Les entreprises misent sur l’IA pour doper leurs ventes

Popularisée depuis quelques années par des applications grand public de reconnaissance vocale dans les smartphones, l’IA est en train de bouleverser les méthodes de travail et les services « métiers » des entreprises. La norme ISO 2382-28 définit l’intelligence artificielle comme la « capacité d’une unité fonctionnelle à exécuter des fonctions généralement associées à l’intelligence humaine, telles que le raisonnement et l’apprentissage ». Pour les professionnels, l’IA c’est un peu le Graal de l’analyse de données. Selon le cabinet Gartner, elle sera embarquée dans 50 % des applications analytiques d’ici trois à cinq ans.

Cette intégration massive de l’IA s’explique par le fait qu’elle génère déjà de nombreux bénéfices pour les entreprises. Dans la santé, Watson d’IBM est utilisé pour étudier à la loupe toutes les publications scientifiques ayant trait à un domaine particulier de recherche. Cette recherche très fine permet de repérer de nouvelles propriétés.

Plus étonnant, une société à Hong Kong, Deep knowledge venture (DKV), spécialisée dans le capital-risque, possède par exemple une intelligence artificielle à son conseil d’administration. Nommée Vital (Validating Investment Tool for Advancing Life sciences), elle fait des recommandations en matière d’investissement et dispose également un droit de vote !

Plus forts que les experts !

En matière de sécurité informatique, l’IA pourrait seconder les experts dans la détection des fraudes. Des développements sont en cours pour créer des algorithmes qui identifieront les menaces que les cerveaux humains et les mécanismes de protection traditionnels échouent à reconnaître. « Nous nous dirigeons vers des systèmes plus autonomes et plus réactifs qui sont capables de se protéger face aux attaques. Mais cela reste encore compliqué. L’intelligence artificielle (sur laquelle j’ai fait ma thèse) est l’une des pistes envisagées pour mieux traiter un certain nombre de menaces », explique Hervé Debar, Directeur du département RST à Télécom SudParis.

Autant d’usages reposant sur le « machine learning ».  Il s’agit d’un ensemble de méthodes permettant à une machine (au sens large) d’apprendre à réaliser des tâches sans avoir été programmée explicitement pour cela. La machine utilise des algorithmes génériques applicables à une multitude d’opérations. Elle agit de manière autonome, est capable de comprendre et d’appliquer des algorithmes pour automatiser des process. En mixant notamment des données « chaudes » (provenant des objets connectés) et d’autres dites « froides » (typiquement des référentiels enrichissant les informations), le « machine learning » peut réaliser les analyses avancées.

La responsabilité des « bots »

Cette capacité d’auto-apprentissage des machines, ou des chatbots (assistants virtuels), permet d’apporter des réponses plus efficaces, plus fiables et plus personnalisées. Les entreprises bénéficient par exemple d’une meilleure connaissance client. Elles peuvent aussi s’appuyer sur des moteurs de recommandation de produits pour personnaliser leurs offres sur des critères beaucoup plus élaborés que les historiques d’achats.

Cependant, les « bots » posent des questions éthiques, relatives notamment à leur statut juridique, à leur responsabilité, à la sécurité de leur fonctionnement ou à la pertinence des choix qu’ils effectuent.

Philippe Richard