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Applied AI : un guide complet sur l'utilisation de l'IA versatile

Janina Horn

L'IA appliquée permet aux entreprises d'optimiser leur travail grâce à l'innovation et à l'efficacité. 

Du traitement automatisé des documents à l'optimisation intelligente des processus, Applied AI offre de multiples possibilités d'application qui peuvent vous procurer un avantage concurrentiel décisif. 

Dans cet article de blog, nous n'abordons pas seulement les secteurs qui profitent de cette application, mais nous vous donnons également des cas d'utilisation concrets et des possibilités d'application qui simplifient la transposition dans votre propre entreprise.

applied ai définition

Applied AI - Définition

Applied AI (Intelligence Artificielle Appliquée) fait référence à l'application pratique de l'intelligence artificielle (IA) dans des scénarios et des secteurs réels. Il vise à résoudre des problèmes concrets et à créer de la valeur dans différents domaines. 

Contrairement à la recherche purement théorique, l'IA appliquée vise à intégrer des technologies d'IA innovantes dans des systèmes et processus existants. Cela comprend par exemple l'automatisation des tâches, l'amélioration des processus de décision et l'optimisation des flux de travail. 

Applied AI utilise différentes techniques telles que l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel pour développer des solutions pratiques. 

Elle joue un rôle crucial dans des domaines tels que la santé, la finance, la production et les transports. Les mises en œuvre réussies de l'IA appliquée se traduisent par des gains d'efficacité, des réductions de coûts et de meilleurs résultats. 

exemples d'ai appliqués

Domaines d'application de l'IA appliquée

L'IA appliquée est utilisée dans de nombreux domaines différents, y compris dans tous les secteurs. 

Vous trouverez ci-dessous une sélection des possibilités d'application complexes de l'IA appliquée, y compris quelques exemples :

Domaine d'applicationExemples
Santé publiqueAide au diagnostic, surveillance des patients,
médecine personnalisée, gestion des données de santé
FinanceÉvaluation du crédit, prévention de la fraude, traitement automatisé
Stratégies de trading, suivi des clients
Production et fabricationContrôle de qualité, maintenance prédictive,
Optimisation du processus de production
Transport et logistiqueGestion du trafic, optimisation des itinéraires, gestion de flotte
gestion de la chaîne d'approvisionnement, optimisation de la chaîne d'approvisionnement
Marketing et publicitéPublicité personnalisée, analyse des clients,
Automatisation des campagnes de marketing
ÉducationApprentissage personnalisé, méthodes d'enseignement adaptatives,
évaluation automatique des résultats des élèves
ÉnergieSmart Grids, efficacité énergétique, prévision du
besoins en énergie, optimisation de la production d'énergie
Droit et conformitéAnalyse des contrats, prévention de la fraude, gestion de la conformité, etc.
Monitoring, protection des données
AgricultureSurveillance des champs, agriculture de précision,
Optimisation des récoltes, détection précoce des maladies
Services sociauxSoutien personnalisé pour les programmes sociaux,
Prévision des risques pour les services de protection

Autres possibilités d'utilisation de l'IA appliquée

L'IA appliquée s'étend à de nombreux domaines de la vie et ouvre des possibilités novatrices, de la Aide aux personnes âgées pour les soins à domicile sur les Création d'œuvres d'art autonomes jusqu'à la monde de la mode personnaliséLe projet a été lancé en 2009 par la société de gestion de l'information de l'université de Vienne, dans laquelle des algorithmes prédisent les styles vestimentaires individuels. 

Les autres exemples sont des hypothèses sur ce que pourrait être l'utilisation de l'IA appliquée dans d'autres domaines :

Dans la Industrie spatiale Applied AI permet des analyses de données complexes pour des missions spatiales i, tandis que dans le Espace sport Analyser les performances et prédire les blessures pour optimiser les performances des athlètes. 

De même, il contribue, dans la Sciences de l'environnement développer des modèles précis pour le changement climatique et soutenir la protection des espèces menacées. Sur le site Secteur du tourisme des suggestions de voyage personnalisées et des services de traduction basés sur l'intelligence artificielle améliorent l'expérience de voyage. 

En outre, Applied AI ouvre des perspectives dans le Industrie de la musique la possibilité de compositions automatisées et d'expériences d'écoute individuelles. 

Avec un large éventail d'applications allant de l'art à la science, Applied AI montre que les limites de la créativité et de l'innovation peuvent être encore repoussées grâce à l'utilisation intelligente de la technologie.

Avantages et défis de l'utilisation

L'IA appliquée offre, grâce à ses possibilités d'utilisation polyvalentes, un vaste champ d'avantages dont les entreprises peuvent tirer profit. 

Mais pour pouvoir travailler avec l'IA de manière vraiment efficace et avec succès à long terme, il ne faut pas seulement avoir en tête les avantages, mais aussi être familiarisé avec les défis afin de pouvoir les gérer de manière appropriée.

Avantages

  • Augmentation de l'efficacité : Applied AI automatise et optimise les processus, ce qui se traduit par une augmentation considérable de l'efficacité dans différents secteurs.
  • Meilleure prise de décision : Grâce à l'analyse de grandes quantités de données, Applied AI permet de prendre des décisions précises et axées sur les données, ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats..
  • Réduction des coûts : L'automatisation des tâches et des processus permet de réaliser d'importantes économies grâce à la réduction de la charge de travail et à l'optimisation de l'utilisation des ressources.
  • la personnalisation : L'IA appliquée permet de proposer des produits et des services personnalisés en comprenant mieux les besoins et les préférences des individus.
  • Promotion de l'innovation : L'application de l'IA dans différents secteurs favorise l'innovation et permet le développement de nouveaux produits, services et modèles commerciaux.
  • Analyse plus rapide de grandes quantités de données : Les technologies d'IA analysent de grandes quantités de données en temps réel, ce qui dépasse souvent les méthodes traditionnelles.

Les défis de l'application 

  • Protection des données et éthique : Le traitement de données sensibles par des systèmes d'IA peut soulever des problèmes de protection des données et les questions éthiques liées à l'utilisation de l'IA doivent être prises en compte.
  • Manque de transparence : Les modèles complexes d'IA peuvent être difficiles à comprendre, ce qui rend la transparence et l'explicabilité des décisions plus difficiles.
  • Manque de standardisation : Il n'existe souvent pas de normes uniformes pour l'utilisation de l'IA, ce qui peut compliquer l'interopérabilité et l'échange d'informations.
  • Complexité technologique : Le développement et la mise en œuvre de l'IA nécessitent des compétences spécialisées et la technologie est souvent difficile d'accès pour les petites entreprises.
  • Changement de poste de travail : L'utilisation de l'IA peut entraîner des changements dans les processus de travail et rendre certains emplois obsolètes, ce qui pose des défis sociaux et économiques.
  • Risques pour la sécurité : Les systèmes d'IA peuvent être vulnérables aux attaques et aux manipulations, ce qui entraîne des risques pour la sécurité, en particulier lorsqu'ils sont utilisés dans des domaines critiques pour la sécurité.

En résumé : Une application réussie de l'IA appliquée nécessite une compréhension équilibrée de ces avantages et de ces défis afin de s'assurer que la technologie est utilisée de manière responsable et durable.

applied ai technologies

Technologies et méthodes de l'IA appliquée

Vous trouverez ci-dessous un aperçu des différentes technologies et méthodes qui constituent la base des solutions Applied-AI dans différents domaines. 

Le choix de la technologie la mieux adaptée à votre cas individuel dépend de la problématique spécifique et des données disponibles.

Apprentissage automatique (ML)

  • Apprentissage surveillé : Apprentissage automatique Les modèles sont entraînés à l'aide de données d'entraînement étiquetées afin d'identifier des modèles.
  • Apprentissage non supervisé : Les modèles analysent les données sans étiquettes prédéfinies afin d'identifier les modèles et les structures.
  • Apprentissage par renforcement : Les modèles apprennent en interagissant avec leur environnement et reçoivent un feedback sous forme de récompenses ou de punitions.

Réseaux neuronaux

  • Neurones artificiels : Modélisation de connexions entre neurones artificiels, inspirée des réseaux neuronaux biologiques.
  • Réseaux neuronaux profonds: Structures multicouches pour des tâches complexes telles que le traitement des images et de la parole.

Traitement du langage naturel (NLP)

Vision par ordinateur

  • Reconnaissance d'images : Identification et classification d'objets dans des images par vision artificielle.
  • Reconnaissance faciale : Identification de visages dans des images ou des vidéos.

Apprentissage par renforcement

  • Agents et environnement : Un agent apprend à agir dans un environnement en recevant des récompenses pour de bonnes actions.
  • Applications : Stratégies de jeu, contrôle des robots, conduite autonome.

Modèles génératifs

  • Réseaux adversaires génératifs (RAG) : Deux réseaux neuronaux en concurrence pour générer des données réalistes.
  • Applications : Génération d'images, de vidéos ou de musique.

Systèmes de décision automatisés

  • Arbres de décision : Modèles arborescents pour la prise de décision.
  • Applications : Évaluation du crédit, diagnostic médical.

Analyse en cluster

  • Clustering des K-Means : Regroupement des points de données en catégories basées sur les similitudes.
  • Applications : Études de marché, segmentation de la clientèle.

Systèmes de recommandation

  • Filtrage collaboratif : Recommandations basées sur le comportement d'autres utilisateurs ayant des préférences similaires.
  • Filtrage basé sur le contenu : Recommandations basées sur les caractéristiques des produits eux-mêmes.

Apprentissage en groupe

  • Forêts aléatoires: Combinaison de plusieurs arbres de décision pour des modèles plus robustes.
  • Boosting : Améliorer la précision des prévisions en ajustant progressivement les modèles faibles.
boîte verte avec logo confucius

Exemples

Use Case 1 - Traitement automatisé de documents dans le secteur financier avec Konfuzio

problème :

Les entreprises financières sont confrontées au défi de traiter manuellement de grandes quantités de documents, tels que des factures, des bulletins de salaire et des polices d'assurance. Ce processus prend beaucoup de temps, est sujet à des erreurs et nécessite des ressources considérables.

Solution :

Konfuzio offre une solution pour le traitement automatisé des documents avec une OCR basée sur l'intelligence artificielle. Grâce à la reconnaissance intelligente des caractères (ICR), aux algorithmes d'apprentissage automatique et au traitement du langage naturel (NLP), les entreprises peuvent numériser et classer les documents et en extraire les informations pertinentes.

exemple :

Une entreprise financière utilise Konfuzio pour traiter automatiquement les factures, les bulletins de salaire et les polices d'assurance. L'IA reconnaît les différents types de documents, extrait les données pertinentes telles que les montants, les noms et les dates et permet un traitement rapide et précis des documents. Il en résulte un gain de temps et d'argent considérable ainsi qu'une amélioration de la qualité des données.

Cas d'utilisation 2 - Tickets d'assistance client automatisés

problème :

Dans de nombreuses entreprises, un grand nombre de tickets d'assistance client s'empilent chaque jour, ce qui entraîne des retards, des erreurs humaines et une utilisation inefficace des ressources. Le traitement manuel prend du temps et nuit à la satisfaction des clients.

Solution :

Applied AI offre ici une solution en introduisant un support client automatisé. Pour ce faire, les entreprises utilisent un modèle d'apprentissage automatique pour analyser les tickets d'assistance entrants, les catégoriser et les transmettre automatiquement aux équipes concernées. Le NLP aide à mieux comprendre le contexte des demandes et à générer automatiquement des réponses ou des propositions de solutions.

exemple :

Une entreprise de commerce électronique intègre un système d'IA appliquée dans son processus d'assistance à la clientèle. Le système analyse les e-mails et les tickets entrants, identifie automatiquement la raison de la demande (par exemple, problème de produit, statut de livraison) et les transmet aux services concernés. Les clients reçoivent des réponses plus rapidement et l'équipe d'assistance peut se concentrer sur des demandes plus complexes.

Cas d'utilisation 3 - Maintenance prédictive dans la production

problème :

Dans la production, les pannes imprévues des machines entraînent des interruptions de production considérables et des coûts de réparation élevés. Le modèle de maintenance traditionnel est souvent basé sur des calendriers fixes et ne détecte pas les problèmes potentiels à l'avance.

Solution :

Applied AI permet la maintenance prédictive en analysant les données des capteurs des machines afin de prédire les anomalies ou les pannes qui se profilent. Les algorithmes de machine learning reconnaissent des modèles et proposent des travaux de maintenance préventive avant que des problèmes critiques ne surviennent.

exemple :

Une entreprise du secteur de la fabrication intègre des capteurs dans ses machines de production. Un modèle Applied AI analyse en permanence les données des capteurs et identifie les écarts par rapport aux conditions de fonctionnement normales. Le système avertit l'équipe de maintenance à temps pour qu'elle prenne des mesures préventives, ce qui permet de réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance.

Cas d'utilisation 4 - Campagnes de marketing personnalisées

problème :

Les campagnes de marketing traditionnelles sont souvent inefficaces, car elles ne tiennent pas suffisamment compte des préférences et des besoins individuels des clients. Les publicités uniformes ne s'adressent pas de manière ciblée à chaque client.

Solution :

L'IA appliquée permet de réaliser des campagnes de marketing personnalisées en analysant le comportement et les préférences des clients. À l'aide de modèles d'apprentissage automatique, les entreprises créent des profils individuels de clients afin de générer des propositions de produits, des réductions ou des contenus sur mesure.

exemple :

Un commerçant en ligne utilise l'IA appliquée pour analyser le comportement de clic, l'historique des achats et les intérêts de ses clients. Le système prédit les préférences probables de chaque client et envoie des offres personnalisées par e-mail ou en fait la promotion sur le site web. Il en résulte une fidélisation accrue des clients et une amélioration des taux de conversion.

Conclusion - Démarrer l'avenir numérique avec Applied AI

Dans l'ensemble, il apparaît que l'IA appliquée n'est pas seulement une technologie prometteuse, mais qu'elle a déjà un effet transformateur dans les domaines les plus divers. 

Du traitement automatisé des documents à la maintenance prédictive dans la production, en passant par les campagnes de marketing personnalisées, l'IA appliquée ouvre de nouveaux horizons aux entreprises. 

Les domaines d'application sont nombreux et les avantages vont de l'augmentation de l'efficacité à la réduction des coûts en passant par des produits et services innovants. 

Cependant, malgré ces succès, des défis tels que les préoccupations éthiques et le traitement prudent des données doivent être pris en compte.

Il s'agit de saisir les opportunités offertes par l'IA appliquée, non seulement pour optimiser les processus, mais aussi pour stimuler l'innovation et la croissance. 

Vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont l'IA appliquée peut révolutionner vos processus d'entreprise ? Ecrivez-nous dès maintenant et un expert de Konfuzio vous contactera rapidement pour discuter ensemble de la manière dont nous pouvons répondre à vos besoins spécifiques grâce à des solutions IA innovantes.

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