Comment intégrer l’intelligence artificielle dans son business ?

Plus qu’un terme-valise, l’IA est devenue un véritable driver pour le business des éditeurs de logiciels. Certains d’entre eux ont fait le choix d’en tirer parti afin de proposer de nouveaux services et générer des leviers de croissance.

L’intelligence artificielle n’est pas qu’une simple argutie technologique, mais peut être mise en avant pour générer de nouveaux business. Jusqu’à présent, l’IA était regardée comme relevant du domaine scientifique ou de la recherche. Désormais, ce moyen permet aux sociétés de vendre des services performants non seulement, mais qui seront tout aussi utilisés par leur clientèle.

Cet état de fait n’est pas seulement l’apanage des startups. Les grands comptes qui, bien souvent, ont un legacy important peuvent tout à fait utiliser la technologie pour optimiser leurs marges et/ou créer de nouveaux modèles économiques. Les services utilisant les algorithmes peuvent aussi apporter aux entreprises une maîtrise de leurs coûts et servir de moyen de contrôle des actifs.

L’exemple le plus évident de l’intégration de cette technologie au sein des progiciels est la possibilité d’augmenter la reconnaissance de la fraude, en particulier dans le domaine du paiement. L’intelligence artificielle permet en effet de conduire des analyses multicritères, réduisant de fait les risques.

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La santé et la mobilité : deux secteurs fortement modifiés 

De l’aveu de l’ensemble des observateurs, la santé est un domaine majeur appelé à être revu en profondeur grâce à l’intelligence artificielle. La technologie permettra en premier lieu de mieux prévenir la survenance de maladies au moyen d’une surveillance organisée et validée par les objets connectés ou l’anticipation d’épisodes chroniques. 

Dans cette même logique, la santé du futur fera la part belle à l’aide au diagnostic et aux soins via l’assistance au diagnostic médical, à l’analyse automatique de l’imagerie médicale ou à la recommandation des traitements idoines. À terme, et consécutivement à l’avènement d’avancées telles que l’assistant médical personnalisé, le secteur est donc appelé à muter profondément.

Autre mouvement majeur à suivre, celui de la mobilité. L’un des changements les plus imminents est sans conteste l’avènement de la classification des informations conducteur, des informations routières, du comportement des automobilistes. Dans la même logique, les services de réseaux routiers seront en mesure de réaliser de meilleures prévisions de trafic, de maintenance des équipements et de réfection des infrastructures. 

Enfin, véritable pari d’une partie du secteur technologique, la navigation autonome devrait autoriser les habitants des agglomérations à bénéficier de transports publics autonomes et d’une logistique autonome aux moyens de drones ou de robots. Enfin, les logiciels embarqués s’immisceront de plus au plus dans les habitacles des véhicules personnels.

Comment réaliser un projet de machine learning ? 

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Malgré ces prévisions, la construction d’un projet incluant le machine learning ne va pas de soi. C’est pourquoi l’ensemble des éditeurs recommandent de procéder par étapes, en commençant par faire un diagnostic quant aux besoins et aux objectifs fixés. Vient ensuite le besoin de collecter des données temporelles ou non, qu’elles soient relatives à des machines ou des capteurs.

Une fois ces éléments recueillis, il convient de nettoyer, agréger ces données afin de construire un modèle stable et efficient. Vient alors le traitement au moyen des technologies de machine learning. L’idée est là de faire « travailler » la machine par le biais d’entraînements et d’apprentissages. Après des mesures de performances vient le moment d’optimiser les processus dans la mesure où les résultats livrés ne sont pas suffisamment concluants. Revient alors la responsabilité de collecter davantage de données ou de mieux les labelliser. Une tâche quasi permanente dont l’optique est in fine d’obtenir un moteur dépassant les 98 % de réussite.

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