Intelligence Artificielle : tirer les bénéfices des cas concrets

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Parmi les technologies de l’IA, le machine learning est une révolution pour de nombreux domaines.

Parmi les technologies de l’IA, le machine learning est une révolution pour de nombreux domaines.

Dans le Manufacturing, grâce au machine learning l’usine prend une dimension supplémentaire, il ne s’agit plus d’une optimisation limitée à quelques points dans l’usine mais d’une approche globale. L’IA est alors un véritable soutien dans le cycle de décision.

La maintenance prédictive est le cas d’usage IA le plus répandu. Les entreprises qui ont lancé de nombreuses initiatives pilotes doivent aujourd’hui passer de la BI à l’IA dans une approche intégrée et passer du stade de POC à une industrialisation à l’échelle. Il est alors critique de pouvoir combiner les blocs fonctionnels classiques du SI à de l’IA.

Par exemple,

  • Pour un industriel de l’automobile, nous nous sommes appuyés sur le machine learning pour prédire les pannes et la reconnaissance visuelle (computer vision) pour détecter les défauts de qualité.
  • Pour une entreprise européenne distributrice d’eaule machine learning a permis, à partir de l’analyse de plus de 5 millions de données d’optimiser la gestion des fuites.

Dans l’expérience client, l’IA impacte tout le cycle de vie du client en dynamisant l’engagement par des interactions nouvelles. Le machine learning permet ainsi de fournir des insights pour compléter la compréhension du client.

Au-delà de la recommandation de produits de premier niveau, sur les plateformes en ligne dont tout le monde est familier aujourd’hui, le machine learning permet une personnalisation de plus fine en fine en combinant des sources de données différentes (parcours d’achat, navigation web, conversationnel sur les réseaux sociaux).

Mais l’IA va plus loin et renouvelle complètement nos expériences en tant que client, utilisateur ou usager d’un service, d’un moyen de transport ou d’une banque en créant des parcours qui nous accompagne de bout en bout, et sont plus interactifs et plus immersifs.

Par exemple,

  • Pour une compagnie de croisières, parmi un large éventail de technologies IA, nous utilisons le computer vision afin d’être à l’écoute des émotions et des cheminements du client à bord pour lui proposer les animations les plus personnalisées possibles.

De nombreux cas d’usages existent, et quelque-soit le secteur, il s’agit pour les décideurs de se saisir maintenant des opportunités qu’offrent les technologies de l’IA, tout en incluant des fondamentaux tels que l’éthique ou la sécurisation des données.

Intégrer l’éthique est un point extrêmement important à prendre en compte pour les chefs d’entreprises, auprès de leurs utilisateurs mais également de leurs employés qui travaillent dans l’IA afin qu’ils comprennent l’intérêt de ce qu’ils font au quotidien et leurs collaborateurs qui en attendent de la confiance.

De tous les changements technologiques qu’il y a eu jusqu’à présent, c’est un des premiers qui a autant d’impact sociétal.

C’est pourquoi travaillons conjointement avec nos clients sur les aspects sociaux, éthiques et réglementaires.

Pour dépasser les effets de buzz et entrer dans les cas concrets, nous organisons le 12 février prochain au Village By CA un afterwork à destination des CXO’s pour explorer les facteurs indispensables à la réussite d’une IA durable. Nous aurons le plaisir d’y accueillir Aurélie Jean comme speaker invité pour aborder la question des biais algorithmiques.


 

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