L’intelligence artificielle peut-être définie comme l’ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine ( raisonnement, apprentissage …).Le terme « Intelligence Artificielle » créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le cigle (IA) ou AI en anglais ( Artificial Intelligence) Types d’intelligence artificielle On distingue deux types d’Intelligence Artificielle qui sont:L’Intelligence Artificielle Forte et l’Intelligence Artificielle Faible. La première fait référence à une machine capable non seulement de produire un comportement intelligent, mais d’éprouver une impression d’une réelle conscience de soi, « de vrai sentiments », et une « compréhension de ses propres raisonnements ». Cette Intelligence Artificielle n’existe pas encore, cependant on pense qu’elle aurait la même capacité de réflexion qu’un être humain et qu’elle soit consciente de sa propre existence.Selon les tenants de l’IA Forte, si à l’heure actuelle il n’y a pas d’ordinateurs ou de rebots aussi intelligents que l’être humain, ce n’est pas un problème d’outils mais de conception. Distinction entre intelligence artificielle, machine learning et deep learning Il y’a une confusion fréquente dans le débat public entre « Intelligence Artificielle », apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond ( deep learning). Et pourtant, ces notions ne sont équivalentes, mais sont imbriquées: L’Intelligence Artificielle englobe le machine learning , qui lui-même englobe le deep learning L’Intelligence Artificielle peut aussi englober plusieurs autres types de briques logicielles, comme les moteurs de règles. Exemples de domaines d’application – Finance et banque La banque avec des systèmes d’experts d’évaluation de risque lié à l’octroi d’un crédit ( crédit scoring);La finance avec des projets comme ceux du Bridgewater Associates où une Intelligence Artificielle va gérer entièrement un fonds ou encore la plateforme d’analyse prédictive. – Armée Le domaine militaire utilise des systèmes tels que les drones, les systèmes de commandement et d’aide à la décision. Son utilisation est de plus en plus importante dans ce domaine. Les USA dépensent des milliards de dollars dans les recherches sur tous les domaines requis à l’automatisation de l’armement militaire. Une vraie course d’armement en IA est en cours de nos jours et dans les années à venir. – Les jeux vidéos L’Intelligence Artificielle a par exemple été utilisée pour les bots de jeux vidéo, qui sont conçus pour servir d’opposants lorsque les humains ne sont pas disponibles ou désirés. – La santé L’intelligence artificielle est utilisée dans plusieurs solutions proposées dans le domaine de la santé par exemple pour accélérer le processus de diagnostic, avec un taux de précision qui pourrait dépasser celui de l’homme. L’IA peut aussi favoriser la conception de nouveaux médicaments et réduire le temps qui sépare la découverte d’une molécule de sa mise sur le marché. – Le traitement du langage naturel Concerne les programmes de reconnaissance vocale, les robots de conversation (chat bot) et bien d’autres. Des applications développées grâce à l’IA sont ainsi utilisées pour réaliser rapidement des tâches plus ou moins fastidieuses pour l’homme. Elles sont capables de structurer un document volumineux, de traduire instantanément un texte ou une conversation en plusieurs langues, de résumer des textes ou encore de répondre à des questions récurrentes. Le cas de la publicité online : les éditeurs Les éditeurs de contenu génère tout ou partie de leur activité par les espaces dédiés à la publicité online.Ils se rétribuent soient directement par l’intermédiaire de leur propre régie publicitaire (Facebook, Google), soit par l’intermédiaire de régie d’affiliation ou display(Google, Criteo), qui leur reversent un certain montant.
La donnée, une richesse inespérée pour votre entreprise
Après plusieurs années d’expériences sur le marché, les entreprises ont nécessairement à leur disposition une grosse base de données grâce à la collecte en permanence d’informations liées à tous les départements. Nous savons tous que le but d’une entreprise est la recherche de profit toujours encore et encore. Mais rien de tout ceci n’a de sens que lorsque l’entreprise est consciente de l’enjeu de ses bases de données. Le but de cet article est de vous expliquer comment les entreprises peuvent davantage accroître leurs chiffre d’affaires grâce à leurs bases de données. Les types de monétisatisation de la base de données Dans l’optique de recherche de meilleurs profits, l’entreprise peut décider de commercialiser sa base de données. Pour ce faire, l’entreprise peut opérer 3 ( trois) choix: Vendre les données directement de façon autonome Echanger les informations Améliorer ses performances ou à créer de nouveaux produits/services La vente directe Comme son nom l’indique, c’est vendre directement. Pour ce cas précis, l’entreprise peut décider de la vente par facturation de sa base de données par unité ou par critère. Par exemple une banque peut vendre à une entreprise de vente de produits de luxes une base de données des fiches qui renseignent nom, prénom, âge, adresse, solde matricule…. cette dernière ayant comme cible de CSP+ aura à sa disposition une base de données de prospects qualifiés. Echange d’informations Une ou plusieurs entreprises qui évoluent dans des secteurs d’activités différents peuvent échanger des informations sur la base de choix de critères en fonction de leurs besoins. Par exemple, un opérateur de télécommunication qui propose des solutions de paiements peut échanger sa base de données des abonnés qui habitent autour de la zone de chalandise d’une entreprise qui évolue dans la grande distribution et cette dernière lui donne en échange la base de données de l’ensemble des clients qui achètent chez elle et qui payent via les solutions de paiement des concurrents de l’opérateur. Cette dernière, une fois la base de données à sa possession, peut mettre en place une stratégie d’adoption dont l’objectif c’est de convertir l’ensemble des prospects qualifiés sur la base de données en clients. Améliorer ses performances ou a créer de nouveaux produits/services L’objectif d’une bonne gestion de bases de données, c’est de constituer un ensemble compréhensible de références sur toute la data de votre entreprise. En faisant une analyse et interprétation des données de l’entreprise basées sur les objectifs fixés, de manière poussée , il est de toute évidence d’en tirer des conclusions positives ou négatives. L’entreprise peut en fonction de ses objectifs saisir les résultats dans le but d’améliorer sa performance ou à créer de nouveaux produits ou services. Bonne lecture!!