Technologies de l'IA, cas d'utilisation pratique et chemin vers l'adoption

Technologies de l'IA, cas d'utilisation pratique et chemin vers l'adoption

Autrefois limitée aux films de science-fiction et aux conversations sur ce qui pourrait être, l'intelligence artificielle (IA) a maintenant des cas d'utilisation qui touchent pratiquement tous les domaines d'une organisation. McKinsey Global Institute a récemment publié un document de discussion qui examine les contributions potentielles de l'IA à l'économie mondiale et son impact sur divers secteurs. McKinsey estime qu'environ 70 pour cent des organisations utiliseront au moins un type de technologie d'IA par 2030. Une adoption accrue pourrait ajouter des milliards de dollars 13 à l'économie au cours de cette période et augmenter le PIB mondial de 1.2 pour cent chaque année.

L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui vise à donner aux machines la capacité de comprendre et de réagir à l'information et aux expériences comme le ferait un être humain. Bien entendu, l'IA est un terme assez large et difficile à définir avec précision. Les recommandations de produits des plates-formes en ligne, les assistants vocaux tels qu'Alexa et Siri et les robots des usines de fabrication utilisent tous une forme d'IA. Le document de McKinsey apporte un peu plus de clarté à l’intelligence artificielle en le décomposant en cinq domaines que nous définirons ici.

  1. Vision par ordinateur fait référence à la capacité d'une machine à voir des images ou un environnement, à extraire, analyser et comprendre automatiquement des informations et à prendre les mesures appropriées. Par exemple, une voiture autonome sait quoi faire en fonction des conditions environnantes et un dispositif biométrique peut authentifier les utilisateurs en reconnaissant leur empreinte digitale, leur rétine, leurs caractéristiques faciales, etc.
  2. Traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain, qui est simplement une autre forme de données non structurées. Plus qu'une fonction de synthèse vocale, le traitement du langage naturel reconnaît et comprend ce que vous essayez de dire et extrait des informations spécifiques de ce message.
  3. Virtuel assistants utilisez le traitement du langage naturel pour comprendre les commandes vocales et répondre en effectuant une tâche. Cela peut impliquer tout, de la recherche d'un emplacement sur une carte à la prévision météo, à la lecture de musique et à la mise hors tension d'un appareil. Sur le lieu de travail, un assistant virtuel peut planifier des événements, émettre un appel téléphonique et envoyer et recevoir des messages texte.
  4. Automatisation de processus robotique est utilisé pour rationaliser les opérations, réduire les coûts et libérer les employés de tâches plus importantes. Les règles et les stratégies permettent de configurer le logiciel pour effectuer des tâches routinières et répétitives dans un processus métier. Cela pourrait être quelque chose d'aussi simple qu'une réponse automatique par courrier électronique ou une initiative beaucoup plus complexe telle que le déploiement de chatbots qui interagissent avec les clients et leur fournissent des réponses.
  5. Apprentissage automatique est une forme avancée d'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes sophistiqués pour apprendre des données, identifier des modèles et des tendances, prendre des décisions et effectuer des tâches sans être programmé pour le faire. Comme le logiciel d'apprentissage automatique absorbe plus de données, il est désormais en mesure d'analyser des ensembles de données plus volumineux et plus complexes et de produire des résultats plus rapides et plus précis. La détection des fraudes dans les services financiers, la surveillance et l'évaluation de la santé dans les hôpitaux et la prévision des pannes d'équipement dans l'industrie du pétrole et du gaz sont toutes rendues possibles par l'apprentissage automatique.

McKinsey s'attend à ce que les technologies d'intelligence artificielle aient un impact différent sur différents secteurs de l'industrie. Par exemple, les entreprises de télécommunications ont rapidement adopté l'IA, tandis que les soins de santé progressent lentement. Plus les organisations ont recours à l'IA pour stimuler l'innovation plutôt que pour réduire les coûts, meilleurs seront les résultats économiques. Il n'est donc pas surprenant que les utilisateurs précoces qui appliquent l'IA dans l'ensemble de l'entreprise plutôt que quelques cas d'utilisation verront le plus grand avantage.

Les organisations qui adoptent l'IA doivent d'abord répondre à quelques questions critiques. Avons-nous le pouvoir de calcul, capacité de stockage, données, analyses et talents pour soutenir l'IA? Quels rôles spécifiques AI va-t-elle jouer dans notre organisation? Quelle valeur commerciale AI apportera-t-il? Comment cette valeur sera-t-elle mesurée? Sommes-nous prêts à adapter les flux de travail pour tirer parti de l'intelligence artificielle et adopter une culture plus collaborative et agile?

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