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L’intelligence Artificielle au service de la performance

L’Intelligence Artificielle est utilisée dans de nombreux métiers et intéresse bien des entreprises. Que ce soit en recrutement ou en finance de marché, certains services se vantent de son utilisation et des résultats apportés. Mais que représente cette technologie pour nos activités ?

 

Pour commencer, l’IA, concrètement, qu’est-ce que c’est ?

C’est un programme informatique qui réfléchit par lui-même au-delà d’une programmation initiale. Cependant, l’intelligence artificielle demande pour fonctionner en autonomie des données d’exploitation sur lesquelles s’appuyer. Ainsi, bien que l’IA soit au goût du jour, il est important d’en revenir à la donnée, sans quoi elle n’a pas de raison d’être.

 

Et comment les programmes fonctionnent-il ?

Cassie Kozyrkov, Chief Decision Intelligence Engineer chez Google, compare l’intelligence artificielle à la cuisine. Dans cette analogie culinaire, les ingrédients sont les données, la recette est le modèle d’analyse de données, les instruments sont les algorithmes, et les plats sont les prédictions. Il est alors bien plus facile de comprendre les tenants et aboutissants de cette technologie. On doit alors choisir les données adéquates (qualitative, quantitative, texte, nombre, image…) pour les prédictions attendues, mais aussi correctement les analyser pour que les résultats soient justes.

L’intelligence artificielle reste une technologie, elle repose sur un programme créé par nos soins et ne tient pas compte de nos erreurs, mais se contente d’exécuter.  Ainsi, les choix que l’on fait en sélectionnant, nettoyant, et modélisant la donnée restent décisifs sur les effets attendus.

 

Finalement, est-il souhaitable d’exploiter l’IA partout et tout le temps ?

Sundar Pichai, PDG de Google, définit l’IA comme « une des choses les plus importantes sur laquelle l’humanité travaille en ce moment »

Puisqu’il s’agit de travailler sur le sujet, il serait souhaitable que les métiers aient une vision analytique de leur activité et de leur environnement avant d’envisager des programmes d’intelligence artificielle. C’est avec cette démarche seulement que les Data Scientist pourraient produire des modèles efficients pour les structures.

Aujourd’hui, ce type de programme est concrètement utilisé lorsque la Business Intelligence et la data sont au cœur de l’activité, comme dans les milieux bancaires ou financiers par exemple.

D’un point de vue économique, celle-ci ne devrait s’appliquer seulement lorsqu’elle est nécessaire et qu’elle représente un gain de temps et d’efficacité. Faire de l’IA pour de l’IA, c’est investir de l’énergie, de l’argent et des compétences, sans garantie de résultats.

D’un point de vue éthique, il s’agit de ne pas analyser tout et n’importe quoi. En effet, il est important de se demander quelles sont les limites, en termes de vie privée, d’ouverture d’esprit pour l’entreprise, d’image et de conditions de travail. La nature des données doit rester objective, et ne pas amener à des prédictions qui pourraient porter préjudice aux individus. Que ce soit pour ceux qui analysent et exploitent la donnée, ou de l’aspect décisionnel qui en résulte, il est important pour les entreprises de garder une certaine intégrité.