Le pouvoir de disruption de l’intelligence artificielle

Les DSI doivent se tourner vers les réseaux neuronaux et vers les éditeurs spécialisés s’ils veulent être leaders du secteur de l’intelligence artificielle.

Certains médias en ligne, rapports financiers et résumés d’évènements sportifs sont rédigés non par des humains, mais par des robots dotés d’intelligence artificielle (IA). Dans le domaine médical, grâce aux « diagnostics assistés par ordinateur », une machine est parvenue à dépister 52 % des cas de cancer du sein à partir de mammographies jusqu’à un an avant que la maladie ne soit officiellement diagnostiquée chez les patientes concernées. Dans certaines organisations, c’est l’IA qui détermine les opportunités commerciales méritant qu’un commercial y consacre son temps ou non.

« L’intelligence artificielle est en train de modifier la façon dont les organisations innovent et communiquent autour de leurs processus, produits et services, » analyse Whit Andrews, Vice-Président et analyste chez Gartner. « L’IA continue d’impulser le changement dans les modes d’interaction des entreprises et des gouvernements avec leurs clients et leurs utilisateurs finaux. »

Dans le cadre de ses prédictions dans le domaine de l’IA pour 2017, Gartner s’est attelé à étudier la manière dont cette technologie va évoluer au sein des entreprises et transformer les pratiques d’industries entières.

D’ici 2020, 20% des entreprises compteront dans leurs rangs des salariés travaillant à plein temps à la supervision et à l’encadrement des réseaux neuronaux.

Ces derniers requièrent d’être supervisés et entretenus. L’idée selon laquelle les technologies d’IA puissent être commercialisées en tant que produits finis qui ne nécessiteraient pas d’intervention humaine a tout pour conduire les entreprises à la catastrophe. Alors que les entreprises peuvent se permettre d’ignorer des systèmes plus vieux pendant plusieurs années, les réseaux neuronaux doivent être réactualisés à chaque fois que des nouvelles données sont disponibles, ce qui arrive constamment. En réalité, les réseaux neuronaux n’ont de la valeur pour l’entreprise que dans une boucle d’apprentissage et d’amélioration constante. Les DSI doivent donc affiner leurs arguments pour faire valoir les facteurs de rentabilité de l’IA auprès de leurs supérieurs et s’assurer de disposer des ressources adéquates.

Ceci impose aux entreprises de se doter de nouvelles compétences, mais aussi d’adopter une nouvelle façon d’aborder les problèmes. Un exercice auquel les professionnels ayant une formation en design, en data sciences et en logique se prêteront probablement avec plus de facilité que les programmeurs informatiques, qui tendent à raisonner de façon plus structurée. En outre, les responsabilités rattachées au réseau neuronal seront réparties entre plusieurs services et à travers un grand nombre d’applications. Les DSI devront donc s’assurer que le service informatique de l’entreprise est bien le dépositaire de la stratégie et de la gouvernance des plateformes retenues.

D’ici 2019, plusieurs start-up devanceront ainsi Amazon, Google, IBM et Microsoft dans l’écosystème de l’IA en s’imposant comme les chefs de file proposant des solutions commerciales disruptives.

Nombre de start-up de l’IA ont été créées par d’anciens employés de grands éditeurs de logiciels qui ont décidé de partir pour fonder leur entreprise d’IA visant un secteur précis. Parfois, ce sont des chercheurs qui se sont aperçus que leur discipline était soudain devenue à la fois lucrative et prometteuse. Cela signifie qu’il existe sur le marché de multiples solutions d’IA prêtes à l’emploi que toute organisation se doit d’examiner avant de songer à développer son propre outil  en interne. En effet, ces logiciels clé en main requièrent moins de ressources et peuvent être déployés plus rapidement.

Tout secteur qui brasse des larges volumes de données – des quantités telles que des cerveaux humains ne pourraient possiblement analyser ou comprendre d’eux-mêmes – a tout à gagner à utiliser les services de l’IA. Dans certains domaines, comme le médical, les organisations sont suffisamment mûres pour sauter le pas. À mesure qu’augmente le volume de données disponibles, l’homme aura de plus en plus de mal à rivaliser avec les machines intelligentes pour assurer des emplois requérant des prises de décisions en temps réel. Cela s’applique à l’exemple du cancer du sein, mais vaut tout autant pour des décisions prises dans des services marketing. Pour autant, les pouvoirs de l’IA ne sont pas sans limites, et il reviendra aux DSI de faire parler leur talent pour associer le meilleur de l’intelligence humaine et de l’analyse robotique. Par exemple, s’il n’y a pas assez de données disponibles, ou si la qualité de ces dernières laisse à désirer, que ce soit en termes de contenu ou de structure, une machine dotée d’intelligence artificielle ne pourra prendre une décision fiable.

Les DSI doivent évaluer les processus de travail pour identifier les domaines dans lesquels l’IA peut apporter une valeur ajoutée à chaque entreprise. Dans cette optique, ils devront concentrer leurs efforts sur les services ou activités ayant le moins de ressources, c'est-à-dire ceux qui brassent d’importants volumes de données, mais disposant d’un accès limité aux outils d’analyses. Ceux-ci auraient tout à gagner à disposer de solutions capables de renforcer et d’améliorer le processus de prise de décision humaine.

Source: Smarter With Gartner – The Disruptive Power of Artificial Intelligence

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