L’intelligence artificielle : un investissement technologique à mettre en avant dans votre budget informatique 2023 ?
La tendance de l’intelligence artificiel et du machine learning en plein boom : qu’en est-il vraiment ?
Gartner note que l’IA « fait partie des technologies les plus perturbatrices des 10 prochaines années en raison de l’extrême puissance de calcul, des quantités de données presque illimitées et des progrès sans précédent réalisés dans le domaine des réseaux neuronaux profonds. Ces évolutions permettront aux entreprises dotées de technologies d’intelligence artificielle d’exploiter les données pour s’adapter à de nouvelles situations et résoudre des problèmes auxquels personne n’a jamais été confronté jusque-là ».
L’intelligence artificielle fait parti des postes de dépenses majeures dans les investissements technologiques. Cependant la plupart des investissements actuels dans l’intelligence artificielle sont réalisés par les divisions R&D internes des « digital natives » comme Amazon, Baidu et Google qui regorgent de cash. Ce qui se passe à l’extérieur de ce cercle est toujours en discussion ou en phase d’expérimentation. Une enquête réalisée par ServiceNow auprès de 500 DSI de 25 industries a montré que :
- seulement 3 % d’entre eux utilisaient l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle dans leurs entreprises,
- 20 % utilisaient de l’intelligence artificielle dans certains secteurs,
- 26 % pilotaient des projets tests
- et 40 % étaient encore en phase de recherche et de planification.
Le rôle du DSI dans la préparation à l’IA : priorité sur la donnée avant d’investir
Une stratégie axée sur les données, qui permet à une entreprise d’adopter rapidement les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine, accélérera le rythme du changement et favorisera la différenciation concurrentielle. L’une des clés des processus d’apprentissage machine réside dans la qualité des données qui servent à entraîner les modèles d’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle peut changer la donne pour l’entreprise, mais le succès ne sera peut-être pas au rendez-vous si un préalable important n’est pas pris en compte : la qualité des données sous-jacentes.
La DSI devra mettre en place les bonnes compétences pour entraîner les algorithmes d’IA. L’automatisation des tâches routinières par de l’intelligence artificielle permet aux personnels de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée. Le training des algorithmes d’apprentissage machine, dont dépendra la qualité de l’exécution des tâches, fait partie de ces activités. Le rapport du MIT précise que « la valeur commerciale créée à partir de l’IA est directement liée à l’apprentissage des algorithmes d’intelligence artificielle » en général à partir des données spécifiques à l’entreprise. Le succès de cet apprentissage dépend de la qualité du SI, de son infrastructure, de sa capacité à rassembler des données d’apprentissage pertinentes.
Gartner recommande aux DSI de construire ou d’acquérir les outils nécessaires pour assurer la qualité des données, de former leurs équipes à les utiliser correctement.
