Que vous en soyez conscient ou non, l’IA a un impact énorme sur l’économie mondiale et le fonctionnement des entreprises et des organisations.

La preuve ?

77 % des entreprises utilisent déjà ou explorent l'IA pour performer leurs activités. Les revenus du marché mondial des logiciels d’IA devraient atteindre l’équivalent de 116 milliards d’euros d'ici 2025. (Soit cinq fois le CA annuel de 2021 du groupe Orange.) 95 % des interactions avec les « clients » seront alimentées par l'IA d'ici 2025.
Et c’est déjà bien avancé aujourd’hui :
Les assistants d'achat virtuels et les chatbots contribuent à améliorer l'expérience des utilisateurs lors de leurs achats en ligne. Le traitement du langage naturel est utilisé pour rendre la conversation aussi humaine et personnelle que possible. Ces assistants peuvent s'engager en temps réel avec vos clients ou vos administrés.

Au final, où et comment l’IA est-elle utilisée ?

Elle est déjà rentrée de pleins pieds dans votre vie. Voici quelques-unes des applications les plus courantes de l'IA :

Elle a le potentiel d'augmenter au plus haut point l'efficacité du lieu de travail. Elle peut aussi compléter le travail que les gens peuvent entreprendre.

Comment cela ?

Lorsque l'IA prend en charge des tâches monotones ou risquées, elle libère la main-d'œuvre humaine. Ces hommes et ces femmes peuvent ainsi se concentrer sur des tâches qui nécessitent de la créativité, du discernement et de l'empathie.

D'autres avantages :

En bref ?

Elle ouvre de nouvelles perspectives et facilite la vie et le travail des individus.

L'intelligence artificielle est une technologie qui permet à un ordinateur, à un robot contrôlé par ordinateur ou à un logiciel de penser intelligemment. Les systèmes d'IA fonctionnent en fusionnant de vastes volumes de données avec des algorithmes de traitement intelligents et itératifs.

Chaque fois qu'un système d'intelligence artificielle effectue un cycle de traitement des données, il teste et mesure ses performances et utilise les résultats pour développer une expertise supplémentaire. Ce système devient « intelligent » au point de pouvoir apporter une analyse supplémentaire en temps réel pour des opérateurs humains.

L'intelligence artificielle met l'accent sur trois compétences cognitives : l'apprentissage, le raisonnement et l'autocorrection, compétences que le cerveau humain possède à un degré ou à un autre.

Dans le contexte de l'IA, ce sont :

L’IA peut en théorie être basée sur plusieurs formes :

Ces machines collectent des données antérieures et continuent à les ajouter à leur mémoire. Elles ont suffisamment de mémoire ou d'expérience pour prendre les bonnes décisions, mais leur mémoire est minimale. Par exemple, ce type de machine peut suggérer un restaurant en se basant sur les données de localisation qui ont été recueillies.

Ce type d'IA n'existe qu'à l'état de concept. Elle pourrait comprendre les pensées et les émotions, ainsi qu'interagir socialement. Une telle machine n'a pas encore été construite à ce jour.

Les machines conscientes d'elles-mêmes reste hypothétiques. Elles pourraient constituer une lointaine et future génération d’IA. L’objectif serait de construire des machines intelligentes avec une forme de sensibilité et de conscience de soi proches de l’humain. Pour le moment, l'IA consciente d'elle-même relève de la science-fiction.

Dans tous les cas ?

Les différents types d’IA utilisent des algorithmes et des méthodes complexes pour construire des machines capables de prendre certaines décisions par elles-mêmes. Mais une IA égale à l’humain n’existe pas. La preuve : Avez-vous besoin de deux heures d’apprentissage et de millions de photos pour reconnaître un lapin sur une image ? Ainsi, lorsque nous parlons d'intelligence artificielle, il est intéressant de considérer deux sous-domaines plus spécifiques de l'IA : le Machine Learning (apprentissage automatique) et le Deep Learning (apprentissage profond).

C'est le Machine Learning qui donne à l'IA la capacité d'apprendre.

Comment est-ce possible ?

Cela se fait en utilisant des algorithmes pour découvrir des modèles et générer des idées à partir des données auxquelles ils sont exposés.

Une plateforme d'apprentissage automatique peut utiliser des informations provenant de plusieurs sources de données différentes - comme des outils de développement et de formation, ainsi que d'autres algorithmes - pour prédire et classer des informations.

Le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning.

Il donne à l'IA la capacité d'imiter le réseau neuronal du cerveau humain, avec profondeur (depth).

C'est-à-dire ?

C’est une technique d'apprentissage automatique qui utilise la reconnaissance des formes et la classification afin de travailler avec de grands ensembles de données.

Il peut donner une signification à des objets, des images, des types de données.

Les algorithmes du Machine Learning ont une capacité d'apprentissage limitée, quelle que soit la quantité de données acquises. Les systèmes de Deep Learning peuvent améliorer leurs performances en accédant à davantage de données et continuer leur apprentissage.

C’est l’histoire rejouée au 21e siècle de « tous pour un, un pour tous » :
Dans une institution financière, des traders de haut niveau et des algorithmes d'IA apprennent beaucoup les uns des autres et par eux-mêmes.

Comment ?

Encore mieux ?

Le cycle d'apprentissage recommence lorsque l'IA observe comment les traders utilisent les informations qu'elle fournit. Le système d'IA observe que les traders qui utilisent ce système ont collectivement amélioré la rapidité et l'efficacité de leur prise de décision.

Au final ?

L'apprentissage mutuel ne se limite pas à fournir un retour d'information correctif dans des situations spécifiques. Il s'agit d'un partenariat permanent qui améliore la prise de décision des humains et des machines grâce à de multiples modes d'interactions entre l'IA et les humains.

C’est un exemple, parmi tant d’autres, où l’IA est présente pour vous faciliter la vie et vous ouvrir de nouvelles perspectives dans vos activités.

Imaginez tout ce que cela peut donner pour votre organisation ou votre entreprise…

Voici 5 domaines où l’IA améliore déjà la protection des biens et des personnes, et assure des économies dans l’industrie.

L’un de ces domaines vous concerne-t-il ?

Votre entreprise ou organisation sera-t-elle la prochaine ?

71 % des organisations dans le monde ont été victimes d'attaques de rançongiciels. Soit une augmentation de +18 en 4 ans ! Il est impossible pour un être humain d'identifier et de bloquer toutes les menaces informatiques auxquelles une entreprise ou une organisation est confrontée.

Pourquoi ?

Car chaque année, les hackers trouvent un moyen différent de lancer divers types d'attaques ayant un objectif distinct. Un réseau informatique peut subir des dommages massifs avec l'introduction ces nouveaux types d’attaques. Ces menaces peuvent avoir un impact profond sur l'organisation si vous ne parvenez pas à les détecter, les identifier et les prévenir à temps. L’IA est un vrai plus en matière de cybersécurité.

Explications :

Vous et nous le savons bien : La sécurité publique est un élément important de toute ville moderne.

Certaines municipalités et organisations de sécurité publique ont choisi de davantage protéger leurs citoyens et le bien public en utilisant l'IA.

Dans quel but ?

Pour améliorer les systèmes de vidéosurveillance de la ville.

Creusons un peu...

Les caméras de vidéosurveillance sont omniprésentes dans de nombreuses agglomérations. Ces systèmes sont installés dans des zones précises et limitées. Le flux vidéo est en temps réel.

Le souci ?

Le volume d'image à regarder en direct ou en relecture demande une concentration surhumaine ou un temps démesuré.

La solution ?

L'IA aide les opérateurs à repérer LA caméra de surveillance où il se passe quelque chose d'anormal et à élucider les enquêtes plus vite grâce à des aides à la relecture vidéo

Ce type de vidéosurveillance améliorée par l'IA peut être utilisé sur des infrastructures existantes.

Encore mieux ?

Ces programmes d'IA de vidéosurveillance utilisent désormais des algorithmes d'analyse comportementale et des logiciels de détection d'objets. Ils peuvent analyser les images en temps réel, à la recherche de menaces potentielles ou de signes indiquant qu'un crime est sur le point d'être commis.

Grâce aux données et à l'IA, les forces de l'ordre augmentent le nombre d'interpellations en flagrant délit (tags, dépôts sauvages d’ordures, etc.)