Big data et IA : un duo gagnant pour les entreprises

L’IA est un sujet très en vogue depuis l’apparition de ChatGPT, mais son concept existe depuis bien plus longtemps. Alors que beaucoup se sont émerveillés de voir ChatGPT rédiger des textes (presque) plus vrais que nature, Dall-e, Midjourney, Synthesia, Riffusion et même Deepl faisaient déjà partie d’une lignée d’Intelligences Artificielles existant bien avant le célèbre rédacteur.

Les IA sont des outils employés depuis longtemps dans de nombreux domaines, bien avant que ChatGPT ne rende à nouveau cette technologie tendance et accessible au grand public. Les entreprises avaient déjà vu le potentiel de cette technologie et n’ont pas attendu pour l’intégrer dans leurs processus. Cela leur à permis d’améliorer leurs activités.

Remise en contexte

Les fondements théoriques ont été posés dans les années 40 et 50 via les travaux d’Alan Turing (avec le test de Turing permettant d’évaluer la capacité d’une machine à exhiber un comportement intelligent) et Norbert Wiener (qui a introduit le domaine de la cybernétique).

Au fil des années, l’IA a évolué avec les 1^ers programmes informatiques. Ces derniers étaient capables de réaliser des tâches d’intelligence limitée (règles logiques, algorithmes…). Puis, de nombreuses innovations ont vu le jour, permettant à ces programme de toujours gagner en efficacité :

• Apparition des réseaux neuronaux, puis des réseaux de neurones profonds.
• Apprentissage automatique.
• Et enfin le « deep learning » et les réseaux neuronaux convolutifs (employés dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel).

Dans les années à venir, toutes les données générées par capteurs seront difficiles à exploiter. Les data ingénieurs sont une main d’œuvre précieuse, sollicitée en permanence pour exploiter les données dans leur totalité et ce, dans tous les secteurs. Jusqu’à présent, cette profession était réservée à des personnes formées à leur exploitation, mais montrait rapidement ses limites et était peu rentable. Aujourd’hui, le Big data et l’Intelligence Artificielle permettent de s’affranchir des contraintes humaines (sur les aspects de classification, indexation et recherche d’informations) tout en exploitant au mieux les données à disposition (découverte de schémas, détection d’anomalies ou encore prise de décisions prédictives). Mais comment cela se fait-il concrètement ?

Transformation des process entreprises

Ces deux technologies transforment les entreprises en profondeur, leur permettant de mieux optimiser l’ensemble de leurs opérations. Afin de mieux comprendre, nous vous avons listé quelques cas d’usage :

Marketing :

• Personnalisation de l’expérience client : Collecte et analyse de données sur les caractéristiques clients (préférences, comportements…) afin d’apporter un message personnalisé.
• Chatbots et assistance virtuelle : Assistance instantanée et personnalisée 24h/24
• Analyse prédictive : analyse de données historiques du marché pour identifier les tendances et établir la bonne stratégie et donner une prévision de la demande.
• Optimisation de la publicité en ligne : ajustement des budgets et du ciblage des annonces en fonction des performances passées.

Finance :

• Gestion des investissements
• Détection de la fraude dans les transactions financières
• Service à la clientèle : chatbots destinés à l’assistance client
• Evaluation des risques de crédits
• Trading algorithmique
• Gestion des risques
• Automatisation des processus

En résumé, l’automatisation des process des entreprises permet de nombreux avantages. Réduction des coûts, amélioration de la qualité des services, meilleures réponses aux besoins des clients… L’ensemble de leur business se voit dès lors perfectionné.

De plus, le big data et l’IA permettent aux entreprises une meilleure anticipation des risques et des opportunités via l’utilisation de modèles statistiques et d’outils d’analyse prédictive. Cela permet ainsi de mieux anticiper les besoins des clients, les tendances du marché et les risques liés aux opérations

Néanmoins, la garantie de l’efficacité de ces deux technologies réside avant tout dans leur complémentarité. L’IA est très utile pour extraire des informations dans de grandes quantités de donnée, tandis que le Big Data est indispensable pour entraîner et améliorer les modèles d’IA. C’est ce que l’on nomme la Convergence. Cette synergie des deux technologies permettra aux entreprises de se développer encore plus rapidement et de manière plus efficiente.

C2S dans la Data et l’IA

Chez C2S, nous mettons à profit ces technologies dans la réalisation de projets innovants. Ils sont de parfaits exemples de l’implication de la Data et de l’IA dans les processus métiers :

• Le C2S Labs est un projet ayant pour objectif d’analyser l’impact du passage des véhicules sur une route équipée de capteurs. Ces derniers permettent par la suite d’identifier la nature du véhicule afin de prédire le degré d’usure de la route en fonction des tendances de passage de véhicules. L’IA retranscrit alors ces données pour donner des prévisions d’usure (nids de poule, etc.).
• En partenariat avec Bouygues Energie & Services, le lancement d’une IA permettant de détecter les défaillances dans les bornes de recharge de voitures électriques a également vu le jour. Cette innovation a été conçue afin d’identifier la gravité d’une défaillance, et de décider de la nécessité de faire intervenir un technicien, réduisant ainsi les coûts de service.

Ainsi, le big data et l’IA sont deux technologies ayant à l’impact croissant sur les entreprises. En combinant ces deux technologies, les entreprises peuvent obtenir des insights précieux pour améliorer leur performance et leur compétitivité.

Les enjeux business liés au Big Data et à l’IA sont de plus en plus nombreux, en particulier dans la compréhension des clients et des marchés. En collectant et en analysant des données sur les comportements d’achat, les préférences et les besoins, les entreprises peuvent améliorer leur segmentation de marché, leur ciblage publicitaire et leur offre de produits et de services. Mais cela ne s’arrête pas uniquement au business pur. Aujourd’hui, ces innovations concernent l’ensemble des secteurs et offrent de nombreuses pistes d’amélioration. On peut par exemple penser au domaine de la santé qui voit son nombre d’opportunités exploser avec l’arrivée de la Data et de l’IA. La découverte de nouveaux médicaments, l’amélioration des diagnostics médicaux, la personnalisation des traitements jusqu’alors trop complexes et trop coûteux à mettre en œuvre, ou tout simplement l’amélioration des soins en général, font partie des actions réalisables grâce à une bonne utilisation de ces deux outils.

Big Data et IA : deux technologies aux forts Enjeux Ethiques

L’avenir de l’entreprise et de notre société au sens large sera donc indéniablement lié aux innovations engendrées par l’Intelligence artificielle et le Big Data. Pourtant, il est important de souligner que leur utilisation industrielle n’est que très récente. Il s’agit encore d’un territoire inexploré, avec ses limites et des enjeux éthiques qui doivent être rapidement définis. Il est important de garder à l’esprit que l’IA est naturellement construite sur un biais, car produite à partir de données humaines naturellement imparfaites. La police américaine en est un triste exemple. Le 25 novembre 2022, un Afro-américain avait été arrêté à tort et emprisonné 6 jours avant d’être relâché. La raison ? L’utilisation d’une intelligence artificielle spécialisée dans la reconnaissance faciale. Il a par la suite été démontré que cet outil était 100 fois plus susceptible de mal identifier les personnes asiatiques et noires.

De nombreuses préoccupations éthiques se manifestent donc, tant dans un cadre sociétal qu’entrepreneurial. La confidentialité des données, la transparence des algorithmes, les biais algorithmiques ou encore l’automatisation des emplois sont des mesures que les entreprises et les gouvernements se doivent d’explorer afin de garantir une utilisation responsable de L’Intelligence Artificielle. Comme souvent avec les nouvelles technologies, la législation est souvent en retard sur les avancées technologiques (voir l’exemple récent avec les cryptos monnaies).

De même, de nombreuses questions se posent quant à l’exploitation du Big Data, notamment celles du traitement et stockage de grande quantité de données, de la gestion de leurs nombreux formats, du nettoyage des données brutes ou encore de leur interprétation.

En somme, l’IA et le big data constituent un duo gagnant pour les entreprises. Les enjeux business sont multiples, de la meilleure compréhension des clients à l’amélioration de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, en passant par la détection des défaillances dans les bornes de recharge de voitures électriques… Leur usage et leur potentiel sont sans limite. Il n’incombe qu’aux utilisateurs d’employer ces technologies avec parcimonie, de manière éthique et responsable.