Intelligence artificielle

Besoin d'une remise à niveau sur l'IA ? Découvrez comment elle peut vous aider à créer de la valeur grâce à notre collection d'études et de guides.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est une constellation de technologies différentes, qui fonctionnent de concert pour permettre aux machines de percevoir, de comprendre, d’agir et d’apprendre à des niveaux d’intelligence comparables à ceux des humains. Cela explique sans doute pourquoi il y a autant de définitions de l'intelligence artificielle : l’IA ne se limite pas à une seule technologie.

Des technologies comme le machine learning (ML) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) font partie de l’IA. Chacune d’entre elles évolue à son propre rythme et suit son propre parcours, mais lorsqu’elles sont associées aux données, à l’analytics ou encore à l’automatisation, elles peuvent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs – qu’il s’agisse d’améliorer le service client ou d’optimiser la Supply Chain.

L’IA étroite (aussi dite « IA faible »)

D’autres vont encore plus loin dans leur définition de l’intelligence artificielle, et distinguent « IA étroite » et « IA générale ». L’IA que nous utilisons dans la vie quotidienne est dans la majorité des cas une IA étroite, qui effectue une seule tâche ou un ensemble de tâches étroitement liées. Par exemple :

  • Les applications météo
  • Les assistants virtuels
  • Les logiciels qui analysent les données afin d’optimiser certaines fonctions métier

Ces systèmes sont puissants, mais leur champ d’actions est limité : ils sont généralement centrés sur l'amélioration de l'efficacité. Toutefois, lorsqu’elle est appliquée de manière efficace, l’IA étroite dispose d’un immense pouvoir de transformation. Elle ne cesse d’ailleurs d’influer sur nos méthodes de travail et nos modes de vie à l’échelle planétaire.

L’IA générale (ou « IA forte »)

L’IA générale est plus proche des films de science-fiction, dans lesquels des machines sensibles imitent l’intelligence humaine. Elles sont capables de réflexion stratégique, abstraite et créative, tout en traitant un grand nombre de tâches complexes.  Bien que les machines puissent se charger de certaines tâches plus efficacement que les humains (traitement des données, par exemple ), cette vision d’une IA générale totalement accomplie n’est encore qu’une fiction. C’est pourquoi la collaboration Homme + Machine est essentielle : dans le monde que nous connaissons aujourd’hui, l’intelligence artificielle demeure une extension des capacités humaines. Elle ne les remplace pas.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est un type d’intelligence artificielle qui permet à des systèmes de construire des modèles à partir de données, et d’améliorer leurs performances ultérieures en conséquence.

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 86 % des dirigeants français estiment qu'ils doivent miser sur l'IA pour atteindre leurs objectifs de croissance. 

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Pourquoi l’IA est-elle importante ?

Que ce soit dans la culture populaire ou scientifique, l’IA a longtemps été un thème d’anticipation, avec le potentiel, au sens large, de transformer aussi bien les entreprises, que la relation entre l'homme et la technologie. Mais alors, pourquoi l’utilisation de l’IA atteint-elle une masse critique aujourd’hui ?

Du fait de la prolifération des données et de la maturité d’autres innovations (traitement dans le cloud, puissance de calcul), l’adoption de l’IA est en plein essor. Les entreprises ont accès à des volumes de données sans précédent, auxquelles s’ajoutent des Dark Data dont elles ne soupçonnaient même pas l’existence jusqu’ici. Une véritable aubaine pour l’essor de l’IA.

Une source de valeur stratégique – sous réserve d’une application efficace

Longtemps, on a vu dans l’IA une source potentielle d’innovation pour les entreprises. Tous les accélérateurs étant maintenant en place, les entreprises commencent à entrevoir comment l’IA peut booster la création de valeur. L’automatisation, par exemple, permet de réduire les coûts et d’améliorer la cohérence, la rapidité et l’industrialisation des processus métier. Certains clients d’Accenture enregistrent ainsi des gains de temps de 70%. Mieux encore, l’IA a la capacité de booster la croissance. Les entreprises qui réussissent leur déploiement à l'échelle voient leurs retours sur investissement tripler par rapport à celles qui ne parviennent pas à dépasser la phase pilote (POC). Il n’est donc pas étonnant que 86% des dirigeants français pensent qu’ils doivent exploiter l’IA pour atteindre leurs objectifs de croissance.

Agilité et avantage concurrentiel

Mais l’intelligence artificielle ne se limite pas à des gains d’efficacité et à la rationalisation de tâches répétitives. Avec le machine learning et le deep learning, les applications d’IA sont capables d’apprendre grâce aux données et aux résultats obtenus – et ce, en quasi temps réel. Elles analysent les nouvelles informations provenant d’un grand nombre de sources et s’adaptent en conséquence, avec un degré de précision incomparable. Les recommandations de produits en sont un parfait exemple. Résultat, grâce à ses capacités d’apprentissage et d’optimisation automatiques, l’IA ne cesse d’accroître les avantages métier qu’elle génère.

C’est ainsi que dans un monde en perpétuelle disruption, l’IA permet aux entreprises de s’adapter rapidement, en leur fournissant un flux régulier d’informations, synonymes d’innovation et d’avantage concurrentiel. Et une fois implémentée à grande échelle, l’IA peut devenir un accélérateur incontournable de vos priorités stratégiques – voire un pilier de la survie de l’entreprise. En effet, trois cadres dirigeants sur quatre (et 85% en France) sont convaincus que s’ils n’opèrent pas un passage à l'échelle de l’IA au cours des cinq prochaines années, ils risquent de cesser leurs activités. Clairement, le déploiement à l'échelle de l’IA est un enjeu considérable.

85% des dirigeants français sont convaincus que s’ils ne déploient pas l’IA à l’échelle de l’entreprise au cours des cinq prochaines années, ils risquent de cesser leurs activités.

Les avantages de l’IA

On peut donner mille et une définitions de l’intelligence artificielle. Mais l’enjeu le plus important tourne autour de ce que l’IA vous permet de réaliser.

Efficience de bout en bout : l’IA améliore la fluidité des opérations et optimise l'utilisation des ressources dans toute l’entreprise, ce qui se traduit par une réduction considérable des coûts. Elle permet aussi d’automatiser des processus complexes et de réduire les interruptions à leur strict minimum grâce à la prévision des besoins de maintenance.

Amélioration de la précision et des prises de décision : grâce à des analyses poussées et à ses capacités de prédiction, l’IA permet d’augmenter l’intelligence humaine et d’améliorer la qualité, l’efficacité et la créativité des prises de décision.

Des offres intelligentes : les machines ne raisonnant pas de la même manière que les humains, elles peuvent rapidement détecter sur le marché des besoins non satisfaits et de nouvelles opportunités, ce qui vous permet de lancer des produits, des services, des canaux de distribution et des business models inédits. Le tout, à des niveaux de rapidité et de qualité jusqu’ici inimaginables.

Des salariés mieux armés : l’IA peut se charger des tâches répétitives, afin que les salariés consacrent plus de temps à des tâches plus épanouissantes et à plus forte valeur ajoutée. Parce qu’elle change radicalement nos méthodes de travail et renforce le rôle que jouent les équipes dans la génération de croissance, l’IA devrait booster la productivité des effectifs.

Un service client irréprochable : le machine learning fournit un flux constant d’informations, ce qui vous donne une vue à 360° sur le client et permet l’hyper-personnalisation de vos communications. Depuis les chatbots disponibles 24h/24 et 7j/7 jusqu’à l’accélération du traitement des demandes adressées au service d’assistance, les entreprises peuvent exploiter l’IA pour analyser les informations en temps réel et offrir une expérience haut de gamme, synonyme de croissance, de fidélisation et de satisfaction client.

Il existe une multitude de façons d’exploiter l’IA, mais ce qu’il faut retenir, c’est que votre stratégie IA doit refléter votre stratégie d’entreprise. Pour optimiser votre retour sur investissement, commencez par identifier vos priorités métier, puis déterminez de quelle façon l’IA peut vous aider à les traiter.

Commencez par identifier vos priorités métier, puis déterminez de quelle façon l’IA peut vous aider.

L’avenir de l’IA

Selon un rapport Accenture intitulé « AI: Built to Scale » (L'IA, conçue pour être déployée à l'échelle), 86% des dirigeants français pensent qu’ils doivent exploiter l’IA pour atteindre leurs objectifs de croissance. Cependant, 88% d’entre eux reconnaissent qu’ils peinent à implémenter l’IA à grande échelle dans l’entreprise. Jusqu’ici, il n’existait pas de blueprint pour dépasser la phase pilote (POC), passer en production, puis déployer à l'échelle – une transition qui donne du fil à retordre à bien des entreprises. Mais nous arrivons à un tournant qui exige que les entreprises prennent les mesures nécessaires à la réussite du déploiement à l'échelle de leurs projets d'IA.

86%

des cadres dirigeants pensent qu’ils doivent exploiter l’IA pour atteindre leurs objectifs de croissance.

88%

d’entre eux reconnaissent qu’ils peinent à implémenter l’IA à grande échelle dans toute l’entreprise.

Définissez votre valeur métier

Les façons d’exploiter l’IA sont innombrables. Mais comment savoir où l’appliquer en priorité ? Pour réussir votre déploiement à l'échelle, commencez par définir la valeur pour votre entreprise. Vous pourrez ensuite évaluer et prioriser les différentes applications que peut trouver l’IA en fonction de ces objectifs stratégiques.

Repensez vos effectifs

L’essor grandissant de l’IA appelle à une diversification et à une reconfiguration des effectifs, afin de soutenir cette technologie et de l’appliquer à grande échelle. En dépit des craintes que soulevaient initialement l’IA et l’automatisation en matière d’emploi, l’avenir de l’IA repose sur la collaboration Homme + Machine ainsi que sur la nécessité de repenser les méthodes de travail.

Établissez des cadres de gouvernance et des cadres éthiques

Lorsqu’elles conçoivent leur stratégie d’IA, les entreprises doivent y intégrer la confiance. Cela implique la mise en place de structures de gouvernance appropriées, mais aussi l’intégration de principes éthiques au cœur du développement des algorithmes et des logiciels.

Les entreprises qui réussissent à appliquer ces mesures peuvent rester compétitives et générer une valeur exponentielle. Loin d’être accessoire, l’IA est devenue essentielle à l’avenir des entreprises.

IA et éthique

Aucune présentation de l’intelligence artificielle qui se respecte ne peut omettre la question de l’éthique. L’IA évolue à un rythme fulgurant. Et comme pour toute technologie d’une telle puissance, les entreprises doivent gagner la confiance du public et se montrer responsables envers leurs clients et leurs employés.

Chez Accenture, nous définissons « l’IA responsable » comme la pratique qui consiste à concevoir, développer et déployer l’intelligence artificielle de manière à donner plus de moyens aux employés et aux entreprises, tout en ayant un impact positif sur les clients et la société. Cela permet aux entreprises de susciter la confiance et de faire évoluer l'IA en toute confiance.

Confiance

Toutes les entreprises qui exploitent l’IA sont surveillées de près. Concernant l’éthique, des entreprises clament haut et fort leur utilisation responsable de l’IA via leur service de relations publiques, alors que leur utilisation plus obscure est passée sous silence. Le biais inconscient en est un autre. L’IA responsable est un concept émergent, qui vise à instaurer des relations de confiance entre les entreprises, leurs salariés et leurs clients.

Sécurité des données

La confidentialité des données et l’exploitation non autorisée de l’IA peuvent être préjudiciables, que ce soit en termes de réputation, ou d’un point de vue systémique. Dès le départ, les entreprises doivent intégrer la protection des données personnelles, la transparence et la sécurité dans leurs programmes d’IA et veiller à ce que la collecte, l’utilisation, la gestion et le stockage des données se fassent de manière sécurisée et responsable.

Transparence et « explicabilité »

Qu’elles choisissent de mettre en place un comité en charge de l’éthique ou de revoir leur code éthique, les entreprises doivent établir un cadre de gouvernance pour guider leurs investissements et éviter les risques éthiques, juridiques et réglementaires. Les technologies d’IA étant de plus en plus impliquées dans les prises de décision, les entreprises doivent être capables de savoir comment leurs systèmes d’IA parviennent à des résultats donnés. En d’autres termes, elles doivent pouvoir ouvrir la « boîte noire » de l’IA. Un cadre de gouvernance clairement défini et la présence d’un comité en charge de l’éthique peuvent contribuer à la mise en place de pratiques et de protocoles garantissant que les solutions d’IA développées reflètent bien le code éthique de l’entreprise.

Contrôle

Les machines ne réfléchissent pas par elles-mêmes, elles peuvent se tromper. Pour parer à cette éventualité, les entreprises doivent mettre en place des cadres en matière de risques, ainsi que des plans d’urgence. Indiquez clairement qui doit rendre compte des décisions prises par les systèmes d’IA et définissez l’approche à suivre pour faire remonter les problèmes le cas échéant.

Les entreprises doivent gagner la confiance du public et se montrer responsables envers leurs clients et leurs employés.

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