Savoir utiliser l'IA et le Big Data pour maximiser ses performances

Défense, santé, finance, industrie... Rares sont aujourd’hui les secteurs à ne pas avoir franchi le pas de l’intelligence artificielle (IA). Plus qu’une option dont les entreprises peuvent bénéficier, cette technologie représente des possibilités infinies et un potentiel de développement impressionnant pour les années à venir. Un outil précieux, qui décuple ses capacités au contact du ​Big Data​. Alors, quels en sont les avantages, mais aussi les limites ? Quels enjeux business découlent de l’association du Big Data et de l’intelligence artificielle ?

Utiliser l'IA et le Big Data : un réel enjeu business

De la logistique à la comptabilité, en passant par les ressources humaines, l’IA trouve sa place au cœur de tous les services. Le principe : combiner données et machines intelligentes pour augmenter le rendement global de l’entreprise. Plusieurs niveaux de l’entreprise et domaines d’activité peuvent en bénéficier.

Big Data et IA pour la cybersécurité

Détecter des comportements suspects, mettre à jour les antivirus, reconnaître les utilisateurs grâce à leur voix, identifier les spams... Face aux menaces qui se multiplient, l’IA a un rôle primordial à jouer : aider les entreprises à neutraliser les actes malveillants, tout en protégeant leurs données sensibles. En analysant des millions d’attaques informatiques et en repérant des modèles, l’intelligence artificielle parvient à identifier les nouveaux procédés mis au point par les criminels du net et donc à les déjouer.

A l’heure du RGPD, assurer la protection et la sécurité de la donnée et devenu primordial.

Big Data et IA pour sa stratégie client

Grand groupe ou petite structure, toute entreprise construit sa stratégie autour d’un élément central : le client. La mission du Big Data combiné à l’IA ? Connaître son acheteur idéal sur le bout des doigts pour adapter ensuite ses produits et ses services. En fonction des informations recueillies (comportement d’achat, attentes, motivations, questionnements...), les marques sont à même de personnaliser les campagnes marketing, d’améliorer le parcours en ligne ou encore de parfaire leur service après-vente.

Big Data et IA dans le domaine financier

Établir des prévisions fiables reste un défi de taille pour les entreprises. Grâce à l’IA et au Big Data, la mise en place d’indicateurs solides permet de générer des prévisions de volume, de mieux gérer ses stocks et donc, de prendre des décisions éclairées quant à la répartition du budget. En clair, allouer les bonnes ressources sur le bon poste, au moment opportun.

Quelle que soit l’activité principale d’une organisation, elle peut bénéficier des avantages du Big Data et de l’intelligence artificielle pour être plus performante sur son marché et dans son fonctionnement interne. Ces technologies s’avèrent être des leviers de performance et de croissance pour les années à venir.

Intelligence artificielle et Big Data, des technologies convergentes

Pour comprendre à quel point ces deux systèmes sont complémentaires, il est nécessaire de revenir à la définition de l’IA. Au sens large, l’intelligence artificielle désigne l'ensemble des technologies capables de reproduire les capacités analytiques d’un être humain. Pour ce faire, la machine doit intégrer une grande quantité de données pour apprendre, se corriger et intérioriser les bons modèles algorithmiques, adaptés aux situations qu’elle rencontre.

Ce processus d’apprentissage est appelé le Machine Learning​ (ML). Le Big data y exerce une influence capitale : plus la machine ingurgite un nombre élevé de données croisées, plus elle sera en mesure de perfectionner ses connaissances et ses déductions, et donc d’imiter les fonctions cognitives de l’intelligence humaine. C’est pour cette raison qu'aujourd'hui, le Big Data et l’IA sont voués à fonctionner ensemble de manière inévitable : on parle même de “Big Data Intelligence”.

Les challenges liés au Big Data et à l'IA

La majorité des entreprises a bien compris l’importance de la donnée pour optimiser son business, et notamment sa prise de décision stratégique. Cette démarche d’entreprise est appelée la Buisness Intelligence et consiste à placer le Big Data et les données de tous les services au cœur du processus désionnel pour faire des choix éclairés, logiques et pertinents.

Cependant, si celles-ci se disent prêtes à se lancer dans l’aventure de l’IA, la réalité semble bien souvent les rattraper. Pourquoi un tel écart entre les intentions des dirigeants et la réalité ? Ce fossé s’explique par différents freins auxquels les entreprises se retrouvent confrontées.

En effet, la mise en place de l’IA dans son organisation exige un certain nombre de ressources financières et humaines, dont les sociétés ne disposent pas toujours. Parmi elles, on retrouve :

• L’aspect financier : le développement et la mise en place de l’IA requiert des investissements conséquents. Des sommes importantes, que les entreprises ne sont pas toujours en mesure de débourser. Manque de visibilité, peur de perdre en rentabilité... Les organisations restent frileuses face à l’intelligence artificielle et au machine learning. Des solutions existent pour financer la R&D, mais elles sont susceptibles de se répercuter sur le prix des produits : un surcoût que le consommateur n’est pas forcément prêt à accepter.
• L’aspect psychologique : perte de repères, manque de confiance dans les algorithmes, crainte de travailler avec des données erronées, peur de détruire des emplois... Privées d’informations, certaines entreprises se montrent méfiantes envers l’IA et le Big Data et préfèrent se mettre en retrait ou attendre que les technologies intelligentes évoluent davantage.
• L’aspect humain : sans salariés qualifiés, pas d’automatisation possible. Malgré une volonté de reproduire un comportement dit “intelligent”, l’action de l’homme demeure absolument essentielle dans le fonctionnement de l’IA. Une façon de travailler qui peut parfois dérouter les employés ! Il est donc impératif d’accompagner les collaborateurs dans ce changement. L’étape indispensable : recruter des profils spécialisés et former les travailleurs, pour leur permettre d'acquérir les réflexes et compétences nécessaires à cette transition.

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