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Intelligence artificielle : Le jargon technique doit céder la place aux usages.

Depuis le début des années 2010 les géants du numérique, que ce soient les GAFAM américains ou les BATX chinois, se sont lancés dans une course effrénée à l’intelligence artificielle dans sa composante la plus prometteuse : les « systèmes apprenants » (machine learning ou deep learning). Ils s’arrachent les talents, achètent à tout va des start-up et investissent des milliards. Ils ne le font pas par gout prononcé de la technologie mais bien dans l’objectif de proposer de nouveaux usages qui relevaient auparavant de la science-fiction.  Arrêtons de fantasmer sur le moment où la machine deviendrait (peut être) plus intelligente que l’homme. Laissons de côté le jargon technique et laissons aux experts le soin de discourir sur l’intérêts des réseaux neuronaux et des réseaux bayésiens….  Il est grand temps de nous approprier les usages. 

Identifier les nouveaux usages avant de définir la solution technique. La révolution numérique a produit ses effets et traduit le monde moderne en données. Les données ne sont plus cantonnées aux centres informatiques. Dotés de capteurs de toute sorte n’importe quel objet, ou environnement d’objets, devient capable de mesurer et de produire des données. L’intelligence artificielle va nous apporter cette faculté d’exploiter ces big data comme on ne l’avait jamais fait auparavant. Impossible de faire l’impasse sur ce qui se présente comme un véritable accélérateur d’innovation. Les progrès technologiques réalisés sur la performance des processeurs et des mémoires de stockage ont préparé le terrain de l’intelligence artificielle qui s’est largement démocratisée. La profusion des données améliore constamment l’apprentissage des systèmes d’intelligence artificielle et leur précision. On trouve aujourd’hui de nombreuses librairies en open source ainsi que de multiples modules d’IA, accessibles dans le cloud via des APIs, qui facilitent la tâche des développeurs et leur permet d’étendre le champ des possibles. Dans les prochaines années la différence ne se fera pas sur la technologie, bien qu’indispensable, mais sur les usages. Cela concerne tous les métiers et tous les secteurs d’activité. Les entreprises doivent s’emparer rapidement de l’IA pour trouver des cas d’usages qui créeront de nouvelles expériences clients, apporteront de la différentiation et feront émerger de nouveaux relais de croissance. Le cabinet IDC a estimé que 40% des initiatives de transformation numérique en 2019 utiliseront des services d’intelligence artificielle et que 75% des applications d’entreprises feront appel à de l’IA en 2021.

L’intelligence artificielle déjà présente dans notre quotidien. Amazon ,Netflix  ou Spotify ont adopté l’IA pour nous proposer leurs recommandations. L’IA est mise à contribution pour afficher des publicités ciblées lors de nos recherches sur internet. Quand nous demandons à Google traduction de traduire un texte que nous avons photographié ou prononcé oralement c’est encore l’IA qui est à l’ouvrage. Du côté médical les progrès sont impressionnants. L’IA est capable d’analyser des radios ou des images IRM avec une précision supérieure à celle de spécialistes. Cette année la Food Drug Administration (FDA) américaine a validé l’usage d’une IA pour analyser des images de fond d’œil afin de détecter le rétinopathie diabétique responsable de nombreux cas de cécité. Des cabinets d’avocats voient dans l’IA le moyen d’aider leurs juristes et d’accélérer le traitement de leurs dossiers en analysant plus rapidement les cas de jurisprudence ou les contentieux. Dans l’industrie ce sont des solutions de maintenance prédictive qui se mettent en place. Les banques et les assurances perfectionnent la détection de fraude. Dans les aéroports on teste la reconnaissance faciale pour fluidifier le trafic des voyageurs. La relation client est quant à elle en train de se métamorphoser avec le développement d’assistants vocaux de plus en plus évolués. En 2020 on prévoit que 50% des recherches sur internet se feront oralement !! Les exemples ne manquent pas et d’autres restent à imaginer. Dans de prochains billets j’aurai l’occasion de détailler d’autres cas d’usage par secteur d’activité.

 De l’idéation du cas d’usage à la définition de la solution technique. Après avoir compris ce que les technologies d’intelligence artificielle permettent d’envisager en termes de cas d’usage, il faut s’atteler rapidement à définir les infrastructures techniques qui vont leur donner corps et qui pourront concerner aussi bien le data center, le cloud ou le edge computing. Sur ces différents aspects HPE a mis en place de nombreuses initiatives pour accompagner ses clients dans leurs démarches.

Les cas d'usage.JPG

  • Une market place HPE France dédiée à l’intelligence artificielle. Son but est de parler de cas d’usage de manière concrète et d’en faciliter l’adoption. On sait le rôle que les startups peuvent jouer pour accélérer l’innovation. Cette place de marché établit les relations entre des start-up focalisées sur des solutions d’intelligence artificielle et les entreprises. HPE fournit les moyens et les méthodes pour industrialiser les solutions à l’échelle d’une entreprise.

 

  •  Des centres d’excellence de deep learning en partenariat avec NVIDIA HPE a développé avec NVIDIA un étroit partenariat pour intégrer ses technologies de GPU (Graphical Processor Unit) et pour constituer plusieurs centres d’excellence dans le monde. Les clients ont la possibilité de réaliser leurs propres tests dans ses centres (sur place ou à distance) après avoir défini au cours d’un atelier les cas d’usages sous tendus par le deep learning. Les clients participent à des démonstrations accompagnés par des experts HPE et NVIDIA pour traiter les aspects technologiques et à s’assurer que le deep learning répond bien aux besoins business identifiés.

 

  • Des experts pour faire le lien entre le cas d’usage et les moyens techniques. Dès que l’on s’attaque à des cas d’usage qui touchent des processus métiers ou industriels il devient nécessaire de travailler en mode projet et de définir un véritable plan de route pour identifier et mettre en œuvre tous les composants de la solution. C’est le rôle que joue notre organisation PointNext qui possède des compétences spécifiques sur l’intelligence artificielle et s’appuie sur des centres de compétences et de démonstrations européens.

La feuille de route IA avec HPE PointNext.JPG

 L’intelligence artificielle a quitté le domaine de la science-fiction pour gagner les entreprises. Elle va impacter considérablement leurs capacités d’innovations et de modernisation. Il est donc urgent de s’intéresser sans attendre aux cas d’usage concrets que l’IA permet.

 

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IA Business Development and NVIDIA Alliance manager
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À propos de l'auteur

Jerome

Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, VDI, computing, datacenter