Cinq conditions pour optimiser l'utilisation de l'IA

Les perceptions de l'IA sont très divergentes. Alors que certains la considèrent comme une menace, d'autres soulignent les avantages qui y sont liés. En réalité, l'IA, lorsqu'elle est appliquée avec succès, apporte d'immenses avantages à la plupart des entreprises : elle améliore l'efficacité et la qualité de la production ; elle permet aux banques et aux compagnies d'assurance de proposer des services parfaitement adaptés à leurs clients ; elle permet aux chatbots d'informer les appelants de manière interactive sur les produits ; et plus généralement, l'IA peut analyser et traiter des données d'origines diverses de manière à servir de base importante aux décisions commerciales.

Mais pour cela, les applications basées sur l'IA doivent être développées et implémentées de manière optimale. Squirro décrit les conditions les plus importantes à cet effet.

1. utiliser de grandes quantités de données

Pour que les technologies d'IA utilisées, telles que l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, soient performantes, il est essentiel que les algorithmes utilisés "apprennent" à travers la plus grande quantité de données possible et fournissent ainsi de meilleurs résultats sous forme d'analyses pertinentes et de recommandations d'action. Une vitesse et une fiabilité élevées de l'analyse sont déterminantes pour que les entreprises puissent les utiliser comme base pour leurs décisions - souvent nécessaires à court terme.

2. exploiter les données non structurées

Les données structurées ne représentent qu'environ cinq pour cent de toutes les données disponibles ; la grande majorité est non structurée. Les entreprises n'utilisent donc qu'une part minimale de leur capital de données disponible comme base de décisions commerciales. Contrairement aux outils existants, les solutions d'IA sont également en mesure d'analyser des données provenant de n'importe quelle source - structurées, mais aussi non structurées. Les entreprises doivent veiller à ce qu'elles soient utilisées pour l'analyse de ces deux types de données. Les solutions d'IA atteignent ainsi un tout nouveau niveau de recommandations d'action qui améliore brusquement la qualité des décisions de l'entreprise.

3. assurer la transparence des algorithmes

L'utilisation des technologies d'IA est un pas vers l'inconnu, du moins au début. En raison du grand nombre de paramètres et de procédés techniques utilisés pour l'évaluation et la préparation des données, il peut être difficile pour les entreprises de comprendre comment les logiciels d'IA sont parvenus à un résultat. La transparence des algorithmes est donc importante pour l'acceptation des utilisateurs, qu'il s'agisse des collaborateurs ou des clients : Comment et pourquoi la solution d'IA est-elle arrivée à cette proposition ? Dans certains secteurs, comme les banques et les assurances, la transparence est même obligatoire pour des raisons de conformité.

4. mieux qualifier les développeurs pour l'IA

Depuis les débuts de l'histoire de l'informatique, le principe est que les applications n'exécutent que les tâches programmées par les développeurs. Les solutions d'IA n'échappent pas à cette règle. C'est pourquoi l'expérience, la compétence et la créativité des développeurs sont déterminantes pour la qualité et la performance des solutions d'IA. Outre l'utilisation d'assistants de développement logiciel basés sur l'IA, une bonne formation et une formation continue des développeurs sont donc indispensables : pour l'apprentissage automatique, le deep learning ou encore le Natural Language Processing. Ce n'est qu'ainsi qu'il est possible de créer des solutions d'IA optimales.

5. combiner l'intelligence artificielle avec l'intelligence humaine

La technologie actuelle de l'IA est capable de traiter de très grandes quantités de données en très peu de temps et de les analyser en termes de modèles et de tendances. C'est pourquoi les outils d'IA automatisés tels que les bots et les robots sont certes indispensables dans de nombreux domaines, mais ils n'exploitent qu'une partie du potentiel possible. Cela n'est possible qu'avec l'intelligence augmentée. Cette "intelligence augmentée" combine les résultats d'algorithmes travaillant automatiquement avec l'expérience et l'intuition d'experts humains : en fait, il ne suffit pas que les décideurs adoptent 1:1 les recommandations d'une solution d'IA. Ils ne peuvent réaliser l'énorme potentiel que s'ils renforcent l'intelligence artificielle avec leurs propres capacités cognitives.

"Des ordinateurs plus rapides et des volumes de données plus importants constituent une base de plus en plus solide pour l'utilisation de solutions d'IA. Mais elles ne peuvent déployer leur véritable potentiel que si elles sont utilisées de manière optimale", explique Dorian Selz, CEO et cofondateur de Squirro. "L'analyse de données même non structurées, des algorithmes transparents et enfin des développeurs hautement qualifiés sont des conditions préalables. Mais c'est la combinaison de l'intelligence artificielle et de l'intelligence humaine qui améliore massivement la qualité des décisions entrepreneuriales".

À propos de Squirro

Squirro propose des solutions d'intelligence augmentée. La technologie combine l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique ainsi que l'analyse prédictive et permet ainsi aux entreprises de transformer leurs données en connaissances guidées par l'IA. Squirro a été fondée en 2012 et possède actuellement des bureaux à Zurich, Londres, Munich, New York, San Francisco et Singapour.