Les cas d’utilisation de l’IA les plus précieux pour votre entreprise

Les outils d’IA générative, comme ChatGPT, Bard et DeepAI, s’appuient sur des capacités d’IA à mémoire limitée pour prédire les éléments séquentiels suivants dans le contenu généré. L’IA générative peut améliorer la création de contenu en produisant du texte, des images et d’autres contenus de haute qualité en s’appuyant sur les données d’entraînement fournies.

IBM Research s’efforce d’aider ses clients à utiliser des modèles génératifs pour écrire plus rapidement du code logiciel de haute qualité, découvrir de nouvelles molécules et entraîner des chatbots conversationnels fiables basés sur les données d’entreprise. L’équipe d’IBM utilise même l’IA générative pour créer des  données synthétiques afin de construire des modèles d’IA plus robustes et plus fiables et pour se substituer aux données du monde réel protégées par les lois sur la confidentialité et le droit d’auteur.

Les systèmes experts peuvent être entraînés sur un corpus, métadonnées utilisées pour entraîner un modèle de machine learning, pour émuler le processus de décision humain et appliquer cette expertise à la résolution de problèmes complexes. Ces systèmes peuvent évaluer de vastes quantités de données à la recherche de tendances et de schémas sur lesquels baser leurs décisions. Ils permettent aux entreprises d’anticiper les événements futurs et d’analyser les causes sous-jacentes des événements passés.

La vision par ordinateur alimentée par l’IA permet la segmentation d’image, qui a une grande variété d’applications, notamment l’aide au diagnostic en imagerie médicale, l’automatisation de la locomotion pour la robotique et les voitures autonomes, l’identification d’objets d’intérêt dans les images satellites et l’étiquetage de photos sur les réseaux sociaux. La vision par ordinateur, alimentée par des réseaux neuronaux, permet aux systèmes de comprendre et d’analyser des images, des vidéos et d’autres données visuelles.

L’utilisation de l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) présente de nombreux avantages. En intégrant l’IA dans les opérations informatiques, les entreprises peuvent exploiter le pouvoir considérable du NLP, du big data et des modèles de ML pour automatiser et rationaliser les workflows opérationnels, ainsi que pour surveiller la corrélation des événements et la détermination de la causalité.

L’AIOps est une solution efficace pour maximiser le retour sur investissement des projets de transformation numérique. L’automatisation des processus est souvent centrée sur les efforts visant à optimiser les dépenses, à améliorer l’efficacité opérationnelle et à intégrer des technologies nouvelles et innovantes, ce qui se traduit souvent par une meilleure expérience client. Parmi les autres avantages de l’IA, citons la création d’un système informatique plus durable et l’amélioration des pipelines d’intégration et de livraison continues (CI/CD).

Les grandes entreprises utilisent désormais l’IA générative pour la modernisation des applications et les opérations informatiques de l’entreprise, notamment en automatisant le codage, le déploiement et la mise à l’échelle. Pour le codage, les développeurs peuvent saisir une commande de codage sous la forme d’une phrase en anglais simple via une interface en langage naturel et obtenir un code généré automatiquement. Grâce à l’IA générative, les développeurs de cloud hybride peuvent désormais automatiser la migration et la modernisation de leurs applications héritées vers de nouvelles plateformes. Cela permet de garantir la cohérence du code, de réduire les erreurs et d’accélérer le processus.

Garantir des performances constantes et cohérentes des applications, tout en évitant les surprovisionnements et les dépenses inutiles, est un objectif clé des cas d’utilisation critique de l’AIOps. L’automatisation est indispensable pour réduire les coûts du cloud. Même les équipes informatiques les plus compétentes peuvent avoir du mal à déterminer en temps réel les configurations optimales de calcul, de stockage et de base de données pour garantir des performances élevées à moindre coût. Les logiciels d’IA permettent d’analyser l’utilisation des ressources en temps réel et de les ajuster en fonction de la demande réelle.

Pour garantir une disponibilité de service ininterrompue, les organisations leaders utilisent des capacités d’analyse des causes racines en temps réel alimentées par l’IA et l’automatisation intelligente. En outre, l’AIOps permet aux équipes ITOps d’identifier rapidement les causes sous-jacentes des incidents et de prendre des mesures immédiates pour réduire à la fois l’intervalle moyen entre les défaillances (MTBF) et le temps moyen de réparation (MTTR).

Les solutions de plateforme AIOps consolident également les données provenant de sources multiples et corrèlent les événements en incidents, offrant une visibilité claire sur l’ensemble de l’environnement informatique grâce à des visualisations dynamiques de l’infrastructure, à des capacités d’IA intégrées et à des suggestions d’actions de résolution.

Grâce à la gestion prédictive, les équipes informatiques peuvent utiliser l’IA pour automatiser les opérations informatiques et réseau afin de résoudre les incidents rapidement et efficacement. Elles peuvent également prévenir les problèmes de manière proactive, améliorer l’expérience utilisateur et réduire le coût des tâches administratives. Pour éviter la prolifération des outils, une plateforme AIOps dédiée aux entreprises peut fournir une vue d’ensemble des opérations informatiques sur une visibilité centralisée pour la surveillance et la gestion.

L’IA peut recourir au ML pour renforcer la cybersécurité de plusieurs manières :

• la reconnaissance faciale pour l’authentification ;
• Détection des fraudes
• les programmes antivirus pour détecter et bloquer les logiciels malveillants ;
• l’apprentissage par renforcement pour entraîner des modèles qui identifient les cyberattaques et y répondent ;
• la détection des intrusions et la classification des algorithmes qui qualifient les événements d’anomalies ou d’attaques par hameçonnage.

Ces solutions pilotées par l’IA améliorent la gestion des risques en identifiant de manière proactive les vulnérabilités, en atténuant les menaces et en réduisant l’impact potentiel des violations de sécurité.

L’IA ne se résume pas à demander un haïku écrit par un chat. Les robots manipulent et déplacent des objets physiques. L’IA étroite peut automatiser les tâches manuelles répétitives dans les environnements industriels, comme la manipulation de matériaux, l’assemblage et le contrôle qualité. L’IA peut aider les chirurgiens en surveillant les patients en temps réel et en détectant les risques potentiels pendant les opérations.

Les machines agricoles peuvent effectuer l’élagage, le transport, l’éclaircissage, le semis et la pulvérisation de manière autonome. Les robots aspirateurs intelligents comme l’iRobot Roomba utilisent la vision par ordinateur pour se déplacer dans la maison et s’orientent grâce aux données mémorisées. L’IA peut non seulement guider des robots domestiques comme le Roomba, mais également contrôler des voitures autonomes sur les routes et des robots transportant des marchandises dans les entrepôts ou effectuant des tâches de surveillance.

L’IA peut être utilisée pour la maintenance prédictive en analysant les données directement à partir des machines pour identifier les problèmes et signaler les besoins de maintenance. L’IA peut optimiser le fonctionnement des moteurs pour réduire leur consommation énergétique et leurs émissions polluantes. Les programmes de maintenance peuvent exploiter l’analyse prédictive alimentée par l’IA pour générer de plus grandes efficacités.

L’IA peut aider au forecasting. Grâce à elle, les équipes de la chaîne d’approvisionnement peuvent utiliser des algorithmes pour prédire la demande future et optimiser les délais de livraison. Cela peut permettre d’optimiser les stocks, de réduire les surplus et d’éviter les ruptures de stock.

L’IA peut alimenter des tâches et des outils pour presque tous les secteurs afin d’augmenter l’efficacité et la productivité. Elle peut automatiser de façon intelligente les processus métier traditionnels, souvent manuels ou basés sur des systèmes hérités, ce qui permet de réduire les coûts, d’améliorer l’efficacité et de minimiser les erreurs humaines. Voici quelques-uns des secteurs qui bénéficient de la puissance supplémentaire de l’IA.

Grâce aux applications de l’IA, les constructeurs automobiles sont en mesure de prédire et d’ajuster la production plus efficacement pour répondre aux évolutions de l’offre et de la demande. Ils peuvent rationaliser les workflows pour accroître l’efficacité et réduire les tâches fastidieuses et le risque d’erreur dans la production, l’assistance, l’approvisionnement et d’autres domaines. Les robots permettent de réduire le besoin de travail manuel et d’améliorer la détection des défauts, en fournissant des véhicules de meilleure qualité aux clients à moindre coût pour l’entreprise.

Dans le domaine de l’éducation et de la formation, l’IA peut adapter les supports pédagogiques aux besoins de chaque étudiant. Les enseignants et les formateurs peuvent utiliser l’analyse par l’IA pour identifier les domaines dans lesquels les étudiants pourraient avoir besoin d’aide et d’attention supplémentaires. L’IA peut prévenir le plagiat dans les travaux universitaires en détectant les passages copiés. Les outils linguistiques pilotés par l’IA offrent des traductions et des transcriptions en temps réel pour faciliter une compréhension interactive des cours pour les apprenants dont la langue maternelle est différente.

L’IA et l’analyse de données peuvent aider les entreprises du secteur de l’énergie à réduire leurs coûts en prévoyant la demande en énergie, en optimisant l’utilisation des énergies renouvelables et en améliorant la gestion des réseaux électriques. L’IA peut aider les entreprises énergétiques à améliorer leur support client en automatisant certaines tâches et en libérant du temps pour l’innovation. Les clients peuvent avoir recours à l’IA pour mieux comprendre leur consommation d’énergie et réduire leur facture, surtout pendant les heures où la demande est la plus forte.

Le FinOps (finances et DevOps) alimenté par l’IA aide les institutions financières à opérationnaliser les décisions fondées sur les données en matière de dépenses cloud afin d’équilibrer prudemment les coûts et les performances, et ainsi minimiser la baisse de la vigilance et le gaspillage du budget. Les plateformes d’IA peuvent utiliser le machine learning et l’apprentissage profond pour repérer les transactions suspectes ou anormales. Les banques et autres institutions financières peuvent utiliser le ML pour analyser les données des clients et prédire leur solvabilité, afin de prendre des décisions éclairées concernant les demandes de prêt.

Les algorithmes de ML peuvent analyser des décennies de données boursières pour prédire les tendances du marché et recommander des stratégies d’investissement. L’intelligence artificielle peut également effectuer des transactions algorithmiques sans intervention humaine. Les algorithmes de ML peuvent prédire des modèles, améliorer la précision, diminuer les coûts et réduire le risque d’erreur humaine.

Le secteur de la santé utilise l’automatisation intelligente avec le NLP pour fournir une approche cohérente en matière d’analyse des données, de diagnostic et de traitement. Les chatbots peuvent faciliter les consultations médicales à distance en réduisant le besoin d’intervention humaine et en accélérant le processus de diagnostic.

Sur site, le ML peut assister les radiologues dans l’analyse des images médicales, notamment les mammographies et les radiographies pulmonaires, pour une détection précoce des anomalies. Le ML peut être entraîné pour assister les médecins dans la création de plans de traitement, la classification des tumeurs, la détection des fractures osseuses et le diagnostic des troubles neurologiques.

Dans la recherche génétique, la modification des gènes et le séquençage du génome, la ML intervient dans l’identification de l’impact des gènes sur la santé. Il peut repérer les marqueurs génétiques et les gènes susceptibles de répondre à un traitement ou à un médicament spécifique et qui peuvent provoquer des effets secondaires importants chez certaines personnes.

L’IA permet aux compagnies d’assurance d’automatiser de nombreuses tâches, comme les calculs de tarifs et le traitement des réclamations, ce qui réduit les coûts et améliore l’efficacité. L’automatisation intelligente aide également les compagnies d’assurance à respecter plus facilement les réglementations en s’assurant que les exigences sont satisfaites. L’IA permet aux assureurs d’évaluer le risque associé à chaque client ou entreprise et de déterminer le taux d’assurance adéquat.

Les fabricants peuvent utiliser l’IA pour analyser les données du marché et prédire les tendances futures. L’IA générative peut accélérer et optimiser la conception de produits en aidant les entreprises à créer de multiples options de design. L’IA peut également fournir des suggestions visant à améliorer l’efficacité de la production. À l’aide des données historiques de production, l’IA générative peut prévoir ou localiser les pannes d’équipement en temps réel, puis suggérer des ajustements de l’équipement, des options de réparation ou les pièces de rechange nécessaires. De plus, l’IA améliore la gestion de la chaîne d’approvisionnement en optimisant les niveaux de stock, en prévoyant les pénuries de matériaux et en améliorant la logistique pour créer un flux de production continu.        

Dans le secteur des sciences de la vie, la recherche et le développement de nouveaux médicaments impliquent la collecte, le traitement et l’analyse d’une grande quantité de données. Les méthodes manuelles de développement et de test peuvent être sujettes aux erreurs et nécessitent souvent des ressources importantes. En revanche, la rapidité avec laquelle les vaccins contre la COVID-19 ont été développés et produits démontre l’efficacité de l’automatisation intelligente dans les processus de fabrication.

L’IA devient l’arme secrète qui permet aux enseignes de mieux comprendre les demandes croissantes des consommateurs et d’y répondre. Avec les achats en ligne hautement personnalisés, les modèles directs-consommateur et les services de livraison en concurrence avec la vente au détail, l’IA générative peut aider les détaillants et les entreprises de commerce électronique à améliorer l’assistance client, à planifier les campagnes marketing et à transformer les capacités de leurs talents et de leurs applications. L’IA peut même contribuer à optimiser la gestion des stocks.

L’IA générative excelle dans le traitement de sources de données variées telles que les e-mails, les images, les vidéos, les fichiers audio et le contenu trouvé sur les réseaux sociaux. Ces données non structurées constituent l’épine dorsale de la création de modèles et de l’entraînement en continu de l’IA générative : c’est ce qui lui permet de rester efficace au fil du temps. L’exploitation de ces données non structurées peut étendre la portée des avantages à divers aspects des opérations de vente au détail, notamment en améliorant le service client grâce aux chatbots et en facilitant un routage plus efficace des e-mails. Dans la pratique, il pourrait s’agir de guider les utilisateurs vers les ressources adaptées, que ce soit en les mettant en relation avec le bon agent ou en les orientant vers des guides d’utilisation ou une FAQ.

De nos jours, l’IA informe de nombreux systèmes de transport. Ainsi, Google Maps fait appel à des algorithmes de ML pour connaître les conditions de circulation actuelles, définir l’itinéraire le plus rapide, suggérer des lieux à « explorer à proximité » et estimer l’heure d’arrivée.

Les applications de covoiturage comme Uber et Lyft utilisent l'apprentissage automatique pour associer les passagers aux chauffeurs, définir les tarifs, analyser le trafic et, à l'instar de Google Maps, optimiser les itinéraires en fonction des conditions de circulation en temps réel pour estimer le temps de trajet.

La vision par ordinateur guide les voitures autonomes. Un algorithme de ML non supervisé leur permet de recueillir des données à partir de caméras et de capteurs afin d’appréhender leur environnement et de prendre des décisions en temps réel.

L’IA peut faire des choses étonnantes, mais les médias s’attardent souvent sur les aspects les plus farfelus ou inquiétants. Cette technologie offre aujourd’hui aux entreprises un outil puissant capable de transformer de nombreux secteurs d’activité et d’améliorer leur efficacité. Les entreprises qui négligent d’intégrer l’IA risquent de se retrouver rapidement en difficulté par rapport à leurs concurrents. Se tenir au courant des outils d’IA les plus performants, comme IBM watsonx Orchestrate, et les maîtriser dès maintenant sera un investissement rentable.