À propos des cookies sur ce site Pour fonctionner correctement, nos sites Internet nécessitent certains cookies (requis). En outre, d'autres cookies peuvent être utilisés avec votre consentement pour analyser l'utilisation d'un site, améliorer l'expérience des utilisateurs et à des fins publicitaires. Pour plus informations, passez en revue vos options de préférences en. En visitant notre site Web, vous acceptez que nous traitions les informations comme décrit dans ladéclaration de confidentialité d’IBM. Pour faciliter la navigation, vos préférences en matière de cookie seront partagées dans les domaines Web d'IBM énumérés ici.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) en entreprise ?
Publication : le 20 février 2024
Contributeurs : Camilo Quiroz Vazquez, Michael Goodwin
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) en entreprise ?
L’intelligence artificielle en entreprise consiste à utiliser des outils d’IA tels que le machine learning, le traitement automatique du langage naturel et la vision par ordinateur pour optimiser les fonctions métier, stimuler la productivité des employés et générer de la valeur métier.
L’intelligence artificielle, ou le développement de systèmes informatiques et de machine learning pour imiter les capacités de résolution de problèmes et de prise de décision de l’intelligence humaine, a un impact sur un éventail de processus métier. Les organisations utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour renforcer l’analyse des données et la prise de décision, améliorer l’expérience client, générer du contenu, optimiser les opérations informatiques, les ventes, le marketing, la cybersécurité, etc. À mesure que les technologies d’IA s’améliorent et évoluent, de nouvelles applications commerciales apparaissent.
L’intelligence artificielle est un outil utilisé pour soutenir un personnel humain dans l’optimisation des workflows et dans l’amélioration de l’efficacité des opérations métier. Ces bénéfices sont réalisés de différentes manières, notamment en utilisant l’IA pour automatiser les tâches répétitives, générer des informations basées sur des algorithmes de machine learning, traiter rapidement de grandes quantités de données et extraire des informations significatives, mais aussi prédire les résultats futurs en fonction de l’analyse des données. Les systèmes d’IA alimentent plusieurs types d’automatisation métier, notamment l’automatisation d’entreprise et l’automatisation des processus, ce qui permet de réduire les erreurs humaines et de libérer du personnel pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Selon McKinsey & Company, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les opérations métier a doublé depuis 2017.1 Cela s’explique en grande partie par le fait que la technologie de l’IA peut être personnalisée pour répondre aux besoins uniques d’une organisation. 63 % des personnes interrogées par McKinsey s’attendent à ce que leur investissement dans les technologies d’IA augmente au cours des trois prochaines années.2 Pour utiliser l’IA dans une stratégie métier efficace, une organisation doit avoir une compréhension claire de ses fonctions métier, du fonctionnement de l’IA et des aspects de l’entreprise qui peuvent être améliorés grâce à la mise en œuvre de l’IA.
Bien que l’utilisation d’outils IA pour automatiser les tâches répétitives et augmenter la productivité des employés reste populaire, les entreprises vont également au-delà de ces cas d’utilisation et utilisent l’IA pour façonner des initiatives stratégiques de niveau supérieur qui contribuent à générer une valeur commerciale plus large.
Créer, entraîner, valider, optimiser et déployer des modèles d’IA.
Intelligence artificielle : une brève vue d’ensemble
L’intelligence artificielle, « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents »3, utilise de grandes quantités de données et de connaissances humaines pour doter les systèmes informatiques de la capacité de catégoriser les données, de faire des prédictions, d’identifier les erreurs, d’avoir des conversations et d’analyser les informations d’une manière similaire à celle des humains.
L’un des objectifs de l’intelligence artificielle est de créer des systèmes informatiques capables d’imiter les capacités de pensée critique des humains. Ces systèmes s’appuient sur des données commerciales et utilisent des technologies telles que le traitement automatique du langage naturel (NLP), le machine learning (ML) et l’apprentissage en profondeur pour faciliter les opérations commerciales. L’intégration de l’IA dans les fonctions commerciales nécessite une compréhension de base des composants suivants :
Algorithmes de machine learning
Ces algorithmes constituent un sous-ensemble de l’intelligence artificielle et sont utilisés pour établir des prédictions ou des classifications basées sur des données d’entrée. Grâce à l’entraînement des jeux de données, ces algorithmes peuvent apprendre à identifier des tendances, à découvrir des anomalies ou à faire des projections telles que le chiffre d’affaires futur. Les algorithmes de machine learning permettent d’exploiter de grands jeux de données pour obtenir des informations clés susceptibles d’offrir des avantages concrets et d’améliorer les décisions commerciales. Les algorithmes de machine learning s’appuient sur des données étiquetées, c’est-à-dire des données qu’un expert humain classe avant d’être traitées.
Apprentissage en profondeur
L’apprentissage en profondeur est une sous-catégorie du machine learning qui permet l’automatisation des tâches sans intervention humaine. Les assistants virtuels, les chatbots, la reconnaissance faciale et les technologies de prévention de la fraude reposent tous sur l’apprentissage en profondeur. En examinant les données liées au comportement de l’utilisateur, les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent faire des prédictions sur les comportements futurs. Comparé au machine learning en général, les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent extraire plus des informations de manière plus précise à partir de données non structurées telles que le texte et les images et ne nécessitent pas autant d’interventions humaines.
Traitement automatique du langage naturel (NLP)
Le traitement automatique du langage naturel est une branche de l’IA qui « permet aux ordinateurs et aux appareils numériques de reconnaître, de comprendre et de générer du texte et de la parole ».4 Les chatbots du support client, les assistants digitaux et les technologies à commande vocale telles que les systèmes GPS sont tous alimentés par le NLP. Utilisé avec des algorithmes de machine learning et des modèles d’apprentissage en profondeur, le NLP permet aux systèmes d’extraire des informations à partir de données non structurées pilotées par le texte ou la voix.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux systèmes informatiques d’extraire des informations à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres entrées visuelles.5 La vision par ordinateur utilise à la fois des algorithmes d’apprentissage en profondeur et de machine learning pour apprendre et identifier des éléments spécifiques de l’imagerie numérique. La vision par ordinateur est actuellement appliquée de plusieurs façons et les applications se développent à mesure que la technologie progresse. Par exemple, la vision par ordinateur peut être mise en œuvre dans les lignes de production pour détecter les petits défauts pendant le processus de fabrication.
En intégrant l’IA de niveau entreprise, vous pourrez libérer le personnel des tâches manuelles répétitives, améliorer l’analyse des données, la stratégie métier et la prise de décision, mais aussi optimiser les processus à l’échelle de l’organisation. Pour ce faire, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure qui gère correctement les données et prend en charge la technologie de l’IA. Un cadre de gouvernance des données solide permet de tenir les données à la disposition de toutes les parties prenantes concernées et de les protéger contre les violations de données.
Cela contribue également à promouvoir l’utilisation d’analyses de données avancées. La transformation numérique et l’intégration d’environnements cloud hybride et multicloud pour aider à gérer de grands volumes de données font partie de ce cadre. Une fois ces systèmes en place, une organisation peut commencer à extraire des données pour en tirer des informations et créer des modèles pour entraîner les technologies d’IA.
À mesure que de nouvelles technologies arrivent sur le marché et que celles existantes s’améliorent, les applications possibles de l’intelligence artificielle dans les entreprises deviennent de plus en plus nombreuses. Les avantages de l’IA varient et nécessitent l’intégration de technologies et d’un personnel humain pour améliorer l’efficacité opérationnelle et générer de la valeur métier.
Voici quelques exemples qui illustrent l’utilisation de l’intelligence artificielle en entreprise :
L’AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques) consiste à utiliser l’IA, le machine learning et des modèles de traitement automatique du langage naturel pour rationaliser les opérations informatiques et la gestion des services. L’AIOps permet aux équipes informatiques de passer rapidement au crible de grandes quantités de données et de réduire le temps nécessaire à la détection des anomalies, à l’identification et à la résolution des erreurs et à la surveillance de la performance des systèmes informatiques. L’intelligence artificielle aide les équipes informatiques à améliorer l’observabilité et fournit des informations en temps réel sur les opérations.
Les données client aident les équipes marketing à élaborer des stratégies marketing en identifiant les tendances et les modèles de dépenses. Les outils d’intelligence artificielle permettent de traiter ces big data pour prévoir les tendances futures des dépenses et effectuer des analyses concurrentielles. L’organisation peut ainsi mieux comprendre son positionnement sur le marché.
Les outils d’IA permettent la segmentation marketing, une stratégie qui utilise les données pour adapter des campagnes marketing à des clients spécifiques en fonction de leurs centres d’intérêt. Les équipes commerciales peuvent utiliser ces mêmes données pour faire des recommandations de produits basées sur les analyses clients.
Avec l’IA, les entreprises sont en mesure de fournir un service client 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et des temps de réponse plus rapides, ce qui contribue à améliorer l’expérience client. Les chatbots alimentés par l’IA peuvent aider les clients à résoudre des requêtes simples sans avoir besoin d’un agent humain. Cette capacité permet au personnel du service client de résoudre des problèmes plus complexes.
McKinsey a annoncé qu’une entreprise de télécommunications sud-américaine avait réalisé 80 millions de dollars d’économies en utilisant l’IA conversationnelle afin de donner la priorité aux clients à forte valeur ajoutée.6 De puissants outils d’IA conversationnelle comme IBM watsonx Assistant aident les chatbots à surmonter certaines des difficultés rencontrées par les modèles antérieurs, qui n’étaient pas en mesure de répondre à de nombreuses questions des clients.
L’IA générative (GenAI) est un domaine en pleine croissance qui aide les organisations à optimiser la création de contenu. Des outils tels que ChatGPT fournissent aux équipes de contenu des outils puissants pour créer du contenu original. Ces outils peuvent générer des images ou du texte en fonction des invites de saisie et les concepteurs, rédacteurs et responsables de contenu peuvent utiliser ces résultats d’IA générative pour faciliter le brainstorming, la définition des grandes tendances et d’autres tâches du projet. Gartner estime que d’ici 2025, l’IA générative sera utilisée pour créer 30 % du contenu marketing contre 2 % en 2022.7 Des outils génératifs tels qu’IBM watsonx Code Assistant peuvent aider les développeurs en générant du code.
Bien que la génération de contenu alimentée par l’IA demande encore à être réglementée, les employés doivent surveiller l’utilisation de l’IA dans la génération de contenu afin d’empêcher la violation des droits d’auteur, la publication d’informations erronées ou d’autres pratiques commerciales contraires à l’éthique.
Les outils d’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour améliorer la sécurité des réseaux, la détection des anomalies, la détection des fraudes et la prévention des violations de données. L’utilisation accrue de la technologie sur le lieu de travail crée des risques accrus de violation de la sécurité ; pour contrecarrer les menaces et protéger les données de l’entreprise et des clients, les entreprises doivent être proactives dans la détection des anomalies. Par exemple, les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent être utilisés pour examiner de grands jeux de données de trafic réseau et identifier un comportement susceptible de signaler une tentative d’attaque sur le réseau.
Les violations de données peuvent être coûteuses et éroder la confiance des clients. Le Rapport sur le coût d’une violation de données IBM de 2023 indique que les organisations qui « utilisent massivement l’IA et l’automatisation de la sécurité réalisent en moyenne 1,76 million de dollars d’économies par rapport à celles qui ne le font pas. »
L’application de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement se fait par l’analyse prédictive, ce qui permet de prévoir la tarification future des coûts d’expédition et des matières premières. L’analyse prédictive aide également les entreprises à maintenir des niveaux de stock appropriés. Cela permet de réduire les goulots d’étranglement ou les excédents de stock.
Les technologies d’IA évoluent rapidement et leur utilisation se développe pour répondre à une plus grande variété de besoins et de stratégies commerciales. Les nouvelles technologies et l’innovation des responsables d’entreprise dicteront l’avenir de l’IA : il est essentiel de comprendre comment l’IA s’intègre dans votre modèle de gestion pour conserver un avantage concurrentiel.
Solutions connexes
La plateforme d’IA et de données watsonx d'IBM est dotée de trois composants principaux et d’un ensemble d’assistants d’IA conçus pour vous aider à la mettre à l’échelle et à accélérer ses répercussions dans l’ensemble de votre entreprise grâce à des données fiables. Déployez et intégrez facilement l’IA au sein de votre entreprise, gérez toutes vos sources de données et accélérez la mise en place de workflows d’IA responsables, le tout sur une seule et même plateforme.
IBM watsonx Assistant est une plateforme d’intelligence artificielle conversationnelle leader sur le marché, conçue pour vous aider à surmonter les obstacles associés à l’assistance traditionnelle et à offrir des expériences exceptionnelles.
IBM watsonx Code Assistant s’appuie sur l’IA générative pour accélérer le développement tout en maintenant les principes de confiance, de sécurité et de conformité.
IBM watsonx Orchestrate comprend une IA générative et une technologie d’automatisation conçues pour rationaliser les efforts de votre équipe et gagner du temps.
Ressources
L’intelligence artificielle (IA) peut offrir des informations plus approfondies et éliminer les tâches répétitives et donner aux employés plus de temps pour prendre en charge des tâches uniquement humaines, tels que collaborer sur des projets, développer des solutions innovantes et créer de meilleures expériences.
Si, en tant que responsable d’entreprise, vous ne vous intéressez pas à l’IA, sachez que ce n’est pas le cas de vos concurrents et que vous risquez de vous faire distancer. Le moment est venu de briser trois mythes qui freinent les petites entreprises.
Les technologies comme l’IA et l’automatisation ont transformé le marché de l’externalisation et des services BPO, permettant aux entreprises d’améliorer leur efficacité tout en modernisant leurs processus sans externaliser à l’étranger.
Découvrez comment l’intelligence artificielle exploite les ordinateurs et les machines pour imiter les capacités de résolution de problèmes et de prise de décision de l’esprit humain.
Découvrez l’automatisation d’entreprise et l’utilisation stratégique de la technologie pour intégrer, rationaliser et automatiser les processus métier au sein d’une organisation.
L’automatisation robotisée des processus (RPA), également appelée robotique logicielle, utilise des technologies d’automatisation intelligente pour effectuer les tâches de bureau répétitives des travailleurs humains.
Notes de bas de page
1, 2 “The state of AI in 2022—and a half decade in review,” (lien externe à ibm.com) McKinsey & Company, 6 décembre 2022
3 “What is artificial intelligence?,” IBM.com
4«Qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel ? », IBM.com
5 “What is computer vision?,” IBM.com
6 “Generative AI will first be successfully scaled in business operations,” (lien externe à ibm.com) Marie El Hoyek, Curt Mueller, Nicolai Müller, McKinsey & Company, 5 février 2024
7 "What Generative AI Means for Business,” (lien externe à ibm.com), Gartner.com