L’intelligence artificielle : une opportunité pour mon entreprise ?

L’intelligence artificielle : une opportunité pour mon entreprise ?

L’Intelligence Artificielle suscite l’intérêt de nombreuses sociétés qui voient à travers elle de nombreuses opportunités. Si l’IA peut créer de nombreux leviers de croissance et de différenciation, les entreprises n’ont pas toutes le même niveau de maturité.

Par ailleurs et hormis cette disparité concernant la connaissance du domaine et de ses applications, nous retrouvons de nombreux a priori, dont voici un petit florilège : “l’IA c’est trop compliqué”, “l’intelligence artificielle est réservée aux grands groupes”, “l’IA ne concerne que les entreprises numériques”, “l’IA, c’est pas pour moi, je suis une petite PME”…

A ces affirmations, nous citerons Bouddha, “tout est vrai et faux à la fois”.

Lorsque nous parlons d’intelligence artificielle, il convient d’adopter une démarche personnalisée et les réponses toute faites et autres généralités ne peuvent faire foi.

En effet, avant de vouloir se lancer tambours battants dans un projet visant à intégrer de l’intelligence artificielle, certaines questions doivent être posées. Forts de notre expérience, nous vous proposons d’aborder les sujets que nous étudions lorsque nous lançons une phase de diagnostic avec un client.

Pour faire simple, cela se décompose en trois temps :

  • 1 : identification d’un besoin,
  • 2 : diagnostic et évaluation des données,
  • 3 : se poser la question « puis-je répondre à mon besoin en exploitant les données ? ».

Identifier ses besoin pour cibler les projet pertinents

L’Intelligence Artificielle peut s’appliquer de bien des façons et répondre à des usages aussi divers que variés. Or, si les applications sont abondantes, elles ne seront pas toutes pertinentes pour votre entreprise.

Connaissance de l’entreprise et numérisation d’une expertise

Nombreuses sont les sociétés qui souhaitent intégrer de l’Intelligence Artificielle, mais pourquoi donc ? Certains voient en l’IA une solution miraculeuse répondant à tous les problèmes que compte le monde. Pour répondre simplement, c’est faux. Certaines problématiques ne pourront être résolues grâce à l’intelligence artificielle (manque de données, manque de recul, manque d’explicabilité, existence de solutions plus efficientes, etc.). D’autres pensent pouvoir acquérir une expertise de manière instantanée. D’un manque de compétences clés sur une tâche donnée, une société pourrait atteindre l’excellence grâce à l’intelligence artificielle. Là aussi, c’est mission impossible, hormis si une société experte souhaite rendre son expertise accessible.

Bien connaître sa société, ses rouages et processus, c’est s’assurer de partir sur de bonnes bases et éviter tout biais de jugement.

Un processus peut être problématique (perte de temps, manque de fiabilité, etc.) bien que vous ayez toute l’expertise nécessaire en interne. Le cerveau humain est limité en terme de traitement de données, l’IA beaucoup moins. Tout l’enjeu de l’IA réside dans le fait de numériser une expertise réelle. Et pour se faire, l’intelligence artificielle, si nous entendons par là le machine learning, s’appuie sur une base de connaissances humaines. Or si cette base n’est pas maîtrisée, des biais seront intégrés et l’IA fera des erreurs.

Identifier vos objectifs et vos problématiques récurrentes et impactantes

Avant de vouloir régler un problème, il faut donc disposer d’une partie de la réponse en interne : l’expertise.

Mais pour s’assurer d’avoir cette expertise, encore faut-il savoir délimiter le périmètre sur lequel cette dernière s’applique. En effet, si vous avez dans votre équipe un expert de la logistique et que cette dernière est totalement efficiente, l’apport de l’IA ne sera pas significatif.

Pour maximiser un retour sur investissement, il faut mettre le doigt là où cela fait mal. Identifier les processus et autres tâches qui font chuter votre rentabilité, vous desservent face à vos concurrents représente un premier pas décisif.

Nous pouvons identifier assez clairement deux types de besoins que nous détaillons ci-dessous.

Automatisation et optimisation de processus traditionnels

Nous retrouvons ici tous les processus déjà mis en place dans votre société. De l’approvisionnement jusqu’à la livraison client en passant par la production, le service client ou encore le contrôle qualité, les processus sont aussi nombreux que variés.

En intégrant de l’IA, vous pouvez améliorer vos performances sur une tâche bien précise. C’est par exemple ce qu’il s’est passé avec notre client OOgarden. L’assistant d’empaquetage permet aux préparateurs de commandes d’aller plus vite tout en économisant du carton. Coup double.

De la même façon, la solution de détection de défauts développée pour Alprobotic génère un double effet pour son client, fabricant d’implants chirurgicaux. Le technicien chargé de l’inspection visuelle peut mettre à profit son expertise sur d’autres tâches et la qualité globale de la production s’est vue fiabilisée. Quand nous vous disions que l’on fait d’une pierre deux coups !

Digitalisation de l’activité, leviers et nouveaux services

Outre les processus et activités traditionnelles, vous n’êtes probablement pas sans savoir que l’économie traverse une importante transition numérique. Nombreuses sont les entreprises à développer de nouvelles technologies numériques pour répondre aux enjeux actuels.

Là aussi l’intelligence artificielle a une carte à jouer, pour peu que vous soyez un minimum visionnaire ou bien renseigné (veille concurrentielle, conseils d’un expert de l’IA… 😉 ). En effet, l’intelligence artificielle permet de créer de nouveaux services numériques répondant à de nouveaux besoins issus de changements dans les habitudes de vos clients.

C’est le cas de notre client Botanic par exemple. La société de Haute-Savoie est partie de plusieurs constats : les conseils prodigués par les vendeurs ne sont pas toujours justes – ils ne sont pas botanistes mais vendeurs -, une plante qui meurt peu de temps après l’achat engendre une insatisfaction client et les clients Botanic sont de mieux en mieux équipés en smartphones. De ces informations, un projet a émergé : pourquoi ne pas développer une technologie de reconnaissance de plante ? Effectivement, cette technologie accessible via son mobile permet une identification fiable et guide les clients pour l’entretien de leurs amis à chlorophyle. Les clients sont bien conseillés, les vendeurs vendent et les plantes vivent. Que demander de mieux ?

Mise en production icone

Des données à valoriser ?

Toute technologie d’Intelligence Artificielle trouve ses fondements dans les données. Pour initier un projet IA, il faut donc avoir des données à exploiter. En amont de l’IA, il faut donc se pencher sur la problématique des données, de la stratégie d’acquisition à la structuration et préparation de la base de données.

La première question à se poser, avez-vous des données brutes ? Ces dernières peuvent prendre différentes formes : texte, images, vidéos, statistiques, relevés de valeurs, séries temporelles… Et pour chaque type de données, nous retrouvons une multitude de formats (les images peuvent être des photos RGB, des images infrarouges, des PDF…). Toutes ne seront pas exploitables de la même façon et seul un expert en intelligence artificielle pourra vous dire s’il est possible d’en faire quelque chose.

Par exemple, si vous souhaitez développer une technologie de reconnaissance visuelle, vous aurez besoin d’une base de données d’images représentant ce que vous souhaitez reconnaître, cela va sans dire. Il nous aurait été compliqué de développer la technologie de reconnaissance d’étiquettes pour Wineadvisor si leur base de données ne contenait que des chatons.

Lorsque nous procédons au diagnostic d’une société, nous analysons des échantillons de données internes. De cette façon, Neovision peut en juger la qualité globale. Une étape cruciale sans laquelle il est risqué voire impossible de s’engager sur d’éventuelles performances.

Toutefois, vous pouvez très bien répondre “non” à la question initiale. Dans ce cas, vous devrez mettre en place une stratégie d’acquisition de données. Ces données peuvent être externes et disponibles ou vous pouvez les capter vous même. Là aussi, être accompagné par un spécialiste permet de poser les fondations d’une base de données de qualité et d’anticiper les potentiels biais qui pourraient s’y glisser.

Existe-il une relation entre vos données et vos besoins ?

Partons du postulat suivant : vous avez identifié des axes d’amélioration pour votre entreprise ET vous avez plusieurs types de données à votre disposition !

Toutes les conditions semblent réunies pour lancer un projet IA prometteur, mais pas si vite…

Vous vous souvenez de ce que nous vous disions plus haut ? “Toutes les données ne seront pas exploitables de la même façon”, cela signifie qu’il faut réussir à faire coïncider la problématique ciblée avec les données disponibles pour faire émerger la technologie idoine !

Pour développer une technologie de détection de piétons, vous devez savoir ce à quoi ressemble un piéton. D’une logique implacable pour l’humain, il en va de même avec l’intelligence artificielle. Comme nous aimons à le rappeler : l’intelligence artificielle n’est que le reflet de l’intelligence de ceux qui l’ont conçu.

Si les données que vous avez en votre possession résonnent avec l’une de vos problématiques, vous tenez là un projet qui semble tout à fait pertinent pour votre société.

D’expérience, lors des phases de diagnostics nous identifions de nombreux projets pour chaque société accompagnée. Si certains confirment des ressentis antérieurs, d’autres viennent bousculer les idées de nos clients qui n’avaient pas imaginé certaines technologies, pourtant basées sur leurs données et répondant à une problématique existante.

Vous l’aurez donc compris, avant de se lancer tête baissée dans un projet IA, il faut bien l’appréhender et se poser les bonnes questions.

Si nous avons détaillé deux dimensions essentielles que sont les données et la définition même du besoin, elles ne marquent que le commencement du cheminement de l’innovation. Par la suite, vous devrez prioriser vos projets pour ne garder que les plus impactants (nous vous invitons d’ailleurs à consulter notre article sur les dimensions du ROI). Passé ces étapes, vous rentrerez enfin dans la conception et le développement d’une solution IA à proprement parler.

En attendant, si vous vous posez ces questions et que vous avez besoin d’un regard avisé, n’hésitez pas à nous solliciter !

Mathieu Poissard
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