Utiliser l'intelligence artificielle pour l'innovation et l'efficacité

Si vous utiliser l'intelligence artificielle (IA) dans votre entrepriseL'IA ouvre bien plus de possibilités que la simple optimisation des processus de travail et de la qualité. La mise en œuvre de l'IA peut amener votre entreprise à un nouveau niveau de compétitivité grâce à l'automatisation.

L'impact de l'IA se fait sentir dans tous les secteurs, en permettant l'automatisation de tâches complexes et en développant des systèmes d'auto-apprentissage, par exemple pour l'aide au diagnostic dans les soins de santé ou le contrôle de la qualité dans l'industrie manufacturière. Au total, plus de 20 autres exemples d'applications sont présentés plus loin dans l'article.

Dans cet article de blog, vous découvrirez comment utiliser l'intelligence artificielle de manière ciblée dans votre entreprise.

Découvrir, ce qu'est l'IA et comment, dans le contexte du traitement intelligent des documents et de l'optimisation des processus commerciaux, elle permet non seulement d'améliorer l'efficacité, mais aussi d'ouvrir de nouvelles possibilités d'innovation et de croissance. 

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Utiliser l'intelligence artificielle - Définition

Intelligence artificielle (IA) désigne la capacité des ordinateurs à effectuer des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine. 

Cela comprend apprentissage automatique, la résolution de problèmes, la reconnaissance vocale et la prise de décision. 

L'IA peut être utilisée dans de nombreux domaines, notamment Automatisation des processus de travail, personnalisation des services, analyse prédictive, Santé publique, la conduite autonome et plus encore. 

En traitant de grandes quantités de données, les systèmes d'IA sont en mesure d'identifier des modèles et de prédire des événements futurs. 

L'intégration de l'IA dans différents secteurs permet de gagner en efficacité, d'améliorer les produits et les services et de résoudre des problèmes complexes en temps réel.

Voici un résumé sous forme de tableau des différences entre l'intelligence artificielle faible et l'intelligence artificielle forte :

CaractéristiqueIA faibleUne IA forte
Domaine d'activitéSpécialisé dans certaines tâches.Peut gérer un large éventail de tâches.
AutonomieLimité à une zone restreinte.Capacité à résoudre des problèmes de manière globale.
ExemplesChatbots, reconnaissance vocale, reconnaissance d'images.Théoriquement, pas encore réalisé.
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Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) fonctionne grâce à l'utilisation d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'analyser des données, d'identifier des modèles, de tirer des conclusions et de résoudre des problèmes. Voici les étapes de base du fonctionnement de l'IA :

  1. Collecte de données :

    Les systèmes d'IA ont besoin de grandes quantités de données pour apprendre et reconnaître des modèles. Ces données peuvent structuré ou non structuré et proviennent de différentes sources.

  2. Nettoyage des données et de préparation :

    Les données collectées sont préparées, nettoyées et mises en forme afin de s'assurer qu'elles sont adaptées à l'analyse.

  3. Sélection d'algorithmes :

    En fonction de la nature du problème et du type de données, des mesures appropriées sont prises. Algorithmes ont été sélectionnés. Ces algorithmes sont des modèles mathématiques qui permettent au système d'identifier des modèles susceptibles d'indiquer des tendances. Il s'agit par exemple de modèles saisonniers ou de changements dans certaines variables, qui permettent ensuite de faire des prévisions.

  4. Entraînement du modèle:

    Le modèle sélectionné est entraîné avec les données préparées. Pendant l'entraînement, le modèle adapte ses paramètres afin d'identifier des modèles dans les données et d'apprendre la tâche souhaitée.

  5. Validation et l'adaptation :

    Le modèle entraîné est testé sur des jeux de validation afin de s'assurer qu'il peut traiter correctement non seulement les données d'entraînement, mais aussi de nouvelles données non vues. Si nécessaire, le modèle est adapté.

  6. Déploiement et prévision :

    Après un entraînement et une validation réussis, le modèle est utilisé pour faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur de nouvelles données inconnues.

  7. Boucle de rétroaction (facultatif, par exemple Human-In-The-Loop):

    Dans certains cas, il est possible d'améliorer continuellement un système d'IA en l'actualisant avec des retours d'informations issus de l'utilisation réelle. Cela permet une adaptation continue aux conditions changeantes et aux nouvelles données.

Il est important de noter que le fonctionnement de l'IA dépend fortement de la nature du problème, des données disponibles et des algorithmes appliqués. Il existe différents types de systèmes d'IA, dont l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'apprentissage par la pensée. réseaux neuronaux et plus, qui ont chacun une approche différente de la résolution des problèmes.

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Comment utiliser l'intelligence artificielle - 20+ domaines d'application 

Vous trouverez ci-dessous plus de 20 domaines d'application dans lesquels vous pouvez utiliser l'intelligence artificielle.

Santé publique

  • Assistance au diagnostic : L'IA peut données médicales analyser afin d'aider les médecins à diagnostiquer les maladies.
  • Médecine personnalisée : Elle permet d'adapter les thérapies et les médicaments aux profils individuels des patients.
  • Surveillance des patients : En analysant en permanence les données des patients, l'IA peut détecter des signes avant-coureurs et améliorer la surveillance des patients.
  • Développement de médicaments : L'IA accélère le processus de développement de médicaments en identifiant les substances actives potentielles et en optimisant les dosages.

Services financiers

  • Prévention de la fraude : L'IA analyse les modèles de transaction pour identifier les activités suspectes et prévenir la fraude.
  • Évaluation du risque de crédit: L'intelligence artificielle évalue la solvabilité des clients en se basant sur différents facteurs et sources de données.
  • Le trading algorithmique : Les modèles basés sur l'IA soutiennent le trading algorithmique en analysant rapidement les données du marché et en prenant des décisions.
  • le service à la clientèle : Les assistants virtuels et les chatbots offrent des interactions efficaces et personnalisées avec les clients.

Commerce électronique

  • Recommandations de produits : L'IA analyse le comportement des utilisateurs pour générer des recommandations de produits personnalisées.
  • Expérience utilisateur personnalisée : L'IA optimise la navigation sur le site et l'expérience utilisateur en fonction des préférences individuelles.
  • Gestion des stocks : En analysant les données de vente, l'IA peut optimiser les stocks et éviter les pénuries.
  • Optimisation des prix : L'IA aide à ajuster les prix de manière dynamique, en se basant sur l'offre et la demande.

Industrie automobile (conduite autonome)

  • Navigation automobile : Les systèmes de navigation basés sur l'IA peuvent utiliser des données en temps réel pour calculer des itinéraires optimaux.
  • Prévisions de trafic : L'IA analyse les données historiques du trafic et les conditions actuelles afin d'établir des prévisions de trafic précises.
  • Contrôle automatique des véhicules : L'IA permet la conduite autonome grâce à l'interprétation des données des capteurs et à la prise de décision en temps réel.

Reconnaissance de la parole et de l'image

  • Reconnaissance vocale : L'IA permet de transformer de la langue parlée en texteLes applications telles que les assistants virtuels et la transcription font appel à cette technologie.
  • Reconnaissance d'images: L'IA peut reconnaître des objets, des motifs ou des visages dans des images, ce qui trouve des applications dans les systèmes de sécurité, la médecine et l'automatisation.

Robotique

  • Automatisation des tâches : Robots contrôlés par l'IA peuvent effectuer des tâches complexes dans différents environnements, de la fabrication à la Logistique.
  • Robotique collaborative : L'IA permet aux robots de collaborer en toute sécurité avec les humains dans des espaces de travail communs.

Service client et chatbots

  • Interaction automatisée avec le client : Utiliser les chatbots traitement du langage naturelNous avons besoin de votre aide pour répondre aux questions des clients et résoudre les problèmes.
  • Disponibilité 24h/24 et 7j/7 : Les plateformes de service client basées sur l'IA offrent une assistance 24 heures sur 24, sans intervention humaine.

Industrie manufacturière

  • Contrôle de la qualité : L'IA surveille et optimise les processus de production en détectant les défauts et en optimisant les paramètres de fabrication.
  • Maintenance prédictive: L'IA prévoit les besoins de maintenance des machines afin de minimiser les temps d'arrêt imprévus.

Cybersécurité

  • Analyse des menaces : L'IA identifie les anomalies dans le trafic réseau afin d'identifier les menaces potentielles. Cyber-attaques de reconnaître.
  • Réaction automatisée : L'IA peut réagir aux menaces en adaptant les systèmes de sécurité et en mettant en place des contre-mesures.

Agriculture

  • Agriculture de précision : L'IA analyse les données provenant de capteurs, de drones et de satellites afin d'optimiser l'utilisation de ressources telles que l'eau et les engrais.
  • Optimisation de la récolte : L'IA aide à planifier les mesures de récolte et à optimiser le moment de la récolte.

Éducation

  • Apprentissage personnalisé : L'IA adapte les contenus d'apprentissage aux besoins individuels des élèves et fournit des recommandations personnalisées.
  • Évaluation automatique : L'IA aide les enseignants à évaluer automatiquement les tests et les devoirs.

Marketing et publicité

  • Analyse des groupes cibles : L'IA analyse le comportement des consommateurs afin de créer des campagnes de marketing ciblées.
  • Publicités automatisées : L'IA optimise le placement des publicités en temps réel.

Secteur de l'énergie

  • Optimisation du réseau : L'IA aide à optimiser la distribution et l'utilisation de l'énergie dans les réseaux intelligents.
  • Analyse prédictive: L'IA prévoit les besoins en énergie et aide à la planification des ressources.

Secteur juridique

  • Analyse de documents: L'IA peut traiter de grandes quantités de Documents juridiques et extraire les informations pertinentes.
  • Conseil juridique : Les systèmes basés sur l'IA aident les avocats dans la recherche juridique et l'évaluation des cas dans le domaine de la justice. Secteur juridique.

Développement de jeux

  • Intelligence artificielle pour les personnages non joueurs : L'IA contrôle le comportement des personnages contrôlés par ordinateur dans les jeux vidéo.
  • Génération procédurale: L'IA peut générer du contenu, comme des niveaux, des mondes ou des personnages, afin d'améliorer l'expérience de jeu.

Grands modèles linguistiques

  • Traitement du langage naturel : Grands modèles de languesLes logiciels de traitement de texte tels que GPT-3, GPT-4, Llama 2 ou Mistral-7B permettent de générer des textes de type humain et sont utilisés dans diverses applications telles que la compréhension de texte, la traduction et l'écriture créative.

Assistants virtuels et chatbots

  • Interaction avec le client : Les assistants virtuels et les chatbots offrent une communication naturelle et efficace entre les hommes et les machines.
  • Planification des délais et mise à disposition des informations : Les assistants virtuels peuvent prendre des rendez-vous, fournir des informations et automatiser des tâches.

Moteurs de recherche

  • Algorithme de recherche : Les moteurs de recherche basés sur l'IA utilisent des algorithmes complexes pour fournir des résultats de recherche pertinents et personnalisés.
  • Recherche sémantique: L'IA améliore la recherche grâce à la compréhension du sens et du contexte.

Cybersécurité

  • Détection des menaces : L'IA surveille les réseaux à la recherche d'anomalies et détecte les menaces potentielles pour la sécurité.
  • Analyse du comportement : L'IA analyse le comportement des utilisateurs et des systèmes afin d'identifier les activités suspectes.

Détection des fraudes

  • Suivi des transactions: L'IA analyse les modèles de transaction pour détecter les activités frauduleuses en temps réel.
  • Analyse du comportement : L'IA identifie les comportements inhabituels des utilisateurs ou des appareils afin de détecter les fraudes potentielles.

Mobilité

  • Gestion du trafic : L'IA optimise la fluidité du trafic et réduit les embouteillages grâce à la gestion adaptative des feux de signalisation.
  • Optimisation des itinéraires : Les systèmes de navigation basés sur l'intelligence artificielle proposent des itinéraires optimaux basés sur les données du trafic en temps réel.

Achat

  • Recommandations personnalisées : L'IA analyse le comportement d'achat et propose des suggestions de produits personnalisées.
  • Optimisation de l'inventaire : L'IA aide les détaillants à gérer leurs stocks et à minimiser les pénuries.

Marketing et ventes

  • Génération de leads : L'IA identifie les clients potentiels en analysant les données comportementales.
  • Fidélisation des clients : L'IA soutient les campagnes de marketing personnalisées afin de renforcer la fidélité des clients.

Ces exemples illustrent les nombreuses applications possibles de l'intelligence artificielle dans différents secteurs et domaines de la vie quotidienne.

Limites de l'application de l'IA

Dans certains scénarios, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique se heurtent à des limites dues à la complexité des capacités humaines et à la dynamique du monde réel. 

Il s'agit là de quelques exemples qui illustrent les contextes dans lesquels l'IA peut ne pas être optimale :

Environnements imprévisibles ou non structurés

Exemple : opérations de recherche et de sauvetage lors de catastrophes naturelles : 

Dans des situations telles que les tremblements de terre ou les inondations, qui peuvent évoluer rapidement, les équipes de secours ont besoin d'une capacité d'adaptation flexible. Les décideurs humains peuvent adapter spontanément leurs tactiques, tandis que les systèmes d'IA peuvent avoir du mal à gérer la complexité et l'imprévisibilité de telles situations.

Domaines nécessitant de l'empathie humaine

Exemple : soins et santé publique : 

L'empathie humaine est essentielle dans les soins aux patients, surtout en cas de diagnostics graves. Le soutien émotionnel et l'empathie des soignants vont au-delà des soins purement fonctionnels, ce que l'IA peut ne pas être en mesure d'offrir dans ce contexte.

Processus créatifs et originalité

Exemple : créations artistiques : 

Dans l'art et la créativité, que ce soit en peinture, en musique ou en littérature, l'accent est souvent mis sur l'originalité et l'expression personnelle. Les processus créatifs sont fortement influencés par les expériences et les émotions individuelles, et la capacité à innover et à exprimer ses émotions reste une caractéristique humaine unique.

Décisions morales et éthiques

Exemple : l'éthique en médecine : 

Les décisions relatives aux traitements médicaux requièrent des considérations éthiques complexes. Les médecins et les soignants humains doivent tenir compte des valeurs et des croyances individuelles afin de prendre des décisions appropriées, en accord avec les besoins des patients.

Domaines avec des ressources limitées

Exemple : soins de santé en milieu rural : 

Dans les régions isolées aux ressources limitées, l'utilisation de technologies d'IA sophistiquées peut s'avérer difficile en raison de problèmes d'infrastructure et de restrictions financières. Des solutions simples et peu coûteuses et l'utilisation directe de personnel spécialisé pourraient être plus efficaces dans ce cas.

Risques et avantages

Voici un bref résumé des risques et des avantages des bénéfices de l'intelligence artificielle sous forme de tableau :

AspectRisquesAvantages
Efficacité et automatisation- Perte d'emplois due à l'automatisation- Augmentation de l'efficacité des processus
Protection des données et sécurité- Utilisation abusive des données personnelles- Amélioration des mesures de sécurité
Éthique et biais- Renforcement inconscient des préjugés- Possibilité de créer des systèmes équitables
Dépendance à la technologie- Risques de défaillance et dépendance technologique- Innovation et progrès dans différents domaines
Manque de transparence- Opacité des processus de décision- Amélioration de la transparence et de l'explicabilité
Changements sur le marché du travail- Déplacement des tâches et des exigences du travail- Création de nouvelles opportunités de travail
Complexité et coûts- Coûts de mise en œuvre et besoins en ressources élevés- Réduction des coûts à long terme grâce à des gains d'efficacité
Absence de normes éthiques- Absence de directives éthiques uniformes- Progrès dans l'élaboration de normes éthiques
Impact social- Inégalités dans l'accès à l'IA- Potentiel de résolution des défis sociaux

Pour en savoir plus sur les opportunités et les risques liés à l'IA, consultez l'étude d'Allianz Global Corporate & Specialty (AGCS) "The Rise of Artificial Intelligence : Future Outlook and Emerging Risks" (L'essor de l'intelligence artificielle : perspectives d'avenir et risques émergents).

Utiliser l'intelligence artificielle à l'aide de cas d'utilisation

boîte verte avec logo confucius

Cas d'utilisation 1 - Traitement automatisé des documents dans le domaine financier

problèmes :

Sur le site Finance il existe une multitude de documents, tels que les factures, les contrats et les avis de paiement, qui doivent être traités manuellement. Cela prend beaucoup de temps, est source d'erreurs et entraîne des retards.

Solution avec IA :

La mise en œuvre d'un outil tel que Konfuzio, une plate-forme d'IA pour le traitement intelligent des documents, permet de l'extraction automatisée d'informations pertinentes à partir de différents types de documents

L'IA reconnaît et interprète automatiquement les textes, les tableaux et les structures, ce qui permet d'améliorer considérablement l'efficacité. Vous pouvez intégrer le logiciel d'IA de manière transparente dans les systèmes financiers existants.

Exemples :

  • Extraction intelligente de documents: Konfuzio offre des algorithmes d'IA avancés pour l'extraction d'informations à partir de documents non structurés. La fonction d'analyse de textes, tableaux et autres structures de données est intégrée dans Konfuzio afin d'identifier et d'extraire efficacement les informations pertinentes.
  • Catégorisation automatisée: La plate-forme permet de classer automatiquement les documents en fonction de leur contenu. Cela facilite l'organisation et l'accès aux informations en vous permettant de classer les documents en fonction de leur objectif ou de leur contenu.
  • Flux de travail personnalisables: Konfuzio offre la flexibilité de personnaliser les flux de travail. Vous pouvez créer vos propres flux de travail individuels pour répondre à vos besoins et processus spécifiques au sein de votre entreprise. Vous pouvez ainsi intégrer Konfuzio de manière transparente dans les systèmes commerciaux existants.

Cas d'utilisation 2 - Véhicules autonomes et gestion du trafic

problème :

La congestion du trafic, les accidents et l'inefficacité des flux de trafic sont autant de défis à relever dans le domaine du transport routier.

Solution avec IA :

L'intelligence artificielle peut être utilisée dans les véhicules autonomes pour analyser les données du trafic en temps réel et calculer automatiquement des itinéraires optimaux. 

Elle assure en outre une gestion précise du trafic grâce à des systèmes de feux de signalisation intelligents. Il en résulte des conditions de circulation sûres et efficaces.

Exemples :

  • Véhicules autonomes : Des entreprises comme Tesla développent des algorithmes d'IA pour les voitures qui se conduisent toutes seules. L'IA interprète les données environnementales, les panneaux de signalisation et les autres véhicules afin de naviguer de manière autonome dans le trafic.
  • Optimisation des flux de trafic : Dans des villes comme Singapour des systèmes d'IA sont utilisés pour analyser les données du trafic et adapter les feux de signalisation en temps réel. Cela permet de minimiser les embouteillages et d'améliorer la fluidité du trafic.
  • Prévention des accidents : Les systèmes basés sur l'IA analysent les modèles d'accidents et avertissent les véhicules à temps afin d'éviter les accidents. Les systèmes d'entreprises telles que Mobileye en sont un exemple.

Cas d'utilisation 3 - Santé publique - Aide au diagnostic

problème :

Le diagnostic précis des maladies nécessite souvent beaucoup de temps et d'expertise, ce qui peut éventuellement entraîner des retards dans le traitement.

Solution avec IA :

L'intelligence artificielle est utilisée dans l'imagerie médicale pour analyser les pathologies.

Des outils comme IBM Watson for Oncology aident par exemple les oncologues à identifier les types de cancer. Ils permettent ainsi d'accélérer les diagnostics et de personnaliser les plans de traitement.

Exemples :

  • IBM Watson pour l'oncologie : Ce système analyse la littérature médicale, les dossiers des patients et les études cliniques afin d'aider les oncologues à prendre des décisions concernant les traitements contre le cancer.
  • L'IA de DeepMind pour les maladies oculaires : DeepMind a développé une IA capable d'analyser les scans de la rétine et de détecter précocement les maladies oculaires comme la dégénérescence maculaire liée à l'âge.
  • PathAI : PathAI utilise des algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser des images de pathologie afin d'aider les pathologistes à diagnostiquer des maladies telles que le cancer.

Cas d'utilisation 4 - Efficacité énergétique dans la gestion des bâtiments

problème :

La surveillance et le contrôle manuels de la consommation d'énergie dans les grands complexes de bâtiments sont souvent inefficaces et entraînent des coûts d'exploitation inutilement élevés.

Solution avec IA :

L'intelligence artificielle est intégrée dans les systèmes de gestion des bâtiments afin de surveiller et d'optimiser la consommation d'énergie. 

En analysant les données des capteurs et les modèles de comportement, l'IA contrôle automatiquement les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation afin de minimiser la consommation d'énergie. 

Vous optimisez ainsi l'efficacité énergétique et réduisez les coûts.

Exemples :

  • Plateformes de surveillance de l'énergie basées sur l'IA : Ces systèmes utilisent l'intelligence artificielle pour surveiller et contrôler la consommation d'énergie dans les bâtiments et les installations industrielles. Ils analysent les données fournies par un grand nombre de Appareils IoT sont collectées pour identifier des modèles et maximiser l'efficacité énergétique. De telles plateformes peuvent aider à réduire la consommation d'énergie en identifiant les processus inefficaces et en faisant des propositions pour améliorer l'efficacité énergétique.
  • Systèmes de gestion dynamique de l'énergie : Certaines solutions intègrent des algorithmes avancés d'intelligence artificielle afin d'analyser les besoins énergétiques en temps réel et de s'adapter dynamiquement à ces besoins. Cela peut être particulièrement utile dans les bâtiments et les installations industrielles où la consommation d'énergie varie fortement. En s'adaptant à la demande actuelle, ces systèmes contribuent à éviter le gaspillage d'énergie et à réduire les coûts d'exploitation. Un exemple d'application de l'IdO et de l'IA dans ce contexte est le "smart grid". Les smart grids sont des réseaux électriques intelligents qui utilisent des dispositifs IdO et de l'IA pour surveiller la consommation d'énergie en temps réel, prédire les pénuries et intégrer plus efficacement les sources d'énergie renouvelables.
  • Plateformes d'analyse prédictive et d'apprentissage automatique : Ces technologies, par exemple le "Building Energy Management System" (BEMS) ou système de gestion des bâtiments. Ces systèmes utilisent l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique pour prédire les modèles futurs de consommation d'énergie. Ils sont utilisés pour optimiser la gestion des bâtiments. Grâce à l'analyse prédictive et à l'apprentissage automatique, ces systèmes peuvent prédire les futurs schémas de consommation d'énergie et effectuer les ajustements nécessaires dans les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation. Cela contribue non seulement à réduire la consommation d'énergie, mais aussi à améliorer le confort des utilisateurs du bâtiment.

Conclusion - Perspectives d'avenir

L'utilisation de l'IA dans différents secteurs, de la santé à la finance, révolutionne la manière dont nous travaillons. 

Malgré les succès actuels, le développement de l'IA n'en est qu'à ses débuts - les perspectives d'avenir sont prometteuses. Avec des progrès continus dans l'apprentissage automatique et la science des données, vous serez témoin d'un développement exponentiel des applications d'IA. 

Alors que l'accent est mis aujourd'hui sur le traitement intelligent des documents et les véhicules autonomes, les capacités potentielles de l'IA sont encore au-delà de notre imagination. Elles pourraient par exemple élargir les capacités humaines et nous aider à relever des défis jusqu'ici non résolus. Il ne s'agit toutefois que d'une supposition.

L'intégration stratégique de l'IA continuera d'avoir un impact important sur l'économie et la société, et il vous appartient de concevoir et d'utiliser cette technologie de manière responsable.

Vous avez des questions sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans votre entreprise ? Envoyez-nous un message. Un de nos experts vous contactera rapidement pour vous montrer comment Konfuzio peut fournir des solutions spécialement adaptées à vos besoins pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. 








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