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Intelligence Artificielle, la meilleure amie de l’homme?

L’actualité nous amène à redécouvrir l’intelligence artificielle (IA) parce qu’elle entre dans notre quotidien avec le Big Data et les nouvelles puissances de calcul. Pourtant, elle est née dans les années 1960 en se structurant autour de domaines de recherche aujourd’hui plébiscités par les nouveaux business designs.

Une discipline scientifique portant des enjeux business

Très tôt, les scientifiques ont saisi le potentiel que possèdent ces machines à développer des capacités cognitives telles que le raisonnement automatique, l’apprentissage, ou le traitement du langage pouvant mener à la prise de décision ou encore à l’action. Des modèles mathématiques se sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain (neurones assemblés en réseau) pour démultiplier la capacité de résolution de problèmes complexes. Comme les autres domaines de la science et de la technologie, l’IA s’est spécialisée et se divise en 5 branches, les deux dernières faisant l’objet aujourd’hui des recherches les plus intenses :

  1. La recherche (résolution de problème d’optimisation combinatoire : partie d’échec, optimisation de l’utilité des éléments du sac de survie sous contrainte de poids, …)
  2. La planification (optimisation dans le temps d’un système de contraintes de valeurs différentes, certaines étant incontournables et d’autres non)
  3. Le raisonnement automatique (capacité à raisonner dans des systèmes incomplets, i.e. dans des environnements où l’information manque, où des données de départ sont contradictoires ou encore dans lesquels la compréhension générale du problème n’augmente pas quand on apporte de nouvelles connaissances au système)
  4. L’apprentissage (capacité à créer des règles à partir d’une généralisation de phénomènes observés et mémorisés)
  5. Le traitement du langage naturel (capacité non seulement de traduire des sons en signes écrits mais de saisir des concepts transmis pour exécuter une action)

Les premières applications ont été le traitement du signal, la reconnaissance de forme, l’organisation de flux, le diagnostic ou encore le jeu. Il s’agissait de situations maîtrisées, où des ordinateurs ont remplacé des êtres humains dans des tâches répétitives telles que de la surveillance ou l’analyse de données en quantités importantes menant à des alertes ou des décisions d’optimisation.

Une intelligence artificielle auto-apprenante

Depuis quelques années, l’IA connait un essor sans précédent. Trois effets l’expliquent :

  1. L’augmentation de la capacité de traitement des ordinateurs,
  2. L’accroissement des capacités de stockage,
  3. L’accès, au travers d’Internet, à des bases de données de plus en plus nombreuses, de plus en plus riches et toujours à jour.

En particulier, pour simplifier le dialogue avec l’IA et exploiter le potentiel des informations non structurées disponibles sur Internet, les recherches les plus récentes portent sur la capacité d’abstraction de l’IA. L’objectif est de les rendre en mesure d’appréhender les concepts pour faire face à des situations inconnues, et ainsi d’apprendre seules. Dès lors, connecter un algorithme apprenant de plus en plus rapide, doté d’une mémoire de travail toujours plus grande à une multitude de sources de connaissance offre des perspectives nouvelles. En effet, les programmes d’IA de dernières générations écrivent eux-mêmes leur propre code pour résoudre les problèmes nouveaux auxquels ils sont confrontés, ouvrant la voie à de nouvelles perspectives (systèmes électriques auto cicatrisants, nouvelles méthodes de diagnostic médical, optimisation des mobilités urbaines, des capacités hôtelières…) C’est précisément cette génération d’IA qui offre le plus de potentiel. Dans le contexte actuel d’évolution des exigences d’hyperpersonnalisation des clients menant à l’expression de besoins inédits (i.e. jamais encore rencontrées par les entreprises), l’IA offre un potentiel pour assister les acteurs économiques dans le décryptage de la demande latente, la recherche de combinatoires d’offres et la construction de la réponse, le tout en créant de nouvelles règles pour aller plus vite le coup d’après.

La nouvelle compétition des acteurs du Net et des Technologies de l’Information

Plusieurs initiatives semblent nous plonger dans l’ère de la science-fiction. Après SIRI qu’il suffit d’interpeler avec un « dis SIRI » sans même toucher son téléphone pour qu’il réalise les tâches que lui dicte son propriétaire, ses créateurs viennent de lancer VIV qui se présente comme « The Global Brain » et promet de proposer une interface intelligente à tout ce que vous voulez. Et que penser d’Echo proposé par Amazon, un hybride entre IA et objet connecté, qui écoute tout ce qui se passe dans son environnement, différenciant même les personnes qui parlent, pour être en mesure de répondre immédiatement, de manière contextualisée, à une demande ?

Les applications de cette nouvelle génération d’IA pour les entreprises commencent à émerger, et si elles sont encore peu nombreuses, elles constituent un relai de croissance pour les grands acteurs du marché des technologies et plus encore pour les acteurs du monde industriel et des services (Laboratoire Pharmaceutiques, Gestionnaires d’infrastructures d’énergie et de transport, Chaînes d’hôtels…).

Avec plus ou moins d’anticipation, les ténors des technologies digitales se sont tous positionnés sur ce marché très prometteur, d’IBM en pionnier dès la fin des années 80 avec ChipTest devenu DeepBlue puis Watson, à Google avec Google Now (2011) sans oublier plus récemment Microsoft et son Cortana (2014). Véritable relai de croissance des éditeurs de logiciel, ces IA constituent la partie pensante du très en vogue Big Data, riche de ses quantités astronomiques de données à analyser et auxquelles donner du sens, un usage et des modèles économiques.

Pour sa deuxième saison, le Bengs Lab, laboratoire d’open innovation regroupant des acteurs majeurs de l’économie nationale, a identifié les différents bénéfices de l’utilisation de l’IA pour répondre aux nouveaux enjeux de l’expérience client dans un contexte de personnalisation forte en cycles courts.  A découvrir lors de la restitution des résultats de cette nouvelle saison du Lab le 17 mars 2016 ou dans la prochaine étude publiée suite à cet événement.