Intelligence artificielle : au-delà du buzz, un défi d’envergure

Les applications de l’intelligence artificielle (IA) sont en plein essor. Longtemps cantonnées aux laboratoires de recherche et à la science-fiction, elles sont désormais une réalité concrète pour les entreprises et leurs clients. Google emploie le deep learning, une technique d’IA, pour perfectionner plusieurs de ses produits phares comme Search, Gmail, YouTube ou Maps. Les assistants virtuels, Siri, Cortana et consorts, ont investi nos ordinateurs et nos téléphones. Watson, un logiciel d’IA développé par IBM, épaule de nombreuses enterprises dans leurs relations clients. Au Crédit Mutuel, par exemple, il analyse les 350 000 courriels quotidiens des clients, les classe en fonction de leur urgence et, pour certains, prépare une réponse type que les chargés de clientèle personnalisent ensuite. Chez Bouygues Telecom, Watson interagit avec les clients via un chatbot – un robot logiciel pouvant dialoguer avec un individu par le biais de conversations automatisées, en langage naturel – pour les aider à brancher leur box Internet.

Constatant ces avancées impressionnantes, de nombreux experts suggèrent que nous sommes à l’aube d’une « nouvelle révolution industrielle ». Les dirigeants en sont eux-mêmes convaincus. Selon plusieurs sondages, 85 % d’entre eux estiment que l’IA pourrait leur offrir un avantage concurrentiel – ou les aider à préserver celui qu’ils ont déjà. Et la même proportion prévoit d’investir dans l’IA dans les deux à trois ans qui viennent.

Cependant, les experts mettent également en garde contre le phénomène de « ruée vers l’IA ». Comme tout nouvel outil, il convient d’en identifier les usages pertinents, ainsi que les conditions de fonctionnement optimales. Ainsi, par exemple, l’IA exige un volume abondant de données. Elle nécessite aussi de faire coopérer des collaborateurs humains avec des dispositifs soupçonnés, à tort ou à raison, de prendre leur place – ce qui n’a rien d’évident. Au final, il ressort que la valeur ajoutée de l’IA est largement conditionnée par des facteurs non technologiques. Trois conditions de succès ressortent en particulier :

- Veillez à bien délimiter les terrains propices à l’IA dans votre entreprise.

- Mettez en place un dispositif d’accompagnement pour faciliter l’acceptation des outils « intelligents ».

- Assurez une maintenance suivie des algorithmes.