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Pourquoi l’IA et le Machine Learning domineront les agendas des DSI en 2020

L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning ont déjà un impact sur notre vie quotidienne. La plupart de ces technologies fonctionnent si bien avec nos expériences quotidiennes que nous les remarquons à peine. Par exemple, l’intelligence artificielle alimente l’assistant numérique que les gens utilisent sur leur téléphone, les suggestions de films sur les sites web de streaming et les filtres dans les e-mails.

Dans une autre génération, il est possible d’imaginer que les gens considéreront ces révolutions comme des voitures à moteur automatique tout aussi ordinaires que les films qu’ils recommandent sur Netflix. Pourtant, selon le magazine CIO, l’IA et le machine learning sont en train de faire leur entrée dans les départements informatiques des entreprises.

L’IA, le “Machine Learning” et l’évolution des rôles des responsables informatiques

Dans l’article du CIO cité ci-dessus, Dave Wright est le CIO de Service Now. Il dit que, dans le passé, son rôle de directeur de l’information a servi à guider, construire et maintenir l’infrastructure technologique d’une entreprise. Aujourd’hui, ce rôle a évolué pour se concentrer davantage sur la stratégie d’utilisation de la technologie au profit de son organisation. Par exemple, le DSI ne choisit pas toujours d’étendre ou même de conserver sa propre infrastructure informatique interne, mais plutôt d’étudier les technologies existantes pour voir ce que l’entreprise peut utiliser pour atteindre ses objectifs commerciaux.

Parfois, ce rôle peut impliquer de restreindre la technologie informatique de l’entreprise et de s’associer davantage avec les fournisseurs qui offrent les meilleures solutions. Si les entreprises n’ont pas les ressources nécessaires pour développer leurs propres systèmes intelligents, elles peuvent s’en remettre à des tiers de confiance pour trouver des solutions.

Faire face à la résistance interne à l’intelligence artificielle

Wright comprend que certains membres du département informatique ou d’autres départements puissent craindre des changements, en particulier l’adoption du machine learning et de l’IA. Ils craignent de se détourner de leurs propres tâches. Comme ce fut le cas au cours des premiers jours de la transformation numérique, ces technologies suppriment rarement des emplois mais permettent aux personnes exerçant leurs fonctions de travaillent de manière plus productive, de manière à soutenir les véritables objectifs économiques de leur organisation. S’il appartient aux DSI d’explorer des solutions, ils doivent également communiquer les avantages de ces solutions à leurs employés et autres cadres.

La pénétration de l’IA dans les entreprises d’aujourd’hui

À l’heure actuelle, d’après l’enquête dont CIO Magazine a rendu compte, près de 90 % des entreprises utilisent l’IA et le machine learning d’une manière ou d’une autre. Cependant, environ 66 % des entreprises interrogées ne font que faire des recherches ou piloter ces nouvelles technologies intelligentes. Seulement 23 % environ ont répondu qu’elles utilisaient l’intelligence artificielle dans plusieurs domaines de leur activité. M. Wright pense que la plupart des entreprises commenceront par utiliser l’IA pour aider à interpréter et à organiser les informations. Ce n’est que lorsqu’elles se sentiront à l’aise avec cet aspect que davantage d’entreprises passeront à l’utiliser pour résoudre des problèmes et, plus tard, pour les anticiper et les résoudre.

IA vs. le machine learning

Il est à noter que les gens utilisent parfois l’intelligence artificielle et le machine learning de manière interchangeable. L’intelligence artificielle décrit les systèmes informatiques qui utilisent leurs algorithmes pour imiter la capacité humaine de prise de décision. Le machine learning décrit un type d’intelligence artificielle qui peut utiliser des informations pour adapter son algorithme en fonction des informations qu’elle reçoit. Ainsi, le machine learning fait référence à une sorte d’intelligence artificielle.

Pourquoi le nettoyage des données erronées est important pour une utilisation efficace de l’IA

En cette ère de l’information, les gens appellent parfois les données le nouveau “pétrole” en raison de leur valeur. À mesure que les entreprises collectent de plus en plus d’informations, elles sont de plus en plus confrontées à des problèmes de qualité des données. Sans une gestion adéquate, les informations sont corrompues parce qu’elles sont obsolètes, redondantes ou simplement erronées. Comme l’a souligné CMSWire, de nouvelles règles de conformité comme le GDPR et le California Consumer Privacy Act peuvent également transformer le problème en un risque réglementaire.

M. Wright a surtout souligné que l’intelligence artificielle et les technologies du machine learning ne fonctionneront qu’en fonction des informations qu’elles recevront.

Selon Gartner, la gestion des données par machine learning va se généraliser dans de nombreuses organisations. En d’autres termes, l’IA peut fournir la solution pour s’assurer qu’elle peut obtenir les meilleures informations possibles sur lesquelles baser son traitement.

Pourquoi les DSI explorent-ils les avantages de l’IA et du machine learning ?

De plus en plus, les entreprises de haute technologie proposent des fonctions intelligentes aux consommateurs pour les aider à faire des choix plus rapides et plus judicieux ou à faire les choses de manière plus efficace et plus sûre. Il est logique que les entreprises puissent trouver de nombreuses façons d’utiliser cette technologie pour améliorer leurs propres processus métier. Mieux encore, les fournisseurs de technologies d’IA peuvent contribuer à uniformiser les règles du jeu, de sorte que les entreprises qui n’ont pas les ressources nécessaires pour développer leur propre technologie puissent toujours y accéder. Ces machines intelligentes peuvent aider les entreprises à réduire les menaces et à tirer un meilleur parti des quantités d’informations de plus en plus importantes qu’elles collectent.

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