Intelligence Artificielle et Machine Learning : 5 conseils pour débuter

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Les entreprises du monde entier investissent des dizaines de milliards d’euros dans l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML). Un rapport du Hub Institute indique d’ailleurs qu’en seulement 6 ans les investissements sont passés de 600 millions à 1,8 milliard de dollars.

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Si on constate une explosion des montants investis, c’est que ces technologies vont transformer radicalement l’activité économique.

L’étude publiée par Gartner « Enter the Age of Analytics » prévoit que d’ici 2023, l’IA et le Deep Learning seront les deux technologies les plus couramment utilisées dans les nouvelles applications de la science des données. Mais, malgré cette perspective, peu d’entreprises ont réussi à mettre en œuvre et à déployer ces technologies dans le cadre de leur stratégie d’analyse des données. Toujours selon Gartner, 46 % des DSI ont élaboré des stratégies pour déployer l’IA, mais seuls 4 % ont concrétisé cette initiative.

Il faudra donc encore plusieurs années avant que les entreprises ne réalisent le véritable potentiel de ces technologies. Mais il n’est jamais trop tôt pour poser le socle d’une stratégie d’entreprise fondée sur l’IA. En effet, la concurrence acharnée à laquelle se livrent les entreprises ne laisse pas de place aux retardataires. Il est donc imprudent de ne pas prendre une précieuse longueur d’avance.

Voici cinq points importants à prendre en considération pour commencer à utiliser l’IA et le ML.

Se poser les bonnes questions

Il y a quatre choses auxquelles les organisations doivent penser lorsqu’il s’agit de mettre en place une stratégie de la donnée :

· Quelles sont les données disponibles au sein de mon entreprise ?

· Quelles données devons-nous acquérir de l’extérieur pour nous démarquer ?

· Nos données sont-elles disponibles sous une forme facilement exploitable pour le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle ?

· Quelles compétences pouvons-nous améliorer ? Qu’est-ce qui est nécessaire dans le domaine de la science des données et de l’IA ? Que peut gérer notre équipe informatique ?

Les réponses à ces questions donneront le cap quant à la définition d’une stratégie.

Avoir une approche au long court

La réussite de la mise en œuvre d’une technologie incluant l’IA et le ML ne se fait pas du jour au lendemain. Les entreprises les plus avisées adoptent une approche sur plusieurs années. Que ce soit en matière de collecte de données ou de stratégie axée sur leur compilation provenant de différentes sources. Elles investissent dans les technologies et les personnes appropriées pour commencer à bâtir une stratégie cohérente.

En même temps, ces organisations se tournent vers les offres de cloud computing d’entreprises comme Amazon ou Microsoft afin de créer un stockage de données intermédiaire permettant une prise en charge de divers cas d’utilisation au fur et à mesure de la mise en place de la stratégie de données.

Mettre l’humain au cœur de la stratégie

Une étude récente de ZipRecruiter souligne que les utilisations les plus réussies et les plus abouties de l’IA sont celles où elle a été utilisée en collaboration avec des êtres humains plutôt qu’en remplacement de ces derniers. Toujours selon l’étude, l’Intelligence Artificielle a créé trois fois plus d’emplois qu’elle n’en a détruits. En effet, les entreprises continuent d’investir dans des collaborateurs compétents en informatique, et ce malgré les progrès des technologies d’automatisation.

Le Forum économique mondial prévoit que les emplois liés aux données seront les plus demandés au cours des quatre à cinq années à venir, idem pour les spécialistes de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning.

Mettre en place une équipe multidisciplinaire

Une équipe composée d’experts en IA, de spécialistes des données et d’analystes sera en mesure d’adopter une approche plus globale de l’IA, du ML, de la collecte et de l’exploitation des données. Ceux qui sont en mesure de participer à la collecte, au traitement et à la formation des données seront en mesure d’optimiser leur apport à leur organisation et d’améliorer considérablement leurs capacités individuelles ou organisationnelles pour atteindre les objectifs opérationnel.

Combler les lacunes en matière de compétences

Il y a une demande accrue pour les spécialistes des données, quelle que soit leur acuité technique afin d’en faire toujours plus avec les données. Ainsi, les entreprises cherchent constamment à améliorer les compétences de leurs collaborateurs, à construire des modèles compréhensibles et transparents et à combler les lacunes de compétences dans l’organisation en général.

Puisque l’IA exige que les données « parlent » pour aider à construire les flux de travail, les entreprises doivent implémenter des technologies telles que les analyses augmentées qui automatisent la préparation des données, la découverte de la vision et la science des données (i.e. autoML) tout en communiquant les actions aux individus ayant moins de connaissances informatiques.

L’Intelligence Artificielle et le Machine Learning bouleverseront sans aucun doute le monde des affaires et la vie telle que nous la connaissons aujourd’hui. Les entreprises doivent donc donner à chaque collaborateur les moyens de tirer parti de cette technologie. Quelle que soit l’évolution de l’IA et du ML, les données seront au cœur du succès des cas d’utilisation et dans la transformation digitale des entreprises. Une stratégie des données intelligentes aujourd’hui, tracera la voie d’un avenir fructueux en matière d’Intelligence Artificielle.

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Directeur Europe du Sud
Alteryx
Raphaël Savy est Directeur Europe du Sud chez Alteryx
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