Artificial Intelligence
Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning
Intelligence artificielle : 2021, année de la maturité
Adulte, enfin ! 2020 a transformé l’intelligence artificielle et les analytics. Le point de vue de Heere Blokhuis, Managing Director, SAS BeNeLux.
Intelligence artificielle et analytics : 2020 aura connu un tournant. La pandémie a révélé au grand jour l’importance d’analyses correctes et rapides de données. En 2021 aussi, les données devraient être un vecteur de changement.
«Pas besoin de chercher loin pour en trouver une illustration, commente Heere Blokhuis. Les chiffres réactualisés de la COVID-19, accompagnés de leurs effets sur le terrain, sont publiés quotidiennement. On constate que l’emploi des analytics gagne chaque jour en importance. C’est vrai dans le secteur des soins de santé, pour la gestion des stocks, l’occupation des lits et le planning du personnel, etc.»
Tous les secteurs concernés
2020 a clairement montré le besoin de bons modèles de calcul et d’algorithmes pour accélérer, voire améliorer les processus clés. Les pouvoirs publics et les banques, deux secteurs qui entretiennent depuis longtemps des liens avec les statistiques, ne sont plus les seuls concernés. Les soins de santé et l’industrie ont amorcé leur rattrapage.
«Je m’attends à ce que cette tendance, constatée en 2020, se poursuive cette année. L’idée : trouver des solutions aux grandes interrogations que se posent les entreprises, les autorités et les institutions médicales», assure Heere Blokhuis. Le ‘cœur’ des analytics est renforcé. Les entreprises vont investir davantage dans des équipes et techniques analytics capables de décoder rapidement les données et d’établir des prévisions.
Intelligence artificielle, approche holistique
Étant donné que les processus clés des entreprises ont de plus en plus souvent recours à l’intelligence artificielle et aux analytics, le besoin de ModelOps a fortement augmenté. «C’est une approche holistique pour lancer plus rapidement la production de modèle. Un moyen, aussi, de mieux les gérer durant tout leur cycle de vie, indique Heere Blokhuis. Pour les entreprises souhaitant accélérer leur transformation numérique et augmenter leur résilience et leur compétitivité, ModelOps n’est pas facultatif : c’est indispensable.»
L’intelligence artificielle devient pragmatique. On continuera à y recourir pour automatiser et améliorer les processus clés destinés à prendre de bonnes décisions, dûment fondées. Les utilisateurs AI à tous les niveaux indiquent que l’amélioration des produits et services existants est et demeure leur principale priorité.
COVID-19, l’accélérateur
Les principes éthiques d’AI ouvrent un champ de possibilités pour des pratiques raisonnées. A entendre Heere Blokhuis, «les entreprises visent avant tout l’éthique, mais s’intéressent également aux procédures pratiques pour encadrer correctement la prise de décision par l’intelligence artificielle. Cela englobe une adaptation sur mesure de la gestion et de la surveillance de l’AI pour leur secteur, leurs problèmes et leur niveau de maturité spécifiques.»
L’association d’intelligence humaine et de technologies d’assistance à la décision débouche sur des résultats optimaux. La réaction des entreprises à l’épidémie de COVID-19 a singulièrement accéléré la mutation numérique de leurs activités. «Les entreprises sont aujourd’hui plus que jamais incitées à numériser leurs transactions et accélérer leur prise de décisions, estime Heere Blokhuis. L’interaction entre le cerveau humain et les technologies -assortie d’un contrôle- optimalise les résultats des entreprises sur toute la ligne.»
Clarté, transparence
Il s’agit de considérer aussi les changements légaux et réglementaires. Une réglementation AI est en cours de préparation en UE : elle devrait être planifiée pour la mi-juin. Objectif : faciliter l’adoption de l’AI en détaillant des directives explicites destinées à minimiser les risques. Dans ce régime, une grande attention sera portée à la clarté et à la transparence. Cela aidera les entreprises à naviguer parmi les incertitudes inhérentes aux systèmes hasardeux basés sur l’auto-apprentissage.
«Les analytics et l’IA ont fait l’an dernier un grand pas vers la maturité, conclut Heere Blokhuis. Il y a suffisamment d’analytics pour estimer que, cette année encore, une importance toute particulière sera accordée aux algorithmes. En outre, il est important de garantir la transparence afin de favoriser la confiance et un emploi durable de l’AI. C’est la principale tâche pour cette année.»