64 % des professionnels affirment que les outils d’IA et d’automatisation auront un impact significatif sur la façon dont ils accompliront leur travail en 2023 (étude Hubspot 2024). En parallèle, une étude de McKinsey & Company (2022) révèle qu’environ 19 % des entreprises utilisaient déjà l’IA pour l’analyse du service client et la segmentation de la clientèle, démontrant ainsi comment l’intelligence artificielle transforme non seulement les tâches internes mais aussi l’expérience client, en permettant des services plus personnalisés et efficaces.
Quelles sont les utilisations et les fonctionnalités qui révolutionneront nos façons de travailler ?
L’intelligence artificielle a déjà fait sa place dans le quotidien de plusieurs métiers et secteurs d’activité en France. Parmi les plus impactés aujourd’hui on retrouve :
Son application concerneprincipalement l’apprentissage de la conduite par le Machine Learning pour apprendre à la voiture comment se comporter en cas d’accident. L’IA intervient également dans la vérification de la qualité des organes de la voiture en maintenance prédictive
En France, la médecine utilise l’intelligence artificielle à travers des modèles de machine learning pour traiter les données médicales. Grâce à ces algorithmes, l’intelligence artificielle analyse les données médicales et les compare à des modèles préétablis. Elle peut ainsi proposer un diagnostic précis sur des maladies complexes.
Au-delà des outils de diagnostic, l’IA telle que celle développée par OpenAI, pourrait également alléger les tâches administratives des professionnels de santé, leur permettant ainsi de se concentrer sur l’humain. Tout en reconnaissant les craintes liées à une substitution possible des médecins par des machines, les participants s’accordent à dire que l’IA devrait être perçue comme un complément, augmentant les capacités humaines plutôt que les remplaçant.
En France, l’intelligence artificielle révolutionne le secteur industriel en automatisant les processus de production et en optimisant la consommation d’énergie. Grâce à des algorithmes avancés, l’IA permet une surveillance et une maintenance prédictive des équipements dans l’entreprise, réduisant les temps d’arrêt et augmentant la durabilité.
Le développement de l’intelligence artificielle notamment avec des solutions comme celles d’OpenAI a transformé le secteur de l’assurance. Par exemple, certaines assurances ont déjà déployé des applications permettant de prendre en photo un sinistre automobile et de chiffrer les dommages matériels presque automatiquement. Nous retrouvons dans les projets d’usage de l’IA les ambitions suivantes :
L’intelligence artificielle transforme profondément le marketing, ainsi les IA permettent de maximiser l’efficacité et l’impact des campagnes marketing : la génération de texte ou d’images, les outils d’analyse prédictive, les plateformes d’automatisation, l’assistance à la personnalisation ou encore les outils d’optimisation SEO ou de création de site web.
L’intégration de l’IA au sein des organisations, permet de renforcer la cybersécurité : aussi bien d’un point de vue organisationnel, pour l’attribution des ressources ou la protection des données numériques, que pour des méthodes plus spécifiques telles que la réponse à incident ou la gestion des cybermenaces.
Elle permet notamment d’automatiser la gestion des menaces en analysant et priorisant les alertes, en déterminant la nature des menaces, et en initiant des actions de confinement ou de remédiation, soulageant ainsi les analystes humains dans les centres de sécurité opérationnelle (SOC).
L’IA générative fluidifie les transports de marchandises en optimisant l’utilisation des flottes automobiles et des transports ferroviaires.Cette fonctionnalité permet notamment aux coordinateurs logistiques d’anticiper les disponibilités pour assurer une livraison à une date précise.
L’Intelligence Artificielle permet d’optimiser les rendements agricoles grâce à des technologies comme les drones, les capteurs et l’analyse de données. En utilisant des systèmes d’IA générative pour analyser les tendances de consommation, les entreprises peuvent ajuster leur production en temps réel pour répondre aux besoins exacts du marché.
L’IA générative permet également de développer de nouveaux produits agroalimentaires, adaptés aux goûts et aux besoins des consommateurs, en analysant les tendances de consommation et les préférences des clients
Les entreprises utilisent des chatbots basés sur l’IA pour automatiser le service client. Ces chatbots permettent de gérer des volumes élevés de requêtes, fournir des réponses instantanées et diriger les clients vers les ressources appropriées. L’utilisation de l’IA dans le service client améliore la réactivité et réduit les coûts opérationnels tout en maintenant un haut niveau de satisfaction client.
Il existe trois types d’IA, allant de la plus simple, qui exécute des tâches spécifiques, à la plus intelligente, capable d’apprendre, de s’adapter et de prendre des décisions autonomes sur divers projets.
L’IA basée sur les règles est le modèle le plus simple d’intelligence artificielle. Dans une entreprise elle repose sur technologies et des instructions préétablies pour résoudre des problèmes spécifiques, il s’agit d’un modèle d’IA qui se présente comme un outil efficace lorsqu’il s’agit qui propose d’accomplir des tâches et des projets où les principes sont clairement établis.
Cette méthode de traitement de données utilise le « Si ceci alors cela » pour sélectionner des informations connues, les traiter et proposer un résultat. Faciles à construire, ils reposent sur des principes établis à partir de lignes de code.
Les systèmes sur les règles sont souvent abordables, grâce à leurs technologies, ils s’intègrent facilement aux systèmes existants, ils rationalisent le transfert à un agent humain, ils offrent une bonne sécurité et ils peuvent inclure des éléments interactifs et des médias.
Une IA simple basée sur des règles pourrait être un système de tri de courriels qui classe les courriels dans des dossiers sur la base de critères spécifiques, démontrant ainsi la capacité du système à automatiser des tâches sur la base de règles prédéfinies.
L’IA faible, également appelée IA étroite, se concentre sur l’exécution d’une tâche spécifique, comme répondre à des questions sur la base d’une entrée utilisateur ou jouer aux échecs.
Une IA faible s’appuie sur la technologie et l’interférence humaine pour définir les paramètres de ses algorithmes d’apprentissage et fournir les données d’entraînement pertinentes pour garantir la précision.
L’IA faible, conçue pour des tâches ciblées, excelle dans des domaines précis, comme la reconnaissance faciale, la traduction automatique ou la conduite autonome. Elle ne comprend pas réellement ses actions et ne peut pas fonctionner en dehors des tâches pour lesquelles elle a été programmée.
ChatGPTdéveloppé par OpenAI est un exemple avancé d’IA faible, conçu spécifiquement pour générer du texte numérique de manière cohérente et compréhensible en réponse à une entrée utilisateur, ChatGPT fonctionne sur la base d’un ensemble de règles numériques algorithmiques et d’un modèle d’apprentissage autonome formé sur un vaste corpus de texte. ChatGPT est un outil qui ne possède donc pas de conscience, de compréhension ou d’intentions propres.
Les véhicules comme ceux de Tesla utilisent des systèmes d’IA faible pour analyser l’environnement, détecter les obstacles et prendre des décisions sur la route.
Netflix utilise également l’IA faible pour recommander des films à ses abonnés, ainsi la technologie numérique s’appuie sur leur historique de visionnage pour recommander d’autres films.
L’algorithme du moteur de recherche de Google fonctionne grâce à une IA faible. Lorsqu’une requête est envoyée, celle-ci classe les résultats selon leur pertinence. L’algorithme analyse une base de données très vaste en seulement quelques secondes.
Limitée, certes, l’intelligence artificielle faible se révèle tout de même d’une grande efficacité. Elle transforme de nombreux secteurs en optimisant des tâches répétitives ou complexes.
l’IA forte également appelée générale possède la capacité d’apprendre par elle-même, de comprendre le contexte et de s’adapter à de nouvelles situations. Dans le monde professionnel, ce niveau d’IA est encore largement théorique et n’a pas encore été pleinement atteint, bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans le domaine de l’apprentissage automatique et des réseaux neuronaux.
L’intelligence artificielle forte fonctionnerait comme le cerveau humain, à tel point qu’une personne qui interrogerait à l’aveugle une personne et une machine serait incapable de les distinguer. Une machine dotée d’IA forte serait capable de penser, de proposer et d’éprouver des sentiments, d’avoir conscience de son individualité et de s’adapter à son environnement à la manière d’un être une personne.
Comme une personne tout au long de son développement, une machine avec une IA forte apprendrait en continu, par son « éducation » et ses expériences.
Dans le secteur de l’éducation, L’IA offrirait des assistants pédagogiques dotés d’une compréhension profonde des besoins individuels des élèves. Elle pourrait adapter les cours en temps réel pour maximiser l’apprentissage.
Ces dernières années ont marqué l’explosion de l’intelligence artificielle dans le monde professionnel, transformant en profondeur la plupart des métiers existants....
Face à l’évolution rapide de l’intelligence artificielle, de nouveaux enjeux liés à la transformation digitale des métiers émergent au sein...
