque. L’IA permet concrètement de réagir rapidement.
• Elle améliore les processus d’authentification grâce à l’analyse de données biométriques.
• Elle prédit les crimes et peut empêcher qu’ils soient commis.
• Elle optimise la reconnaissance faciale dans les systèmes de vidéosurveillance.
• Elle est capable de déterminer si une personne présente un danger en fonction de ces déplacements.

L’Intelligence artificielle au service de la finance

L’IA joue un rôle crucial dans le pilotage financier :

• Les écarts peuvent être prévus : l’élaboration budgétaire devient plus précise.
• La trésorerie est optimisée grâce aux processus Order to Cash et Purchase to Pay.

Avec l’intelligence artificielle, vous devenez data driven ! Vous prenez la main sur vos données financières et vous gagnez en indépendance. Le process est simple :

• vous analysez vos données avec les algorithmes ;
• vous prédisez l’état de vos stocks, votre chiffre d’affaires, vos bénéfices…
• vous avez toutes les informations pour prendre des décisions managériales et optimiser vos résultats financiers.

Le fonctionnement de l’IA : Machine Learning et Deep Learning

Il y a eu la révolution industrielle, il y a maintenant la transition numérique. Celle-ci s’accompagne de l’Intelligence artificielle et marque un vrai point de départ. Les processus deviennent agiles, les data fournies sont de qualités, les tâches humaines sont plus valorisantes. La liste des bénéfices est longue et pour en profiter pleinement, les entreprises doivent prévoir de former leurs collaborateurs à l’IA. Le contenu du travail est totalement repensé ; l’IA est un nouvel axe de productivité qui favorise grandement la transformation digitale.

L’IA comprend de nombreux sous-domaines dont le machine learning et le deep learning.

Le Machine Learning

Le machine learning, autrement appelé apprentissage automatique est une méthode d’analyse des données : elle automatise ainsi la création de modèles analytiques sans recourir (ou à minima) à une intervention humaine. Exposés à de nouvelles données, ces modèles sont capables de s’adapter et de dégager des résultats fiables et reproductibles. La machine apprend par elle-même et repose sur 2 méthodes :

• l’apprentissage supervisé ;
• l’apprentissage non supervisé.

Le machine learning a le vent en poupe ; son utilisation se généralise et touche désormais des secteurs comme les services financiers, l’administration, la santé, le marketing et la vente, l’énergie et les transports.

Le Deep Learning

Le deep learning ou apprentissage profond agit sur les gros volumes de données brutes. Sa puissance de calcul est incroyable et il peut assimiler des schémas très complexes à travers un réseau de neurones artificiels. L’ajout de nouvelles règles ne requiert aucune intervention humaine et ainsi l’IA peut s’améliorer. Si cette méthode repose sur celle du machine learning, elle marque aussi une nouvelle étape dans l’évolution de l’IA. Le deep learning est employé largement dans les domaines de :

• la reconnaissance vocale ou faciale ;
• la robotique ;
• la cybersécurité…

Python : le langage de programmation le plus populaire

Il est impossible de consacrer un article à l’IA et de ne pas mentionner Python. C’est en effet le langage informatique le plus généraliste et le plus employé dans la Data Science et le Machine Learning. Pas seulement cantonné au développement web, il peut être utilisé pour développer un logiciel ou une application pour PC par exemple. C’est un langage open source, orienté objet, créé en 1991 par Guido Van.

Ses usages fondamentaux sont :

• le script de systèmes ;
• l’automatisation ;
• l’approvisionnement de système ;
• la programmation d’application ;
• le big data et le machine learning : les bibliothèques intégrées ont des interfaces Python.

Savez-vous que Netflix ou Spotify ont été développés avec Python ?

S’il est aussi plébiscité, c’est que ce langage renferme de multiples avantages :

• il est facile à prendre en main, car minimaliste ;
• il est polyvalent ;
• il est flexible ;
• il contient de nombreuses bibliothèques.

C’est inévitablement le langage informatique de l’avenir, celui qui d’ailleurs n’a cessé de croitre depuis sa création. Il constitue le langage favori de la Data Science et il est le plus utilisé en IA.