Par petites touches, l'I.A. va transformer les entreprises

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Avec l'arrivée de plus de puissance de traitement informatique et de logiciels de traitement beaucoup plus intelligents, la transformation à venir est beaucoup plus structurelle à asavoir l'intégration de l'intelligence artificielle dans le modèle économique.

Par Jean Trzcinski
Associate Partner chez SIA Partners

De la numérisation complète des processus à la gestion des données dans le cloud, la plupart des processus de l’entreprise ont subi des adaptations radicales au cours des cinq dernières années. Avec l’arrivée de traitements informatiques plus puissants et de logiciels de traitement beaucoup plus intelligents, la transformation à venir sera beaucoup plus structurelle, à savoir l’intégration de l’intelligence artificielle (I.A.) dans le modèle économique.

Parfois, les entreprises ne savent même pas quel sera la finalité du stockage ou même ne réfléchissent pas à la valeur générée issue de la combinaison des données.

Car la plupart des briques sous-jacentes de l’I.A. sont déjà présentes. Les volumes des données stockées et gérées par les entreprises sont déjà immenses (big data). Les entreprises ont commencé à stocker des téraoctets d’informations concernant leurs clients et leurs équipements. Parfois, les entreprises ne savent même pas quel sera la finalité du stockage ou même ne réfléchissent pas à la valeur générée issue de la combinaison des données, mais elles prévoient toutes que les données seront une source de création de revenus importants.

Parallèlement, ces données sont d’ores et déjà échangées au sein de l’organisation via un nombre croissant d’interfaces (API); des données qui sont aussi traitées de manière de plus en plus automatique par des logiciels plus intelligents ou simplement plus efficaces.

Intelligence décisionnelle

Enfin, l’organisation dépend aujourd’hui beaucoup plus des données pour prendre des décisions. De fait, les données apparaissent partout et à tous les niveaux de l’organisation et ce en temps réel. L’information de la donnée n’est plus l’apanage de la hiérarchie. Les processus de décision sont beaucoup plus rapides et sont effectués plus bas dans l’organisation.

Les entreprises commencent également à pouvoir prédire les comportements de leurs clients en collectant leurs données.

Dans ce contexte, l’intelligence décisionnelle apparaît également sous différents formats. Les entreprises commencent par exemple à pouvoir prédire les comportements de leurs clients en collectant leurs données ou en envoyant des données pour inciter les clients à modifier leurs habitudes d’achat.

Prochainement, l’automatisation complète et les processus de prédictions ne seront plus conçus et mis en œuvre par des équipes humaines, mais proposés et pris en charge par des logiciels plus puissants (fonctionnant eux-mêmes sur des machines plus puissantes). Les humains resteront — pour le moment — un superviseur dans toute la chaîne plutôt qu’un responsable.

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Mais bientôt, votre téléphone ne vous informera plus seulement sur les voyages à venir via votre calendrier. Votre téléphone pré-réservera également les hôtels et les transports en fonction de vos préférences (prédéfinies ou non). Vous ne feriez que superviser et ajuster si nécessaire les décisions prises.

De la même manière, bientôt, les données et les logiciels fonctionneront de la même manière dans une organisation. Ils se proposeront eux-mêmes pour automatiser une partie de vos processus et ils prendront les devants dans la prévision des comportements humains et machine tout en vous laissant la supervision l’ensemble du processus.

Prenons l’exemple de l’industrie médicale: les données de santé existantes d’un patient qui entrera dans un hôpital seront téléchargées à partir de plusieurs sources — si les serveurs de l’hôpital ne l’ont pas déjà -. Un logiciel à intelligence artificielle aurait déjà suggéré plusieurs examens à exécuter afin de compléter le jeu de données. La même intelligence pré-réservera les ressources et informera le patient des salles d’examens qu’il doit visiter. L’interaction humaine ne se produira qu’à la fin de la journée du patient. Une fois que le logiciel proposera un ou peut-être deux diagnostics avec un pourcentage de certitude, le médecin devra superviser et expliquer au patient les prochaines étapes.

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Autre secteur, autre exemple. L’intelligence de l’industrie automobile va prédire vos futurs packages de mobilité en fonction de vos "routines". L’industrie de la domotique, elle, proposera et pré-commandera des appareils à efficacité énergétique ou pré-réservera un entrepreneur pour améliorer l’infrastructure de votre habitat en fonction de vos préférences d’investissements et de rentabilité. Et ainsi de suite.

Pas de grand soir de l’IA

C’est pour quand? Bientôt. Et plus tôt que l’on pourrait s’y attendre. Mais ce ne seront pas des changements massifs, ce seront de petits changements apportés très rapidement au rythme de mises à jour logicielles.

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Beaucoup de grands projets d’IA — comme IBM Watson — n’ont pas réussi car ils visaient des changements radicaux plutôt que de rechercher intuitivement de petites améliorations continues.

Toutes ces considérations doivent donc être intégrées dans l’ADN des entreprises pour minimiser la rupture et ne pas être mises de côté, car la transformation sera principalement exogène.

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