Pourquoi l'IA est devenue indispensable pour toutes les entreprises
Notre approche
MYRIAD DATA
solutions
Découvrez en quelques minutes les possibilités qu’offrent nos solutions au travers de nos différents axes de développement autour de l’Intelligence Artificielle.
L'IA la force motrice
d'une digitalisation indispensable pour rester dans "la course"
La FRANCE championne!
En effet, consciente des possibilités presque infinies de l’IA et de l’urgence digitale à nos portes, La France est en tête des levées de fonds européennes.
Selon une étude de France Digitale et Roland Berger, La France, a doublé le montant de ses levées de fonds en 2019, passant de 567 millions d’euros à près de de 1,2 milliard.
Fonds publics
Le gouvernement investit aussi lourdement en finançant via prêts et subventions les entreprises innovantes avec plus de 1,5 milliard d'euros!
Référence Mondiale
Pour son excellence scientifique et son riche écosystème de startups de l’IA, La France fait parti des pays qui domine
Story time
L'IA
c'est quoi?
Aucune définition de « l’intelligence artificielle » ne fait encore consensus. Pourquoi ?
En vérité parce que l’IA n’est pas une technologie mais plutôt un ensemble de technologies qui permettent de réaliser des activités simulant le comportement humain.
Ces technologies sont composées de compétences, d’infrastructures hardware (ordinateurs) et software (bases de données) permettant le calcul et l’hébergement des données, ainsi que des algorithmes qui vont simuler les comportements humains ciblés.
L'IA
fait quoi?
L’Intelligence Artificielle permets d’effectuer différentes missions et d’automatiser un certains nombres de processus où l’intervention humaine n’est pas indispensable.
Elle permet d’optimiser, d’accélérer, d’automatiser, de prédire et de limiter l’énergie consacrée à des tâches de traitement documentaire notamment.
Ce qui distingue profondément l’IA des autres technologies c’est sa capacité à apprendre.
Plus l’IA reçoit plus sa lecture est performante, ses résultats pertinents et ses performances amplifiées.
Contrairement aux technologies classiques qui tendent à devenir moins performantes avec le temps, l’Intelligence Artificielle, elle, s’enrichie.
Tâches d'apprentissage
Optimisation des performances, maintenance prédictive.
Tâches d'actions
lancer des actions à partir des informations obtenues
Tâches d’acquisition de données
captation des données, internes ou externes et traitement du texte, de la voix, du son, du signal, de l’image et d’autres données
Tâches de compréhension
analyse des données collectées pour en tirer des informations exploitables. Edition de rapport, migration efficiente grâce à la collecte intelligente
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LE "MACHINE LEARNING"
Le Machine Learning est ce qui donne de la valeur aux données et permet de faire décoller les projets Big Data des entreprises.
C’est une technique informatique qui permet d’obtenir des prédictions à partir de données brutes. Cette définition peut paraître floue et mystérieuse, mais loin de la magie, ce sont de puissants outils statistiques.
Sa capacité à apprendre à partir de données brutes est à la base de l’apparition et du développement des usages de l’IA. Des solutions prédictives qui calculent la probabilité des événements au traitement automatique du langage naturel capable de comprendre texte et parole en passant par la vision assistée par ordinateur qui peut comprendre les éléments visuels avec une précision extraordinaire : tout ceci est possible grâce au Machine Learning.
Bien sûr, il faut pouvoir disposer de ces fameuses données brutes en nombre et en qualité exploitable.
Les DSI doivent donc pouvoir garantir à l’entreprise que les données traitées répondent aux exigences définies par le CobiT*: efficacité, efficience, confidentialité, intégrité, disponibilité, conformité et fiabilité.
Ces données sont un capital dont la volumétrie ne va pas cesser de croître (Cf. tableau ci-dessous) notamment avec le développement continu de l’IoT (Internet of Things). Ceci implique l’acquisition de compétences nouvelles, notamment en matière de réseaux, d’outils de traitement et de connaissance des méthodes de mise en place de modèles de calculs (data sciences & analytics).
Dans ce contexte il est donc nécessaire d’établir un cadre d’organisation permettant d’établir la stratégie, les objectifs et les politiques permettant de gérer efficacement les données de l’entreprise. Faute d’établir ce cadre, de nombreuses entreprises ont vu leur projet de développement ou d’amélioration de leur compétitivité remis en cause d’une part par leurs salariés, désorientés par l’inefficacité des mesures mises en place et ne contribuant pas au système, et/ou sanctionnées et d’autre part par leurs clients mécontents de la qualité ou de la performance du service apporté.
L’un des avantages stratégiques du Machine Learning par rapport à l’approche statistique est sa tolérance, sous certaines conditions, aux données de mauvaise qualité (données contenant des doublons, champs mal analysés, ou informations incomplètes, incorrectes ou obsolètes, documents mal scannés, photos floues, etc.). Autant de problèmes non négligeables pour les entreprises : la gestion des données de mauvaise qualité représente un coût colossal pour les entreprises et un frein à une stratégie Data-Driven.
Or, le machine learning, avec sa flexibilité et sa capacité à apprendre et à s’améliorer au fil du temps, est moins pénalisé par les données de mauvaise qualité que ses alternatives. Il permet aussi une parfaite évolutivité de la technologie et des algorithmes, un avantage plus que jamais appréciable à l’heure où les volumes de données explosent.
D’après Gartner, d’ici 2022, plus de 85% des interactions clients seront gérées sans aucune intervention humaine.
Un mot sur l’industrialisation des projets IA, également appelée « Mise à l’échelle ». L’industrialisation de l’IA est interdisciplinaire en termes d’organisation des ressources internes pour produire de la donnée de qualité, matérielles (infrastructures d’hébergement), et logicielles, Datasciences et algorithmie et ingénierie (configuration de l’infrastructures/API)/UX-visualisation). La partie la plus délicate à mettre en œuvre, mais essentielle, est la mobilisation des ressources internes de l’entreprise, qui, pour être gouvernée par la donnée doit se doter d’une culture data et des processus et indicateurs liés (Cf. encadré ci-dessus sur la gouvernance)
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IA ET ROBOTISATION?
Quand on parle d’intelligence artificielle, une des applications qui peut venir à l’esprit est l’industrialisation de processus métier, par des robots. L’IA peut en effet faire référence à l’automatisation des processus de fabrication ou de services grâce à des robots mécanique. Un exemple : les automates industriels dans chaînes de montage ou les centres de traitement de déchets, où le tri est automatisé.
Elle peut aussi désigner, et ce de manière de plus en plus fréquente, l’automatisation de processus administratifs ou de services comme la saisie d’informations provenant d’une source X dans un système Y, et faisant pour cela appel à la RPA (« Robotic Process Automation », ou automatisation robotisée des processus).
On fait souvent appel à la RPA pour extraire de manière automatique des données provenant d’un système ancien ne pouvant être connecté via une API sur un ERP ou un SI métier, par exemple.
Cependant, la RPA étant conçue pour des processus qui ne varient jamais, elle ne requiert pas à proprement parler « d’intelligence ».
Pour reprendre notre exemple, si un processus métier implique qu’un salarié transfère manuellement des données d’un système à un autre, la RPA peut facilement automatiser ce processus via une simulation de frappe clavier.
Cela dit, nombre de processus métier impliquent des modifications de processus, par exemple en fonction de la nature de la donnée (qu’il faut alors reconnaître) ou même de prendre en compte des données non structurées, par exemple provenant d’images. Ce nouveau champ de la RPA, dit cognitif emprunte les techniques de l’IA. Celles-ci permettent l’automatisation des processus comportant des variations, ce qui élargit considérablement les possibilités de la RPA. Dans notre exemple, il peut s’agir d’exploiter le Machine Learning pour entraîner une machine à reconnaître les photos transférées. Ces techniques associées vont bien plus loin que la simple réduction des coûts. Elles ne font que peu ou pas d’erreur, sont disponibles 24h/24 et 7j/7, et s’adaptent à n’importe quelle cadence.
Pour approfondir votre compréhension et les possibilités offertes par l’IA et le RPA , téléchargez notre article l’Automatisation de processus métiers, IA versus RPA
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PROCESSUS DOCUMENTAIRE ET MULTICANAL
Beaucoup d’entreprises ont de nombreux processus documentaires. Derrière l’acronyme documentaire se cache des concepts organisationnels souvent mal perçu.
L’approche sémantique initiale cherche à caler le processus digital au processus physique de traitement.
Cette approche n’est pas viable, en effet, cela revient à envisager qu’un camion se comporte de la même façon qu’un boomerang évoluant dans une atmosphère à pression et résistance variable.
La liste des processus possibles est quasi infinie. Les problèmes associés le sont tout autant.
Si l’ERP est une réponse organisationnelle et technique fiable en matière d’agrégation, de centralisation et de contrôle de la données vitale de l’entreprise, son différenciant fort sur le marché, le constat d’échec de l’ERP est avéré dès lors qu’il s’agit d’adresser des processus documentaire digitalisés et éclatés.
L’IA dédiée aux processus documentaires apporte de la valeur dans de multiples cas :
- Classification automatique des documents (ou des textes)
- Lecture et saisie automatique des informations
- Extraction des entités nommées, du sens, du sentiment
Ici, on voit déjà des applications possibles pour le traitement, comme :
- Gérer un processus, toutes les étapes d’un processus (commande/livraison), impliquant des réceptions séquencées d’informations et de documents dont les informations doivent être lues et croisées
- Classifier automatiquement les commentaires clients d’un site marchand
- Pouvoir traiter des emails de manière prioritaire ou automatique
- Offrir des services d’archivage automatique et de recherche en langage naturel
- Permettre la migration automatique des modèles en cas de changement de solutions de CCM *
*CCM : Customer Communication Management, désigne le processus et les outils associés qui permettent d’optimiser le traitement des documents de l’entreprise, et en particulier les courriers clients, depuis les étapes de la création jusqu’à leur distribution.
EN CONCLUSION
Reste à savoir quelle approche adopter pour vous lancer et donner le coup d’envoi ou d’accélérateur. Car si vous adoptez la bonne approche, vos traitements documentaires augmentés par l’IA deviendront non seulement une source d’économie mais apporterons une nouvelle agilité et une efficacité renforcée à votre entreprise. Avant toute chose, il convient de comprendre les possibilités qu’offre ces ERP documentaires augmentés. Si vous subdivisez votre réflexions en trois catégories, vous aurez sans aucun doute une meilleure vision du chemin à emprunter.
Ainsi, il est possible d’appréhender la façon dont :
- Vous allez utiliser l’IA pour faire passer l’automatisation de vos processus à la vitesse supérieure
- Vous pouvez développer et enrichir vos activités et vos méthodes de travail
- L’innovation que représente l’IA peut se diffuser dans votre entreprise et au-delà.
Regardez aussi les acteurs les plus performants dans votre environnement. Ils ont certainement déjà misé sur l’IA pour augmenter leur efficacité. Certes, l’IA n’est pas encore partout. Cependant, avec l’accélération fulgurante des technologies sous-jacentes, il y a des choses remarquables qui sont déjà faites avec l’IA pour des applications métiers dans tous les secteurs d’activité.
La montée en puissance de l’IA dans la gestion des interactions clients et fournisseurs est inéluctable, les données et les tâches qu’elle va gérer seront de plus en plus variées et complexes. 80% des dirigeants d’entreprise affirment qu’ils mettrons en œuvre directement, ou indirectement via l’utilisation de solutions, qui en contiennent, de l’IA dans les 3 ans.
le message est clair : l’IA est là, elle vous attend et vous n’avez pas fini d’en entendre parler !
Si vous souhaitez approfondir vos connaissances sur la Gouvernance des données, téléchargez notre livre blanc « Gouvernance de la donnée » écrit par Charles-Eric de La Chapelle, fondateur de Myriad Data.
Nous démontrons à travers des cas concrets comme une bonne gouvernance de la donnée conditionne la réussite des projets IA.