Contexte
L'un de ces créateurs, Marvin Lee Minsky, définit l'Intelligence Artificielle comme:
« La construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique. »
L'Intelligence Artificielle va donc permettre d'automatiser et de rationnaliser les processus métiers qui habituellement ne pouvaient l'être.
En théorie, cela est tentant pour optimiser son fonctionnement interne et prendre de l'avance sur ses concurrents mais, au delà de l'effet waouh, il faut se poser les bonnes questions et prendre conscience des pré-requis qui sont nécessaires à la mise en oeuvre de tels projets.
La bonne question à se poser
L'arrivée de ChatGPT a fait couler beaucoup d'encre et a permis au grand public de toucher du doigt les possibilités de l'IA. (Lien Wikipedia ChatGPT pour en savoir plus)
Ce domaine étant en plein essor, il y a beaucoup de communication autour de l'Intelligence Artificielle et de ses possibilités. Dans ce contexte, la bonne question à se poser est:
Y a-t-il une vraie plus-value à utiliser l'IA ?
La meilleure façon de répondre à cette question est de faire une étude de coût qui va obligatoirement comporter une évaluation du retour sur investissement. Il faut nécessairement que cette évaluation soit élaborée avec l'aide des utilisateurs métiers et du/des décideurs.
La Data au cœur de l'IA
La Data est le moteur de l'Intelligence Artificielle. Sa disponibilité et sa qualité sont au cœur du succès.
Il faut bien avoir conscience que la mise en place d'un traitement d'Intelligence Artificielle est un projet à 90% d'intégration de données (récupération, centralisation, qualification) et à 10% de mise en place d'intelligence.
Si on veut complètement tirer bénéfice d'un processus d'IA, il faut industrialiser le traitement des données. Il faut prendre conscience que la modernisation de processus métier, via l'Intelligence Artificielle, doit nécessairement se faire par étape. Il faut tout d'abord numériser les processus visés afin d'obtenir des données de bonne qualité et exploitables (cf. article De l'importance de la donnée en entreprise…), pour ensuite mettre en place un traitement d'Intelligence Artificielle efficace. Évidemment, il est toujours possible de réaliser les 2 étapes en une fois.
Gardez bien en tête que des données de bonne qualité sont indispensables à la mise en place d'une Intelligence Artificielle efficiente.
En conclusion
L'intelligence artificielle offre bien des opportunités. Mais il faut bien garder la tête froide et passer au-delà des coups de communication.
- Etre certain que l'IA proposée est bien une opportunité pour notre contexte
- L'efficacité de l'IA est fortement dépendante de la qualité et l'exploitabilité de son patrimoine Data
La numérisation de son activité est indispensable afin de profiter des opportunités de l'Intelligence Artificielle.
Member discussion: