Solutions IA et Analytique - Les modules intelligents

DES MODULES INTELLIGENTS

De nos jours, les domaines d’application et usages de l’intelligence artificielle (IA) sont quasi-infinis. Véritable révolution socio-économique et industrielle du XXIe siècle, l’IA et ses programmes informatiques capables d’assister l’intelligence humaine, voire, de la surpasser, vont sans aucun doute s’appliquer à tous les secteurs dans les années à venir. Parmi ces domaines d’application au sein desquels l’intelligence artificielle révolutionne déjà les process, citons principalement les analyses prédictives, les applications liées au langage, l’automatisation et le secteur de la santé et du bio informatique, bien que les usages de l’IA soient bien plus nombreux.

Les analyses prédictives

L’analyse prédictive, dont le rôle est de plus en plus important dans de nombreux secteurs de l’industrie, est la résultante du Big Data et de la Business Intelligence. Cette science permet d’exploiter d’immenses sources de données collectées par de nombreuses entreprises auprès de leurs clients, mais aussi de leurs marchés, d’applications en temps réel, du Cloud et bien sûr des incontournables réseaux sociaux. En dégageant de ces immenses quantités de données des informations tangibles, les analyses prédictives permettent aux entreprises qui y ont recours de demeurer en tête de leur marché.

L’analyse prédictive y est alors employée de différentes manières, notamment en s’appuyant sur le data mining, le marketing prédictif, les algorithmes de Machine Learning ou ceux de d’IA de façon à découvrir de nouveaux patterns (répétitions) statistiques pour optimiser les différents processus. En clair, les entreprises utilisent les analyses prédictives pour analyser les actions passées de manière à prévoir le comportement d’un marché et adapter leurs processus en fonction.

Ce terme d’analyse prédictive regroupe ainsi plusieurs technologies d’analyse de données et autres statistiques. Il est cependant essentiel de comprendre que cette science se centre autour de probabilités et non pas de vérités absolues. Les analyses prédictives font notamment de plus en plus appel au Machine Learning et au Data Mining.

Le Data Mining et le Machine Learning

Comme son nom l’indique, le Data Mining consiste à analyser de vastes ensembles de données de manière à y découvrir de nouvelles informations et de nouveaux patterns. Quant au Machine Learning et ses innovations telles que les réseaux de neurones ou les algorithmes de Deep Learning, elle permet de traiter des ensembles de données non structurées avec une précision affinée au fur et à mesure de l’amélioration de ses algorithmes. Citons notamment des outils tels que Google TensorFlow et IBM Watson.

Les applications liées au langage

L’intelligence artificielle permet le développement de nombreuses technologies liées au langage, tels que les programmes de reconnaissance vocale ou de parole, mais également les agents conversationnels que sont notamment les chatbots. Ces applications liées au langage relèvent de la branche de l’intelligence artificielle nommée TALN, pour “traitement du langage naturel”.

Ce domaine regroupe plusieurs méthodes innovantes comme le Machine Learning et les réseaux de neurones convolutifs, permettant d’accélérer le traitement du langage dans différents secteurs comme la justice, la défense militaire, les renseignements généraux, la communication, le marketing et bien d’autres ayant attrait à la parole et aux mots.

De nos jours, de nombreuses applications permettent grâce à l’intelligence artificielle d’effectuer rapidement et aisément des tâches jusqu’ici laborieuses telles que résumer un long texte, ordonner un document volumineux, traduire une conversation ou un texte en temps réel et en plusieurs langues, rédiger des réponses adaptées aux questions récurrentes d’une clientèle, etc.

L’automatisation

L’automatisation est sans aucun doute l’un des usages les plus courants de l’intelligence artificielle. De manière générale, partout où sont actuellement employées des personnes pour effectuer des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, l’IA est en mesure d’intervenir en apprenant aux machines à reconnaître des schémas de données non structurées, de manière à les transformer en données structurées et ainsi instaurer une réponse automatique.

RPA : des solutions d’automatisation illimitées

Les exemples d’applications s’appuyant sur l’automatisation sont multiples et concernent de nombreux secteurs tels que l’industrie et la santé et notamment les services clients. L’intelligence artificielle permet réellement d’atteindre de nouveaux stades en matière d’automatisation, notamment avec le développement du RPA (Robotic Process Automation). Ces solutions d’automatisation basées sur l’IA permettent de réduire considérablement la charge de travail manuel, répétitif et ingrat dans de nombreuses fonctions en en réduisant les coûts inhérents.

Automatiser la gestion des processus dans une entreprise est aujourd’hui incontournable pour toute société souhaitant gagner en performance. Les solutions de RPA sont notamment incontournables dans les services de ressources humaines et gestion de la relation client, pour des tâches telles que la saisie de factures dans un système ERP, la création d’un compte client ou encore la saisie d’un nouveau salarié en simultanée dans plusieurs systèmes. Outre la réduction des erreurs, ces solutions de RPA permettent de faire l’économie d’un travail manuel fastidieux.

Combinée à l’intelligence artificielle, soit à la capacité d’une machine à imiter la perception, les déductions et la communication propres aux humains, la RPA s’enrichit considérablement. Citons entre autres les apports de la RPA et de l’IA dans un domaine tel que la vision artificielle, qui permet par exemple de compter le trafic en temps réel à partir des données captées par une caméra de vidéosurveillance, ou encore l’anticipation de la congestion de trafic et autres alertes concernant de potentielles urgences. La RPA et l’IA permettent alors d’automatiser des tâches en salle de commande et d’assurer un travail d’intervention préventive.

La santé et la bio informatique

L’intelligence artificielle a poussé les géants du web et de l’informatique (Google, Apple, IBM et d’autres) à investir dans le domaine en plein essor de la santé, afin de participer au développement de solutions d’intelligence artificielle en mesure de répondre à des besoins médicaux.

Dans ce domaine, l’IA permet par exemple d’établir des diagnostics avec un taux de réussite supérieur à ceux établis par l’homme, mais aussi de traiter efficacement des pathologies graves comme les cancers. Certaines entreprises ont même développé des applications mobiles permettant l’auto-diagnostic et l’auto traitement de diverses pathologies.

L’intérêt de l’intelligence artificielle et des programmes intelligents dans la recherche médicale et la bio informatique n’est plus à démontrer, de l’aveu même du corps médical. Ainsi, dans les prochaines années, l’IA devrait sans aucun doute permettre à ce secteur de faire des progrès considérables et à une vitesse jusqu’ici inégalée dans l’histoire de la santé.

Les machines dotées d’IA devraient, en effet, permettre de regrouper et d’analyser le fruit de recherches scientifiques mondiales, en y assimilant des cas cliniques internationaux et autres terminologies et ontologies médicales, ainsi que des données de patients à l’échelle mondiale, de manière à permettre à tout un secteur professionnel la prise de décision de façon verticale.

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