Les impacts de l’intelligence artificielle sur les entreprises industrielles (du futur)

Interview avec Vincent Lecerf docteur en intelligence artificielle, spécialiste des technologies numériques et de leurs impacts dans les différents secteurs d’activités

La place de l’Intelligence Artificielle dans l’industrie 4.0 va engendrer des modifications importantes du fait de l’irruption du digital. Mont-Blanc Excellence Industries est un dispositif qui permet d’accompagner les entreprises industrielles vers ces nouvelles transformations grâce à un diagnostic à 360° et un plan d’actions.

Identifier l’impact de l’Intelligence Artificielle dans les processus, dans la place de l’Homme et dans les business models et mettre en place des actions est un
enjeu majeur pour construire un avenir adaptées aux évolutions technologiques.

On parle et on entend beaucoup de choses sur l’intelligence artificielle ou IA, mais que signifie concrètement cette discipline ?

La norme Iso 2382-28 définit l’intelligence artificielle (ou informatique avancée) comme la capacité d’une unité fonctionnelle à exécuter des fonctions généralement associées à l’intelligence humaine, telles que le raisonnement et l’apprentissage. Une sorte de combinaison des meilleurs algorithmes qui soient.

D’où le rôle majeur du Big Data… et de l’accroissement de la puissance de calcul ?

Effectivement, puisque Big Data est l’énergie même de l’intelligence artificielle, ce dont elle se nourrit. Et ce, à une époque où la puissance des ordinateurs double tous les 18 mois, si l’on intègre la loi de Moore (le Pdg d’Intel, Ndlr).

 

Cette “puissance de calcul“ est accessible dans Cloud mais aussi dans nos terminaux (PC, mobiles, tablettes) qui permettent d’exploiter les IA au quotidien. Avec l’IA, nous entrons dans un autre monde… un monde où notre vision des choses est décuplée et exponentielle, comparativement à notre vie, somme toute très linéaire.

 

D’où l’enjeu majeur pour les entreprises de récupérer leurs datas –de l’or à l’état pur –, et de les stocker pour qu’elles puissent être utilisées aujourd’hui et demain.

C’est à partir de ces données de masse que l’IA pourra apprendre, et engendrer de la connaissance. De fait, certains métiers comme la production, les expertises, la formation, la finance sont amenés à évoluer considérablement.

On parle et on entend beaucoup de choses sur l’intelligence artificielle ou IA, mais que signifie concrètement cette discipline ?

La norme Iso 2382-28 définit l’intelligence artificielle (ou informatique avancée) comme la capacité d’une unité fonctionnelle à exécuter des fonctions généralement associées à l’intelligence humaine, telles que le raisonnement et l’apprentissage. Une sorte de combinaison des meilleurs algorithmes qui soient.

Impact de l'Intelligence Artificielle sur l'économie

Laurent ALEXANDRE

Intervention au Sénat le 19.01.2017 pour parler de l’impact de l’Intelligence Artificielle sur la société et l’économie française.

Aujourd’hui lorsqu’on évoque l’intelligence artificielle, on parle plutôt d’ “IA faible“…qui se trouve à des années-lumière de ce que les scientifiques nomment l’“IA forte“ ?

À l’appellation intelligence artificielle faible (IA faible), je préfère le terme plus approprié d’ “intelligence artificielle spécialisée“, même si il est vrai que nous sommes à des années-lumière de l’IA forte, si tenté qu’elle se concrétise un jour (cf. la citation d’Andrew Ng). L’IA spécialisée consiste à faire exécuter par une machine des tâches que l’homme accomplit en utilisant son intelligence.

 

Aujourd’hui ces actions intelligentes se résument à reconnaître, analyser, proposer et dialoguer. On distingue deux types d’IA spécialisées : l’apprentissage automatique ou Machine learning.

Dans ce cas précis, la machine ingère et analyse un nombre phénoménal de données que l’homme lui soumet pour construire un traitement intelligent (certains travaux démontrent que l’on peut soumettre des données construites artificiellement, et obtenir de très bons résultats).

 

L’autre IA réside dans le développement d’un logiciel spécifique, appelé aussi expertise numérisée, s’inspirant de l’expertise humaine. Cette “IA expert“ connait des champs d’application importants et concernent les métiers de lettres, les banques, le droit, les assurances, le notariat et les RH.

Cette expertise numérisée raisonne, dialogue et génère des propositions (textuelles) comme le ferait un spécialiste.

 

Quant à l’IA forte, elle se résumerait à de la conscience artificielle. Personne aujourd’hui ne sait faire cela, et cela reste du domaine de la science-fiction.

Deux approches différentes de l'intelligence artificielle

Apprentissage automatisé : apprentissage profond ou par renforcement

 

  • Apprentissage automatique à partir de beaucoup de données de qualité étiquetées par l’homme (ou données construites artificiellement).
  • Système opaque, difficile de faire expliquer par la machine une solution.
  • Ne traite pas l’exception.
  • Ne traite pas la nouveauté.

 

DATASCIENTIST

Expertise numérisées

 

  • Programmation par des experts développeurs et nécessite des experts métiers (connaissances structurées).
  • Règles lisibles, l’IA est capable d’expliquer son raisonnement en argumentant.
  • Favorable à la déduction et aux relations sémantiques.

 

DEVELOPPEURS/EXPERTS

Quelles sont les techniques d’IA influentes à l’heure actuelle ?

Dans le monde du jeu, des IA sont parvenues à supplanter l’homme. À commencer par AlphaGo développé par Deep-Mind (Google), qui en 2016 a gagné contre deux champions du monde au jeu de Go.

Plus récemment encore, en octobre, AlphaGo Zéro a battu AlphaGo (0 à 100 !) en apprenant tout seul à partir des règles de jeu et en jouant contre lui-même. Deep Blue (IBM) l’a aussi emporté en 1997 sur le champion du monde d’échec Gary Kasparov. Tout comme Watson (IBM) a marqué l’histoire en 2011 en battant le vainqueur du jeu télévisé américain Jeopardy.

 

Les jeux ne sont pas le seul secteur concerné. Les techniques de perception visuelle et auditive (images, vidéos, paroles, son) connaissent des avancées considérables. Les Chinois ont programmé un système de reconnaissance faciale (avec un taux d’erreur de 0,001 % !)…

 

Des IA peuvent désormais évaluer l’humeur de leur interlocuteur. Plus incroyable encore, Watson est capable d’établir un diagnostic
dans le traitement des cancers et de développer de nouvelles molécules dans des domaines de recherches très pointus.

 

Dans le traitement du langage, d’autres techniques, mises au point notamment par Yseop, permettent de comprendre le contenu d’un texte (articles, mails…), de générer des rapports d’expertise, des compte-rendus, des commentaires sportifs et financiers…

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