L’Intelligence Artificielle est le prochain grand défi des entreprises de tous secteurs et de toutes tailles. Elle impressionne, elle intimide – mais son potentiel est réaffirmé jour après jour par des études et cas concrets des plus convaincants. La conférence Transform.AI rassemble les 14&15 juin 2018 à Paris les experts du domaine et les directions générales des entreprises désireuses de s’approprier ce nouveau levier de croissance. Nous y serons présents.  Venez nous y retrouver…

Appréhender ce nouveau levier n’est sans doute pas facile, tant les concepts sous-jacents semblent parfois complexes. Machine learning, deep learning, réseaux neuronaux, moteurs de règles, réseaux d’agents…

Mais la complexité de la technologie ne doit pas masquer des bénéfices très concrets et tangibles pour les entreprises, même sur des applications relativement simples. Citons-en seulement quelques unes… en avant-goût de la conférence Transform.AI qui se tiendra à Paris les 14 et 15 juin prochains.

  • Aide au pilotage des stocks : Otto, leader de l’e-commerce allemand, a mis en place un programme impressionnant pour automatiser une partie de ses approvisionnements à base de Big Data et de Machine Learning. Son système d’IA a été construit en analysant pas loin de 3 milliards de transactions passées et en incluant 200 variables (données de recherche, météo, ventes passées, etc.), ce qui permet de prédire la demande des clients une semaine à l’avance. L’IA ajuste alors ses stocks sur près de 200 000 références, avec une performance dans la prédiction de 90% à 30 jours.
  • Support à la vente : Orange Bank, la banque en ligne d’Orange a choisi d’embarquer une solution d’IA qui prendre la forme d’un chatbot (robot conversationnel), et qui peut également déclencher certaines actions comme bloquer une carte bancaire. Aujourd’hui, ce chatbot couvre 85% des demandes des clients. Pour la banque, c’est un moyen d’augmenter le nombre de demandes traitées, avec une meilleure priorisation. Pour les clients, c’est la garantie de recevoir une réponse dans de brefs délais et de manière automatisée, sans les déconvenues d’une relation avec un banquier.
  • Aide au diagnostic médical : L’analyse d’image permet aujourd’hui de rendre la lecture de radios ou scanners beaucoup plus performante et efficiente. Là où un radiologue était limité dans le nombre d’images qu’il pouvait décrypter en un temps donné, les algorithmes permettent d’accélérer très largement l’analyse des documents médicaux. Plus important encore, ils proposent une fiabilité supérieure dans identification des zones de l’image qui pourraient être suspectes et doivent être examinées avec la plus grande attention par le médecin. Zebra Medical a couplé son système de screening d’ avec une base de données contenant des millions de cas réels. Ceci permet d’automatiser la détection et d’améliorer en permanence la puissance du pré-diagnostic.

 

Autant d’applications facilement à appréhender – d’autant plus que les majors de la technologie sortent semaine après semaine de nouvelles solutions « packagées » pour faciliter l’usage de l’IA par les entreprises des services ou de l’industrie. Avec Tensor Flow, Google met à disposition en open source toutes les « briques logicielles » qui peuvent être utilisées par des tierces parties. C’est un moyen fort de propager l’usage de l’Intelligence Artificielle à tous les niveaux, pour que même les entreprises qui sont le moins préparées soient capables d’en tirer des bénéfices. Google a également lancé une plateforme d’IA en cloud, ouverte à tous, experts comme novices en la matière. « Learn with Google AI » a vocation a former tous les profils au machine learning et à l’IA à l’aide de vidéo, cours, documents, tutoriels ou bien jeux interactifs.