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Glossaire

Intelligence Artificielle (IA)

L’intelligence artificielle est un ensemble de techniques visant à imiter une forme d'intelligence réelle avec des machines. L'IA est présente dans de nombreux domaines et applications.

L’I.A. est souvent associée aux représentations offertes par la science-fiction où les machines remplacent les humains. Elle permet en réalité de simplifier un grand nombre de tâches, voire de réaliser des actions qui étaient impossibles à effectuer manuellement.

Qu’est-ce que l’Intelligence artificielle (IA) ?

Définition

L’intelligence artificielle est un ensemble de techniques visant à imiter une forme d’intelligence réelle avec des machines. On désigne ainsi la capacité pour les programmes informatiques de raisonner sur le même modèle qu’un cerveau humain.

L’objectif est de réaliser certaines tâches complexes qui nécessitent une intervention humaine, afin d’améliorer le mode de vie ou de travail des citoyens et organisations.

Afin d’accomplir cette mission, le traitement des données est au cœur de l’intelligence artificielle. Les machines ont en effet besoin d’un maximum d’informations pour la reconnaissance vocale, l’apprentissage du langage naturel, l’analyse prédictive, etc.

Pour vous aider à mieux comprendre, voici quelques exemples d’intelligences artificielles :

  • Les chatbots : ils sont très souvent utilisés dans le service client des entreprises afin de répondre aux interrogations des consommateurs. Comme il s’agit généralement des mêmes questions, les réponses sont programmées.
  • Les réseaux sociaux : l’algorithme des médias sociaux se base sur l’intelligence artificielle pour proposer du contenu pertinent aux utilisateurs en fonction de leurs habitudes.
  • L’analyse client : l’IA permet de prédire les préférences du client. Par exemple, le meilleur moment d’achat, les meilleures méthodes de communication, le meilleur tarif pour passer à l’action, etc.

Différence entre Intelligence Artificielle et machine learning

SI Intelligence Artificielle et machine learning sont souvent utilisés comme synonymes, il convient toutefois de faire la différence entre les deux termes. En effet, le machine learning n’est qu’une composante de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une méthode d’apprentissage itératif visant à améliorer les capacités de la machine intelligente.

Mais l’intelligence artificielle ne se limite pas seulement au machine learning. Elle utilise plusieurs autres méthodes pour imiter le cerveau humain, comme le deep learning (ou réseau de neurones artificiels), la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, etc.

Grâce à toutes ces techniques, les systèmes intelligents sont capables d’intégrer un processus cognitif complexe mêlant mémorisation, communication, compréhension, raisonnement, adaptation et apprentissage autonome.

Quels sont les usages et les bénéfices de l’IA ?

L’intelligence artificielle est présente partout. Et pour cause, elle offre aux organisations de multiples bénéfices :

  • L’analyse de données : les outils utilisant l’IA sont capables de traiter de gros volumes de données qui ne pourraient être analysés par un être humain (ou même par une équipe complète). D’ailleurs, le traitement de ces masses de données exponentielles permet de réaliser des prévisions fiables uniquement basées sur les faits.
  • L’amélioration continue : grâce au machine learning, les ordinateurs sont capables de comprendre rapidement les éventuels points de défaillance et de les corriger.
  • L’automatisation : l’intelligence artificielle permet de réaliser des tâches chronophages qui nécessitent normalement une intervention humaine. Pour les entreprises, c’est un véritable gain de productivité.
  • La détection de faille : l’IA est capable de détecter les défaillances, que ce soit au niveau de la sécurité, de la productivité, etc.
  • L’avantage concurrentiel : grâce à la fiabilité de l’analyse de données, les entreprises sont capables de prendre les meilleures décisions. Aussi bien en ce qui concerne leurs clients que le lancement d’un nouveau produit ou encore la communication.
  • La réduction des coûts : en limitant le risque d’erreur et en optimisant la productivité, l’intelligence artificielle permet également de réduire les coûts.

Grâce à tous ces bénéfices, les entreprises utilisant l’intelligence artificielle peuvent améliorer leur performance de manière exponentielle. Pour preuve, les plus grandes sociétés du monde (comme les GAFAM) ont développé un système reposant sur l’Intelligence Artificielle (IA).

Comment utiliser l’intelligence artificielle dans son entreprise ?

Si l’intelligence artificielle est bénéfique à toutes les entreprises, elle ne permet pas de faire des miracles. Seule l’adoption de certaines méthodes vous permettra de profiter pleinement des avantages de l’Intelligence Artificielle (IA) :

  • La personnalisation : l’utilisation de l’intelligence artificielle doit avant tout s’intégrer dans le contexte de l’entreprise. Il convient donc de l’adapter à ses besoins spécifiques.
  • La définition de la stratégie : il existe des dizaines de solutions IA, pour divers domaines. Alors avant de toutes les utiliser, il est préférable de définir une stratégie et un cadre. Cela évitera de recourir à des solutions aléatoires déconnectées les unes des autres. La définition de la stratégie permettra ainsi de créer de la cohésion au sein de l’organisation grâce aux machines intelligentes.
  • L’optimisation des données : comme vu précédemment, l’intelligence artificielle repose avant tout sur la data. À ce titre, les machines doivent utiliser des informations fiables, qualitatives, actualisées et pertinentes. Les organisations ont donc tout intérêt à mettre en place une politique de gouvernance des données.
  • L’évolution : l’intelligence artificielle ayant pour objectifs d’améliorer les contributions humaines, elle doit pouvoir répondre aux besoins changeants de l’entreprise. C’est pourquoi, les solutions IA doivent être soumises à une maintenance régulière pour s’adapter sans cesse aux évolutions.

En appliquant ces différentes pratiques, vous pourrez optimiser le potentiel des outils d’intelligence artificielle.

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