L’une des tendances technologiques les plus actuelles est l’utilisation croissante de la technologie de l’intelligence artificielle (IA). Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a été utilisée dans presque tous les secteurs d’activité. Les services, les soins de santé, la fabrication, le transport, la logistique, la vente au détail et les magasins numériques ont adopté des systèmes et des applications basés sur l’IA pour améliorer leur productivité et leurs performances. Selon l’étude : Exploiter la Révolution de l’AI, l’intelligence artificielle représentera 15 700 milliards de dollars dans l’économie mondiale d’ici 2030, ce qui permettra aux entreprises de tirer d’énormes bénéfices de leurs investissements dans ce domaine. Selon l’Artificial Intelligence Global Executive Study and Research Project 2017 du MIT Sloan Management, environ 85 % des dirigeants d’entreprise espèrent que l’IA aidera leur entreprise à acquérir ou à conserver un avantage concurrentiel. Cet article traite de la manière dont l’IA est utilisée dans les entreprises de divers secteurs d’activité.

L’IA dans les entreprises – Cas d’utilisation et implications

L’intelligence artificielle (IA) fait progressivement partie des opérations commerciales quotidiennes.  De la gestion efficace des flux de travail aux prévisions des tendances futures, l’IA a de nombreuses utilisations différentes dans l’entreprise, ce qui conduit à de nouvelles opportunités commerciales rentables.

 

1-L’analyse basée sur l’IA pour l’information et la prise de décision en temps réel

Les améliorations apportées aux technologies de stockage et de réseau ont entraîné une ère de datas (données) volumineuses. Mais les données obtenues sont inutilisables sans analyse. En raison de leur grande taille, il n’est pas possible d’examiner les données uniquement par le biais de l’intelligence humaine. C’est l’aspect pour lequel le Machine Learning et les algorithmes Deep Learning (d’apprentissage profond) peuvent aider.

Par exemple, une plateforme de données en mémoire SAP basée sur l’intelligence artificielle, appelée HANA, qui s’appuie sur l’apprentissage automatique pour examiner et trouver des modèles dans les données volumineuses, aide Walmart pour l’analyse des données. Walmart compte plus de 245 millions de clients dans le monde entier qui visitent ses sites web et ses magasins dans le monde entier. L’entreprise recueille donc chaque jour une énorme quantité de données. Les algorithmes d’apprentissage automatique de HANA mettent les données importantes au premier plan, afin que les employés de Walmart puissent prendre des décisions éclairées et fondées sur des données.

 

2-L’automatisation basée sur l’IA accélère les efforts de vente et de marketing

Les applications basées sur l’IA peuvent commencer par le traitement de tâches de base et de routine. Elles peuvent également personnaliser vos informations de vente et de marketing pour les consommateurs. Les chatbots basés sur l’IA permettent également de répondre aux demandes de service client pour améliorer la satisfaction des clients et de faire des recommandations pour la vente incitative.

Le Machine Learning peut jouer un rôle dans l’optimisation des prix pour différents marchés. RapidMiner, une plateforme scientifique de données, recueille des données précieuses sur les concurrents, les préférences des consommateurs, les fournisseurs, ainsi que les risques pour développer automatiquement des modèles de prix intelligents pour des niches et des segments de marché individuels. Ce mécanisme basé sur l’IA aide grandement les entreprises à améliorer leurs marges bénéficiaires.

 

3-L’IA rationalise la gestion des stocks et de la chaîne d’approvisionnement

Les algorithmes d’apprentissage automatique aident les détaillants et les autres entreprises à rationaliser et à gérer leurs stocks plus efficacement. Ils optimisent également les chaînes d’approvisionnement et automatisent les demandes de réapprovisionnement. L’entreprise peut transmettre ses décisions de gestion des stocks et de la chaîne d’approvisionnement aux applications basées sur l’IA.

Les grands géants de l’IA tels qu’IBM Watson investissent profondément dans la gestion de leur chaîne d’approvisionnement. Les produits de la chaîne d’approvisionnement d’IBM aident les entreprises à automatiser la gestion et l’exécution de leurs commandes. TransVoyant, une autre société d’IA, combine l’Internet des objets (IoT) et le Machine Learning pour développer les applications qui prévoient les mouvements de la chaîne d’approvisionnement.

 

4-Sécurité et maintenance des équipements

L’intelligence artificielle aide les industries manufacturières et de transport à suivre et à améliorer leurs programmes de maintenance. Par exemple, l’industrie aérienne s’efforce de prévoir l’usure des pièces mécaniques de la flotte afin d’éviter les temps d’arrêt. L’analyse prédictive basée sur l’intelligence artificielle accélère considérablement ce processus. Elle aide l’industrie aérienne à élaborer des programmes de maintenance hautement optimisés pour éviter les retards indésirables.

L’utilisation de l’IA dans l’industrie manufacturière à des fins de sécurité et de maintenance existe depuis longtemps. General Electric (GE), par exemple, a adopté la plate-forme Predix qui utilise l’intelligence artificielle pour dimensionner et optimiser ses applications industrielles.

 

5-Utiliser l’IA pour les fonctions RH

Trouver le talent adéquat pour le poste est un processus long et délicat. Utilisez les nouvelles applications de reconnaissance faciale basées sur l’intelligence artificielle qui permettent non seulement de filtrer les candidats à l’entretien, mais aussi d’évaluer leurs performances à l’aide d’indices émotionnels. Cela aide grandement le personnel des ressources humaines des entreprises à rationaliser leur processus de sélection, d’embauche et de recrutement.

Des géants mondiaux comme Unilever, Dunkin Donuts et IBM utilisent déjà l’IA pour sélectionner leurs employés de premier échelon. Unilever, par exemple, a qualifié son recrutement basé sur l’IA d’énorme succès. Les candidats se présentent à un entretien en utilisant l’application HireVue après l’avoir téléchargée sur leur smartphone. L’application prend les données vidéo et audio de l’entretien, les examine et génère des recommandations pour les prochaines étapes à l’intention du recruteur « humain ».

 

6-Pour la prévention de la fraude

Les entreprises passent un temps considérable à essayer de repérer les transactions frauduleuses. Cependant, la détection des fraudes repose en grande partie sur la reconnaissance de modèles. Les outils d’apprentissage automatique permettent donc d’identifier ces tâches. De même, les menaces de cybersécurité sont également un aspect de la détection des anomalies de formes. C’est pourquoi les applications basées sur l’intelligence artificielle sont également utiles dans ce domaine.

La société deepsense.ai utilise des outils de Machine Learning pour développer des solutions qui aident les entreprises à mieux percevoir la fraude. Avec les systèmes basés sur des règles, il y a beaucoup de faux positifs. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent réduire le nombre de ces fausses alertes.

7-Technologies d’autodétermination pour l’expansion des entreprises

Les entreprises qui dépendent fortement du transport de leurs produits peuvent utiliser les camions à conduite automatique pour réduire leurs coûts et améliorer leur fiabilité. L’industrie manufacturière ainsi que d’autres secteurs peuvent utiliser des voitures autonomes pour augmenter leur efficacité opérationnelle.

Waymo a annoncé, lors de la conférence Google I/O de 2018, qu’il lancerait des taxis autonomes en Arizona. Starsky Robotics a testé avec succès un camion entièrement sans conducteur en Floride et a commencé plus tard à transporter son fret commercial avec le même. Ces véhicules ont apporté à ces entreprises de nouvelles possibilités d’améliorer les processus existants et de générer de nouvelles sources de revenus.

Les dernières réflexions

Le problème de l’IA, comme de toute technologie émergente, est que si elle n’est pas correctement mise en œuvre, elle peut échouer. Vous risquez donc de perdre votre lourd investissement. Il est conseillé aux entreprises d’adopter une approche progressive lors de la mise en œuvre d’applications et de solutions basées sur l’IA, afin d’atténuer les risques. Des incréments plus petits permettent également de corriger plus rapidement les processus, si nécessaire.

 

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