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L’intelligence artificielle : une multitude de domaines d’application…

Les domaines d’application de l’Intelligence Artificielle sont infinis et l’IA transforme radicalement la manière dont les hommes travaillent avec les machines, amplifiant leur rapidité d’exécution, leurs compétences, leur précision et leur créativité. Les exemples d’application sont nombreux : la vision artificielle qui permet de classer des images, les filtres antispam, la reconnaissance vocale, les systèmes de gestion de fonds automatiques en finance, ou encore l’allié décisionnel sur le terrain militaire, …

Dans le domaine de la Santé particulièrement, l’IA améliore déjà grandement la qualité des soins avec la possibilité par exemple de prédire une maladie et son évolution, d’aider au diagnostic, d’effectuer des opérations assistées par ordinateur, de suivre les patients à distance, de traiter des images grâce au deep learning qui permet de repérer des maladies par imagerie médicale, ou encore de proposer des traitements personnalisés grâce aux données… Si on peut voir dans toutes ces applications une avancée significative pour la médecine, les algorithmes d’apprentissage permettent de détecter correctement la maladie dans 87% des cas, contre 86% chez les professionnels de la santé d’après Sciences et Avenir, « L’intelligence artificielle ferait au mieux aussi bien que les médecins », publié le 25 septembre 2019. Par ailleurs, les données médicales sont des données hypersensibles qu’il convient de protéger afin qu’elles ne soient pas utilisées à mauvais escient. Dans cette perspective, une loi de bio éthique a été mise en place : « L’article 11 oblige désormais le médecin à informer ses patients lorsqu’un traitement algorithmique de données massives est utilisé pour concevoir un diagnostic » de même, le principe de garantie humaine a également été acté : la décision finale du traitement pour un patient reste entre les mains du professionnel de santé.

Dans le secteur de l’Industrie également, l’IA apparaît comme très prometteuse, on parle même de « 4ème Révolution », ou « d’Industrie 4.0 » ou encore de « Smart Manufacturing », à savoir une industrie qui se base sur la numérisation et l’interconnexion des machines et systèmes de production. Certaines entreprises françaises, que sont ni plus ni moins : Air Liquide, Dassault Aviation, EDF, Renault, Safran, Thales, Total, et Valeo, projettent l’IA comme l’enjeu stratégique industriel du futur et ont signé avec le ministère de l’Economie et des Finances en juillet 2019 « un manifeste pour une IA au service de l’industrie ». L’IA a en effet de nombreux avantages dans le secteur industriel : elle permet une aide à la décision en simplifiant l’information, un gain de temps grâce à des analyses plus rapides et moins coûteuses, des projections ou encore une meilleure anticipation des risques notamment en termes de supply chain et de défauts de fabrication. Toutefois, des obstacles persistent toujours et entravent la voie vers une véritable Révolution : en particulier, l’IA suppose un travail long et laborieux de formation des salariés, une meilleure maîtrise dans la qualité des données et l’industrialisation de leur traitement, et des contraintes d’échelle et de management global qui restreignent énormément la mise en œuvre de l’IA au niveau d’une organisation.

Enfin, un autre secteur que l’IA bouleverse est celui des transports : en effet, l’Intelligence Artificielle a déjà permis des évolutions à plusieurs niveaux : en termes de maintenance prédictive, au niveau de l’évaluation de la consommation de carburant, et aussi et surtout en matière de sécurité puisque l’IA devrait réduire drastiquement le nombre d’accidents de la route. En revanche, si on prend le cas de la voiture autonome, une question subsiste toujours : dans le cas d’un accident, qui devra être porté responsable ?

On l’a vu, l’Intelligence Artificielle ouvre une nouvelle ère pour certains secteurs et permet des améliorations et des performances qui n’étaient pas possibles jusqu’à présent. Toutefois, les progrès qu’apportent l’IA doivent être nuancés par les contraintes opérationnelles, éthiques et juridiques et avant de pouvoir parler de réelle Révolution, il convient de définir un cadre pour déployer à grande échelle l’IA dans tous les secteurs. Comme nous le développerons dans un autre article, en Marketing également la révolution est engagée : Data Science et créativité travaillent plus que jamais de concert. Cette alliance apparaît très prometteuse même si, comme dans les autres secteurs, des points de vigilance sont à adresser.

Anouk Radureau, Consultante en Stratégie Marketing Digital & CRM

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