S’il y a quelques décennies encore, l’Intelligence Artificielle n’était qu’un concept issu de la science-fiction, aujourd’hui elle devient bien réelle et rentre petit à petit dans notre quotidien. Voitures autonomes, assistants vocaux, objets connectés sont autant d’exemples de la démocratisation de l’IA. Mais qu’en est-il de son adoption par les entreprises ? Comment appréhender ce nouveau chemin de transformation ?

La révolution digitale ne cesse de bouleverser nos organisations, l’IA apparaît clairement comme est une étape supplémentaire. L’intelligence artificielle, et par extension le Machine Learning, peut apporter de la valeur aux sociétés qui souhaitent y investir. Mais comment faire le bon choix technologique et comment le mettre en place, le tout en lien avec les besoins métiers ? Autant de questions qu’il est nécessaire de se poser lorsque l’on se lance dans ce genre de projet !

C’est pourquoi nous avons décidé de rédiger ce livre blanc sur intelligence artificielle, à la fois pour comprendre ce qui se cache derrière ce concept, tout en étudiant plusieurs exemples d’entreprises ayant fait ce choix.

Mais commençons par revenir au plus important, comment définir l’IA ?

 

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Malgré le nombre important d’articles sur le sujet, on se rend compte qu’il n’est pas toujours simple de comprendre ce qu’est véritablement l’IA aujourd’hui. Nous nous sommes d’ailleurs livré à cet exercice dans un précédent article sur le passage de la perception à l’action en Intelligence Artificielle et Machine Learning.

Selon une définition communément admise, l’IA représente “l’ensemble des théories et techniques utilisées pour simuler l’intelligence humaine” : elle fait notamment appel à la logique neuronale, mathématique et à l’informatique pour parvenir au but de remplacer l’homme dans certaines de ses fonctions cognitives. Bien évidemment, il est important de noter que l’on ne parle pas ici de remplacer complètement l’intelligence humaine mais bien de combiner une partie de notre intelligence à des capacités avancées.

Nous assistons à son essor depuis l’augmentation des capacités des machines tant du point de vue de la puissance de calcul que de l’aptitude à manipuler à moindres coûts, des volumes importants de données. En effet, les techniques dernièrement appliquées de l’Intelligence Artificielle se basent sur le Machine Learning et le Deep Learning.

Niveau d'intelligence artificielle

 

Quelle adoption de l’IA par les entreprises ?

Depuis de nombreux mois, l’IA est devenue un sujet majeur en entreprise. Cependant, peu d’entreprises se sentent aujourd’hui prêtes ou capables d’implémenter l’IA car les challenges rencontrés ou anticipés sont nombreux. Seuls certains early adopters se sont vraiment lancés dans des projets d’envergure, une grande majorité étant en cours de réflexion ou d’expérimentation. Il existe en effet plusieurs freins à l’adoption de l’IA dans les entreprises que l’on peut regrouper par ordre d’importance :

  • Sociétaux : suppression d’emploi et questions éthiques
  • Légaux : conformité GDPR
  • Technologiques : compétences encore rares sur le marché ou problématiques d’outillage
  • Financiers : coûts importants des projets, estimation complexe du ROI
  • Organisationnels
  • Culturels : notamment l’effet “boîte noire” de l’IA

Ces freins sont souvent liés à une faible maturité des organisations (à tous les niveaux) et une tendance à vouloir “faire de l’IA” pour suivre le courant.

 

Comment saisir les opportunités offertes par l’IA ?

Les freins peuvent être nombreux, mais les avantages liés à l’IA sont tout aussi nombreux. Ainsi, les entreprises qui ont pu réaliser des projets avec succès s’appuyant sur l’IA l’ont principalement fait pour les raisons suivantes :

  • Gains de croissance
  • Rapidité d’adaptation face à la concurrence
  • Réduction des coûts d’exploitation et de fonctionnement
  • Amélioration d’expérience client

Ces opportunités reposent sur de nouveaux modes de travail qui privilégient l’expérimentation tout en étant proche de la production : un projet IA ne se termine pas à la mise en production, il ne fait que commencer.

 

Objectif de ce livre blanc sur l’Intelligence Artificielle

Ce 10ème Cell’Insights a pour but de vous proposer une photographie à date de l’usage que font les entreprises de l’IA. Elle dessine les contours des enjeux et considérations pris en compte par les sociétés qui ont fait le choix de s’engager dans cette transformation. Qui plus est, cette étude sectorielle est illustrée par plusieurs exemples et cas d’usage.

Nous nous sommes appuyés sur notre veille technologique et fonctionnelle permanente mais également sur notre expérience de projets effectués avec nos clients dans ce domaine pour vous proposer ce livre blanc.

 

Découpage du livre blanc

  1. Le paysage global de l’intelligence artificielle
  2. Études sectorielles des différentes usages de l’IA
  3. Comment aborder la question de l’IA ?

 

Pour aller plus loin : notre “Workshop IA”

La démocratisation des discours et outils autour de l’Intelligence Artificielle nous force à réfléchir à ce qu’elle peut nous apporter dans notre contexte professionnel. Cependant, cette réflexion ne peut être menée sans une bonne compréhension des enjeux et mécanismes de l’IA : cela doit se faire dans une démarche globale afin d’éviter de ne faire que lancer des PoC (Proof of Concept) et ne jamais mettre en pratique.

Pour cela, nous avons défini une méthodologie qui se décline sous plusieurs phases afin de vous accompagner à atteindre l’objectif suivant : “résoudre des problématiques utiles, traitées grâce à des idées validées sur le plan métier et technique”.

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