L’intelligence artificielle (IA) est un sujet à la mode depuis ces 5 dernières années. Par contre, qu’est-ce que c’est ? En quoi cela consiste ? Quelle est son histoire ? Voici ce qu’on peut vous dire sur cela.
On entend souvent dire qu’il s’agit d’une technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines de simuler l’apprentissage humain, la compréhension, la résolution de problèmes, la prise de décision, la créativité ou l’autonomie de l’homme. Cependant, l’IA a d’autres applications.
Les avantages de l’IA
Pour comprendre à quoi sert l’IA, il est bon de savoir comment les hommes l’emploient et dans quels domaines elle est réellement utile. De ce fait, quoi de mieux que de passer en revue les facultés qu’elle procure.
L’Automatisation des tâches répétitives
En premier lieu, l’Intelligence Artificielle ou IA peut automatiser des tâches routinières, répétitives et souvent ennuyeuses. Cela peut aussi inclure des tâches numériques telles que la collecte de données, la saisie et le prétraitement. Tout comme cela peut être des tâches physiques telles que la préparation de stocks en entrepôt et les processus de fabrication.
Cette automatisation permet de se concentrer sur des travaux de plus grande valeur et plus créatifs. L’IA est donc un programme capable d’exécuter des tâches récurrentes que l’homme peut parfaitement déléguer aux machines afin de pouvoir se concentrer sur des opérations essentielles. C’est donc une technologie très pratique dans les milieux professionnels.
Une prise de décision améliorée
Ensuite, l’IA est souvent utilisée afin de prendre une décision importante. C’est une sorte de soutien, car elle permet des prédictions plus rapides et plus précises. De plus, elle est capable de résumer logiquement une situation si elle a été pré analysée.
C’est très avantageux par exemple sur un chantier de construction où les problèmes peuvent être imprévisibles et où il faut décider rapidement de prendre les devants ou non. L’IA permet donc aux entreprises d’agir sur des opportunités et de répondre aux crises au fur et à mesure qu’elles émergent. Cela peut être fait en temps réel et sans intervention humaine.
Moins d’erreurs humaines
Pour suivre, l’IA peut réduire les erreurs humaines de diverses manières. Elle peut servir de conseiller d’orientation qui peut vous aider à suivre les étapes d’un processus de manière simple. Et l’IA peut vous signaler des erreurs potentielles avant qu’elles ne se produisent. C’est particulièrement utile dans des secteurs tels que la santé où la robotique chirurgicale guidée par IA permet une précision constante.
En effet, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent continuellement améliorer leur précision. Sans compter le fait qu’ils peuvent réduire davantage les erreurs à mesure qu’ils sont exposés à plus de données et prennent de l’expérience comme les médecins chevronnés.
Disponibilité et cohérence 24h/24
Puis, contrairement à l’homme, l’IA n’est jamais fatiguée. Elle n’a pas besoin de temps de pause mais seulement de mises à jour. Disponible 24h/24, une intelligence artificielle est capable d’offre des performances cohérentes à chaque fois qu’on fait appel à elle.
C’est pourquoi, la plupart des sociétés emploient des chatbots ou des assistants virtuels pour traiter les demandes de personnel ou effectuer des tâches attribuées à un service client ou en guise de support. Dans une supply chain, le traitement des matériaux ou les chaînes de production peut par exemple maintenant être confié à une IA pour maintenir une qualité de travail et des niveaux de production constants. Elle peut accomplir des tâches répétitives ou ennuyeuses.
Réduction des risques physiques
Sinon, en automatisant des travaux dangereux l’IA peut éliminer le besoin de mettre des travailleurs humains en danger de blessures ou pire. Des accidents peuvent toujours arriver lors de l’ouverture des cages dans un zoo, lors de la manipulation d’explosifs, de l’exécution de tâches en eau profonde, ou à haute altitude, tout comme dans l’espace. De ce fait, l’IA peut servir de garde-fou.
Cas d’utilisation de l’IA
Par la suite, une fois que les différentes implications bénéfiques de l’IA sont connues, il est bon de savoir comment on l’utilise au quotidien. Et à présent, les applications réelles de l’IA sont vraiment nombreuses, je vous l’assure. Voici un petit échantillon de cas d’utilisation dans divers secteurs pour illustrer son potentiel :
Expérience client, service et support
C’est dans le secteur tertiaire que l’IA a le plus d’implications. Les entreprises peuvent mettre en œuvre des chatbots et des assistants virtuels alimentés par l’IA pour gérer les demandes des clients, les tickets de support, et plus encore.
Ces outils utilisent le traitement du langage naturel (NLP) et les capacités d’IA générative pour comprendre et répondre automatiquement aux questions des clients. Elle peut émettre des réponses concernant le statut de commandes, détailler des produits et appliquer des politiques de retour.
Ils permettent un support toujours disponible, leurs réponses sont rapides quand ce sont des questions fréquemment posées (FAQ). Et cela libèrent des agents humains pour se concentrer sur des tâches de niveau supérieur. En somme, l’IA permet aux entreprises d’offrir un service plus rapide et plus cohérent aux clients.
Pour la détection de fraude
Dans le domaine bancaire, les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond peuvent analyser les modèles de transaction et signaler les anomalies. Ils détectent très bien les dépenses ou les emplacements de connexion inhabituels, qui indiquent des transactions frauduleuses.
Cela permet aux organisations de réagir plus rapidement aux fraudes potentielles. Cela limite leur impact, offrant ainsi une plus grande tranquillité d’esprit aux sociétés et à leurs clients.
Pour améliorer une campagne de marketing personnalisé
Sinon les détaillants ou les personnes qui travaillent dans le domaine du BtoB peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour créer des expériences et des campagnes marketing personnalisées. Cela peut booster leurs ventes et prévenir le désabonnement.
Une IA a seulement besoin d’avoir accès à la base des données de l’historique d’achats et des comportements des clients d’une entreprise. Ensuite, les algorithmes d’apprentissage profond agiront pour recommander des produits et des services que les clients sont susceptibles de vouloir. L’IA peut même générer des textes personnalisés et des offres spéciales pour des clients individuels en temps réel. Tout cela doit bien entendu se faire sous la supervision de décisionnaires humains.
Amélioration des ressources humaines et recrutement
Après cela, les plateformes de recrutement alimentées par l’intelligence artificielle peuvent aussi rationaliser le processus d’embauche en filtrant les CV. Les candidats sont directement comparés avec les descriptions de poste. D’ailleurs l’IA est même capable d’effectuer des entretiens préliminaires à l’aide d’analyses vidéo.
Ces outils peuvent réduire considérablement la montagne de paperasse administrative associée à la gestion d’un grand volume de candidats. Ils peuvent également réduire les temps de réponse et le temps d’embauche des candidats, qu’ils obtiennent le poste ou non.
Aide à développer et moderniser des applications
Les outils de génération de code d’IA générative et les outils d’automatisation peuvent rationaliser les tâches de codage répétitives associées au développement d’applications. Ces outils peuvent aider à garantir la cohérence du code et réduire les erreurs.
Faire de la maintenance prédictive
Sinon, les modèles d’apprentissage automatique peuvent aussi analyser les données provenant de capteurs, d’appareils Internet des objets (IoT) et de technologies opérationnelles (OT). C’est pour prévoir quand une maintenance sera nécessaire. C’est utile pour prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent. La maintenance préventive alimentée par l’IA aide à prévenir les temps d’arrêt et vous permet de rester en avance sur les problèmes de chaîne d’approvisionnement avant qu’ils n’affectent les résultats financiers.
Comment l’IA s’exprime ?
En tenant compte de toutes ces informations, les applications et dispositifs équipés d’IA sont maintenant assez avancés pour identifier des objets. Ils peuvent comprendre et répondre au langage humain. Et ils peuvent apprendre à partir de nouvelles informations et expériences.
Les IA peuvent faire des recommandations détaillées aux utilisateurs et aux experts. Mais certaines IA peuvent agir de manière autonome, remplaçant ainsi le besoin d’intervention humaine. Cependant, il faut faire attention à l’imprévisibilité de cette technologie.
En 2024, la plupart des chercheurs et praticiens en IA se concentrent sur les percées dans l’IA générative (IA gen), une technologie capable de créer du texte, des images, des vidéos et d’autres contenus originaux, mais la concurrence est rude.
Défis et risques de l’IA
En fait, les organisations s’efforcent de capitaliser sur les nombreux avantages de l’IA. Mais le fait de faire adopter cette technologie aux différents organismes de la société de manière rapide comporte des défis et des risques.
Risques liés aux données
Les systèmes d’intelligence artificielle reposent sur des ensembles de données qui pourraient être vulnérables à la contamination des données. Elles peuvent être falsifiées et fragilisées face aux biais de données ou aux cyberattaques.
Bien entendu, les organisations peuvent protéger l’intégrité des données en mettant en sécurisant cycle de vie de l’IA. Mais cela coûte cher.
Risques liés aux modèles
Les gens malveillants peuvent cibler les modèles d’intelligence artificielle pour le vol, l’ingénierie inverse ou la manipulation non autorisée de données. Si ces risques ne sont pas traités, ils peuvent entraîner des pannes de système et des vulnérabilités en matière de cybersécurité.
Les attaquants pourraient compromettre l’intégrité d’un modèle en falsifiant son architecture, ses poids ou ses paramètres. Ce sont les composants essentiels qui déterminent le comportement, l’exactitude et les performances d’un modèle.
Risques éthiques et juridiques
Puis, si les organisations mondiales ne sécurisent pas l’éthique lors du développement et du déploiement de systèmes d’IA, elles risquent de commettre des violations de la vie privée et de produire des résultats biaisés.
Par exemple, des décisions d’embauche pourraient renforcer des stéréotypes de genre ou raciaux et créer des modèles d’IA qui favorisent certains groupes démographiques par rapport à d’autres.
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