Base de connaissances alimentée par l'IA : comment peut-elle vous aider à améliorer votre business

On parle d'un système à base de connaissances alimenté par l'IA qui a une connaissance pertinente de nos actions, qui sait nous offrir un contenu précis en fonction de nos recherches et prévient nos besoins par des fonctions d'auto-suggestion.

L’intelligence artificielle est quelque chose de plus présent dans nos vies que nous ne l’imaginons. Même inconsciemment, chaque jour, nous sommes analysés et reconnus par l’IA au cours de nos actions quotidiennes.

On parle d’un système à base de connaissances alimenté par l’IA qui a une connaissance pertinente de nos actions, qui sait nous offrir un contenu précis en fonction de nos recherches et prévient nos besoins par des fonctions d’auto-suggestion.

Vous connaissez, par exemple, Netflix, Spotify, Amazon, Alexa, ou tout autre site e-commerce ? Au quotidien, chaque service parmi ceux-ci nous connaît au point de nous conseiller des films, des livres, de la musique, ou des produits similaires à nos goûts et nos besoins.

Même lorsque nous déverrouillons nos téléphones avec notre visage, que nous parlons avec le chat du service clientèle ou que Linkedin nous suggère un travail similaire à nos compétences, il y a un échange de connaissances entre nous et l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce que la base de connaissances basée sur l’intelligence artificielle ?

Il s’agit d’un serveur de données pérenne qui, grâce à ses algorithmes intelligents, est capable d’auto-apprendre nos habitudes de recherche et d’achat, ainsi que nos goûts et nos informations plus détaillées.

Pour offrir un exemple plus simple, la base de connaissances alimentée par l'IA équivaut à un énorme conteneur de foire aux questions déjà prêtes pour toute entreprise, employé ou utilisateur d’internet. C’est un service sophistiqué qui offre des informations utiles, en temps réel et de manière personnalisée à chacun.

Sa particularité est de prévoir les intentions des utilisateurs tout en mettant en pratique un apprentissage automatique et approfondi des nouvelles habitudes et recherches. En approfondissant de plus en plus chaque domaine, l’intelligence artificielle est en mesure de s’imposer comme une ressource exhaustive et complète, mais surtout claire et intelligible.

La méthode d’apprentissage qui caractérise l’IA repose sur deux technologies différentes :

Machine learning (apprentissage automatique). À cette catégorie appartiennent les algorithmes qui analysent les données, apprennent d’elles-mêmes et appliquent ce qu’ils ont appris pour prendre des décisions en connaissance de cause.
Deep learning (apprentissage profond). Le deep learning appartient toujours à la catégorie de l’apprentissage automatique, mais il utilise une structure d’algorithmes à plusieurs niveaux appelée réseau neuronal artificiel. Il s’agit d’un système programmable qui permet à l’IA de prendre des décisions précises sans l’aide des humains, mais uniquement en utilisant le réseau neuronal.

Qu’est-ce que l’IA forte et l’IA faible ?

On distingue deux types d'intelligence artificielle selon son efficacité à ressembler ou à se rapprocher des comportements humains :

Intelligence artificielle faible (weak AI) : c’est un système capable d’imiter certaines fonctions cognitives humaines mais qui cependant, ne parvient pas à atteindre ses capacités intellectuelles. Il est uniquement capable de résoudre des problèmes ou de prendre des décisions.
Intelligence artificielle forte (strong AI) : tous les systèmes capables d’apprendre, de s’améliorer et de s’adapter à chaque domaine de connaissance entrent dans cette catégorie. Ceux qui pourraient un jour avoir une intelligence propre, supérieure à celle de l’homme.

Comment fonctionne la base de connaissances de l’IA ?

Comment font-ils ? Tout est basé sur le mécanisme de l’apprentissage automatique. Celui-ci examine de très nombreux cas d’utilisateurs et de machines, analyse leurs comportements dans le temps, élabore des schémas de mécanismes communs, et les réutilise en prévoyant nos décisions et leur fonctionnement. Voici une base de connaissances alimentée par l’IA.

À ce jour, peu de secteurs d’activité sont épargnés par la croissance de la puissance de l’intelligence artificielle. Désormais, tous les algorithmes de machine learning se déclinent en fonction des problématiques de business, de tous les points de vue.

Prenons comme exemple, le secteur automobile. Il utilise l'intelligence artificielle pour motoriser les véhicules autonomes grâce au deep learning. Le secteur banque-finance, quant à lui, prévoit et estime les placements ou de trading. Dans le secteur des transports, l’IA est utilisée pour calculer les meilleurs itinéraires et optimiser le flux de déplacements.

L’intelligence artificielle est aussi exploitée afin de prédire les consommations des clients et optimiser les stocks et la distribution à la fois dans l’énergie et dans l’e-commerce.

De même que les industries utilisent la base de connaissances alimentée par l’IA pour prévoir les pannes des machines et éviter qu'elles ne se produisent.

Quels sont les différents types d’intelligence artificielle ?

Il existe actuellement 8 catégories d’intelligence artificielle :

Autonomous Vehicle, concerne tout moyen de conduite autonome ;
Autonomous robots, se réfère à tous ces appareils anthropomorphes capables de se déplacer et d’effectuer des actions autonomes ;
Les objets intelligents, tous ces appareils intelligents qui peuvent effectuer des actions sans intervention humaine, comme par exemple les lunettes, les valises, les caméras, les thermomètres ;
Chatbots ou assistants virtuels, sont des systèmes utilisés comme premier niveau de contact avec les clients pendant une assistance. Ceux-ci ne sont pas seulement en mesure de comprendre le ton et le contexte de la conversation, mais aussi de stocker et de réutiliser les informations enregistrées pour mieux argumenter ;
Recommandation, la plus utilisée parmi les intelligences artificielles. C’est elle qui étudie les utilisateurs à travers les informations qu’elle recueille, afin de réutiliser les données pour en orienter et en suggérer les préférences ;
Processeur d’images, système capable d’analyser des images ou des vidéos pour différentes utilisations. Par exemple, pour l’évaluation des dommages, par l’assurance, à la suite d’accidents de voiture. L’intelligence artificielle a également la capacité d’enregistrer automatiquement les réunions par les logiciels de visioconférence, en temps réel, pour les employés absents pendant la réunion ;
Language processing, pour le traitement, la compréhension et la traduction du langage et des contenus écrits de manière autonome ;
Intelligent Data Processing est la catégorie dans laquelle l’IA est utilisée pour la détection des fraudes financières, les systèmes de contrôle, l’analyse prédictive et pour toute prévention des risques.

Comment l’IA peut-elle accroître le succès d’une entreprise ?

Le but d’un système de base de connaissances alimenté par l’IA est de créer un espace où toutes les informations sont accessibles. Ainsi, la base de connaissances de l’IA est également utilisée par les entreprises.

Avoir une centralisation des données permet certainement de gagner du temps, de l’autonomie et d’économiser sur les coûts de gestion.

Aux côtés des employés pour leur développement professionnel

Du point de vue des employés, l’IA fournit un meilleur soutien sur les choix de carrière, répond rapidement à toutes les questions et suggère des mesures à prendre pour atteindre ses objectifs de travail. Dans certains cas, elle identifie les compétences dans lesquelles un employé est moins compétent et propose des méthodes pour les acquérir.

Par exemple, si pendant une assistance, des clients posent des demandes particulières aux employés du service à la clientèle, ceux-ci seront plus incités à améliorer leurs performances pour résoudre chaque question sans problème. Dans ce cas, non seulement les performances des employés s’améliorent, mais le First Contact Resolution Rate (FCR) et la satisfaction des clients augmentent également.

Iot et IA pour un bon fonctionnement de l’entreprise

IoT signifie "Internet of things", c’est-à-dire Internet des objets, un ensemble de différents appareils connectés à Internet (tablettes, montres, smartphones, voitures, machines) qui, lorsqu’ils sont associés à des systèmes automatisés, IA ou cloud, peuvent collecter, analyser et utiliser les données que ces systèmes transmettent.

Pour être plus précis, les systèmes IoT connectés aux algorithmes d’IA peuvent gérer les robots et les machines afin d’automatiser et optimiser leur fonctionnement. Comme par exemple, l’Iot intégré à l’IA dans les dispositifs utilisés dans le milieu industriel.

Cette intégration permet de recueillir des informations sur l’environnement de travail, parfois même en anticipant des situations de danger imminent et en évitant ainsi de graves problèmes. De la même manière, l’association Iot et IA peut également être utile pour suggérer des maintenances prédictives, afin d’envoyer des alertes avant que des pannes ne surviennent sur les machines.

IA pour le RH : pour la recherche des meilleurs talents

Dans la dernière période, l’une des utilisations les plus fréquentes de la base de connaissances alimentée par l’IA est de soutenir l’équipe des RH lors de la recherche et de la sélection des candidats. Il a toujours été considéré comme un moment difficile et stratégique, mais grâce à la progression de l’IA, les RH commencent à gagner du temps et à choisir des employés plus ciblés.

C’est l’IA qui s’occupe maintenant d’analyser les CV et de garantir la qualité des résultats ! Grâce à un examen des expériences et des backgrounds des candidats, l’intelligence artificielle parvient à garantir une correspondance effective entre les compétences des candidats et les capacités recherchées par l’entreprise.

Ensuite, il les associe également à celles déjà présentes des données de base de l’entreprise. Le résultat est une liste de profils comportant des taux de compatibilité plus ou moins élevés.

AI, marketing et l’analyse des sentiments

Comme nous l’avons vu, l’intelligence artificielle est capable d’analyser le comportement des utilisateurs sur Internet et d’en créer une base de connaissances alimentée par l’IA. C’est à partir de là que les entreprises peuvent développer leurs stratégies de marketing.

L’un des secrets du succès d’une entreprise est en effet l’analyse du sentiment, qui permet de comprendre la position d’un client par rapport à une marque ou à un événement.

Même grâce à l’utilisation du text mining, il peut automatiser le traitement de gros volumes d’information. On peut ainsi identifier les tendances, garder la réputation sous contrôle, et on peut déterminer la satisfaction des clients. Bref, l’analyse du sentiment ne fait qu’améliorer l’expérience de l’utilisateur.