Intelligence Artificielle : un apprentissage qui demande à être maîtrisé

L’intelligence artificielle (IA) est devenue désormais incontournable très rapidement dans nos organisations, même si encore beaucoup d’entreprises ont pris un certain retard quant à l’importance de son impact sur leur activité. Beaucoup de dirigeants considèrent encore l’IA comme une technologie disponible parmi d’autres, sans encore imaginer le bénéfice qu’ils pourraient en tirer. L’IA est encore trop souvent abordée comme un moyen d’améliorer et perfectionner les processus existants sans remettre en cause les modes de fonctionnement des organisations et donc sans véritable rupture. Or, plus qu’une technologie, l’Intelligence Artificielle permet de mieux appréhender son environnement afin de développer une offre de service (ou produit) adaptée à sa cible de clientèle.

Désormais l’IA est partout, participant de ce fait à la transformation de la société en s’appuyant sur des technologies pointues intégrant les robots, l’intelligence prédictive et les assistants robotiques. Pour autant, quel que soit son domaine applicatif, l’IA ne pourrait exister sans Big Data, c’est-à-dire sans les données qui permettent d’alimenter les algorithmes nécessaires pour son bon fonctionnement.

L’IA existe depuis bien longtemps au service de technologies de pointe qui ont démontrées leur efficacité dans des réalisations de premières importances (aviation, automobile, informatique, etc). L’arrivée d’internet et son incroyable déploiement planétaire, les applications que nous utilisons sur nos smartphones, permettent de recueillir énormément d’informations sur nos habitudes, nos envies, alimentant ainsi des bases de données qui permettent à l’IA de se développer à très grande vitesse.

Chaque jour des centaines de millions de recherches (pour ne pas dire des milliards) sont réalisées à travers le monde par l’intermédiaire de moteurs de recherche comme Bing, Qwant, Yahoo, DuckDuckGo et surtout Google. Ainsi, tous ces éléments constituent en temps réel une source d’informations incroyables sur nos modes de consommation, nos préférences de recherche, nos habitudes. Nous alimentons la mémoire de Google qui grâce à de puissants algorithmes nous connaît mieux que quiconque. Toute donnée est analysée et exploitée au service de la constitution de notre profil type qui permettra ainsi aux marques de mieux cibler les clients potentiels que nous sommes.

Profitant de cette ressource incroyable qu’est la maîtrise des données récoltées par leurs services en ligne, les entreprises high-techs ont mis en place des programmes de recherche gigantesques avec des moyens financiers hors pairs afin de favoriser le développement des assistants personnels numériques. On retrouve ainsi Siri pour Apple, Cortona pour Microsoft, Google Assistant pour Google, Alexa pour Amazon et enfin Bixly pour Samsung.

Tous ces assistants personnels n’auraient qu’une compréhension toute relative pour ne pas dire basique de nos requêtes sans les milliards d’heures de paroles disponibles sur le plan numérique qui les aident à faire l’apprentissage de notre langage. L’IA permet, au stade des connaissances actuelles, de mettre au point des robots qui transforment les métiers de certaines entreprises, et changent radicalement la relation professionnelle.

C’est ainsi que Watson, une intelligence artificielle développé par IBM a fait son apparition en 2017 au sein des 5 000 caisses et agences du groupe Crédit-Mutuel-CIC en France en devenant l’assistant virtuel des 20.000 conseillers de la banque. Watson est chargé d’aider ces conseillers à trouver les solutions les plus adaptées aux clients sur tout un ensemble de domaines tel que les assurances automobile et l’habitation, les produits d’épargne. Watson doit aussi aider ces mêmes conseillers à optimiser quotidiennement le traitement de la masse des e-mails qu’ils reçoivent en adressant une réponse aux demandes faites par les clients par cette voie.

En effet Watson sait faire beaucoup de choses dans le domaine de l’IA : la reconnaissance des mots, des images, la compréhension évolutive du langage, l’analyse et le traitement des données, l’analyse prospective des besoins clients. Le programme est capable également d’identifier aussi les émotions des clients en fonction du ton utilisé par ses interlocuteurs. Autant de performances qui demandent à être encore largement améliorées dans un futur proche en fonction de la data récoltée chaque jour.

De la même façon, Le groupe Hôtelier Hilton, en relation avec IBM, a développé un robot, dénommé Connie qui sert de concierge dans quelques-uns des établissements du Groupe hôtelier. En mettant au point Connie, le Groupe Hilton souhaite dans un premier temps, répondre à trois objectifs : un service efficace aux clients de ses hôtels comme par exemple, éviter que ces derniers puissent faire la queue pour poser une question à un employé, aider l’hôtel à fonctionner plus efficacement et surprendre les clients.

Connie est aussi en capacité d’informer les clients sur les attractions touristiques locales, de recommander des restaurants ou encore de donner des renseignements sur les commodités et plus encore.

Voilà l’illustration d’un robot devenu intelligent grâce à la quantité de data collectée. Ces interactions vont ainsi améliorer la performance de Connie, de jour en jour, permettant ainsi de développer les aptitudes du robot alimenté par une plateforme de technologie cognitive à travers les sens, l’apprentissage et l’expérience.

Pour autant, à la lecture des retours d’expérience connus à ce jour, ces différentes solutions sont encore, dans une phase de développement initiale. En étant capable d’apprendre à travers les sens, l’apprentissage et l’expérience, ces assistants vont devenir à brève échéance, la norme pour accéder au monde du numérique.

L’explosion de la data : une opportunité pour voir l’intelligence artificielle continuer à se développer

Chaque année, on constate le doublement de la quantité de données que chaque individu est amenée à produire. D’ici dix ans, les chercheurs estiment que l’on pourrait disposer de 150 milliards de capteurs en réseau (plus de 20 fois la population de la terre). L’intelligence artificielle se nourrit de cette ressource essentielle que représente la data en cherchant à comprendre et à se rapprocher chaque jour un peu plus du niveau de réflexion et de compréhension des humains. Plus il y a d’informations à traiter, plus le système reçoit de données, plus il apprend et plus il devient précis. L’intelligence artificielle est maintenant capable d’apprendre sans véritable soutien de l’homme.

Même si l’Intelligence Artificielle existe depuis de nombreuses années, elle trouvait jusqu’alors ses limites dans l’incapacité d’analyser des quantités massives de données en quelques secondes. L’obstacle est désormais levé. Aujourd’hui, on dispose d’un accès en temps réel, de l’information, des donnée, facilitant ainsi grandement leur exploitation et permettant d’en faire une analyse avec une rapidité jamais encore égalée.

Les techniques d’apprentissage : le deep learning

L’Intelligence Artificielle est devenue aujourd’hui indispensable et nécessaire pour comprendre ses marchés, connaître ses clients, réaliser des approches prospectives à partir de données massives provenant d’horizons divers.

Les techniques de deep learning (apprentissage en profondeur) permettent à un système informatique de relier les points provenant de nombreux domaines de connaissances différents, de la même manière que le cerveau humain, afin de prendre la meilleure décision possible. Facebook, Google, Microsoft et d’autres entreprises technologiques sont engagées dans une course pour rendre les machines intelligentes sans l’aide des programmeurs grâce au deep learning.

Le deep learning s’inspire du fonctionnement de nos neurones, de leurs réseaux, et permet au système de trouver des motifs répétés dans les données qui lui sont fournies, pour apprendre et intégrer une tâche.

La machine doit apprendre à apprendre.

Au lieu d’enseigner tout à la machine, laissez-la apprendre. En créant un système capable d’apprendre par lui-même, le temps de le développer est considérablement réduit. Plus une machine intelligente sait, plus vite elle peut saisir de nouvelles informations. Tout comme les êtres humains grandissent en apprenant l’environnement qui les entoure et réagissent, les machines peuvent aussi apprendre des tâches complexes par le deep learning.

Alors, une machine alimentée par une intelligence artificielle pourra-t-elle un jour penser comme un cerveau humain ?

Nous nous en approchons singulièrement. Plus précis que les humains, les machines intelligentes seront capables d’identifier, d’interpréter des éléments de nos comportements face à certaines situations (clignotement des yeux par exemple) pas facile à déceler au premier abord pour un humain. Le deep learning, permettra également aux machines de prédire les besoins d’une personne, par l’association d’une masse de données la concernant. Les systèmes intelligents seront alors en mesure de prendre des décisions de façon beaucoup plus précises et plus rapides que les humains.

N’oublions pas que sans les données, il n’y aurait pas d’algorithmes, et donc pas d’Intelligence Artificielle. Pour autant, la science évoluant plus rapidement que le contexte économique, un nombre important de combinaisons d’algorithmiques développées par des équipes de chercheurs performantes sont encore inexploitables en raison de leur caractère inadapté aux environnements des différentes problématiques à résoudre au sein de nos organisations.

Ayons tous conscience que l’intelligence artificielle offre un potentiel de croissance énorme pour tous les secteurs de l’économie. Elle est source de questionnement, d’innovation et de transformation en profondeur des modes de fonctionnement des entreprises. L’intelligence artificielle sera sans nulle doute l’un des piliers des innovations majeures. L’enjeu sera de la maîtriser en restant responsable et en mettant en place des codes limitant certaines applications au moins dans un premier temps.

Jusqu’où pouvons-nous aller ?

A suivre…

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