Personne ne peut nier que nous vivons la décennie de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle est utilisée dans tous les domaines, du marketing aux achats en ligne, en passant par la détection des délits et même comme assistant personnel. Alors que nous continuons à voir l’IA en action tout autour de nous, l’hésitation initiale que la plupart des personnes et des entreprises avaient à l’égard de l’IA s’estompe lentement. Aujourd’hui, les équipes commencent à réaliser le véritable potentiel des systèmes d’apprentissage de l’IA et à comprendre que, lorsqu’elle est bien utilisée, l’IA peut être un outil incroyable qui permet non seulement de stimuler la productivité, mais aussi de rendre les processus et les personnes plus efficaces.
Les systèmes d’apprentissage de l’IA sont une véritable bouffée d’air frais. Une fois que les équipes sont suffisamment à l’aise pour commencer à adopter les systèmes d’apprentissage de l’IA et à les utiliser efficacement, elles peuvent être certaines que leurs décisions seront prises sur la base de données réelles et non de suppositions. Qui plus est, comme ils stockent et traitent des quantités massives de données historiques, les logiciels d’apprentissage de l’IA peuvent prédire avec précision les résultats futurs et alerter les équipes sur des scénarios potentiellement risqués bien avant qu’ils ne se produisent même.
Qu’est-ce qu’un système d’apprentissage par l’IA, comment fonctionne-t-il et pourquoi est-il si populaire dans les entreprises ? Nous aborderons toutes ces questions et bien d’autres encore dans ce blog.
Qu’est-ce qu’un système d’apprentissage par l’IA ?
Les systèmes d’apprentissage de l’IA sont des systèmes conçus pour apprendre à partir de données existantes et en exploiter au mieux les résultats. Ces systèmes sont alimentés par des volumes massifs de données dont ils tirent des enseignements de différentes manières. Au minimum, ces systèmes d’apprentissage intelligents sont censés identifier les tendances, reconnaître les schémas récurrents dans les données, faire des déductions et des prédictions, et même prendre des décisions sans nécessiter d’intervention humaine.
Basés sur des modèles intelligents, ces systèmes d’apprentissage automatique peuvent également s’intégrer à d’autres systèmes utilisés par les entreprises, ce qui permet à toutes les équipes de travailler avec les dernières données disponibles et d’être sur la même longueur d’onde. Cela permet d’éviter les problèmes de duplication, de travailler sur des données obsolètes et même de s’assurer que les équipes n’ont pas besoin d’effectuer la même tâche plusieurs fois car tout est enregistré.
Comment fonctionnent les systèmes d’apprentissage de l’IA ?
Les systèmes d’apprentissage de l’IA s’appuient sur une ou plusieurs techniques et algorithmes pour traiter et interpréter les données. Ces techniques et algorithmes vont des modèles d’apprentissage automatique aux réseaux neuronaux, qui ressemblent à la façon dont les humains apprennent.
La préparation des données est un élément important de tout système d’apprentissage par l’IA. Les données pouvant exister sous différents formats et à différents endroits, il est important de les collecter et de les structurer de manière à faciliter leur traitement par le modèle d’apprentissage. Dans presque tous les cas, les données sont également inondées d’informations non pertinentes ou de « bruit » qui monopolisent inutilement la puissance de traitement. Pour éviter cela, les données doivent également être nettoyées afin que le modèle d’apprentissage automatique ou le système d’apprentissage de l’IA ne soit alimenté que par des données réellement importantes.
Ensuite, le modèle est entraîné sur des données existantes et alimenté avec des conditions et des paramètres qui minimisent le risque d’erreurs. Étant donné que les données dans les entreprises augmentent à un rythme sans précédent, plusieurs itérations pourraient être nécessaires pour s’assurer que le modèle fonctionne exactement comme requis.
Une fois le processus de formation initial terminé, les modèles d’apprentissage automatique sont testés et validés à l’aide d’ensembles de données qui n’ont pas été utilisés dans le processus de formation, afin que les modèles soient prêts à être utilisés à grande échelle. Une fois cette étape franchie, le système d’intelligence artificielle peut être utilisé de manière non supervisée, car il fera des déductions précises et fournira des informations à partir de toutes les données qui lui sont fournies.
Comment les entreprises utilisent-elles les systèmes d’apprentissage par l’IA ?
Étant donné que les systèmes d’apprentissage de l’IA comme Intalio Insight peuvent essentiellement être formés sur toutes sortes de données, il existe une multitude de cas d’usage pour lesquels ces systèmes peuvent être utilisés dans les entreprises. Jetons un coup d’œil à quelques-uns d’entre eux :
1.Maintenance prédictive
La maintenance prédictive est l’un des cas d’usage les plus courants des systèmes d’apprentissage de l’IA. Étant donné que la maintenance prédictive nécessite beaucoup de connaissances sur le fonctionnement des processus, des flux de travail et des systèmes au sein d’une entreprise, les systèmes d’IA intelligents constituent l’outil idéal pour aider à la maintenance prédictive. Les systèmes d’IA peuvent être formés à partir des données de l’organisation, de sorte qu’ils connaissent exactement le type de résultat auquel on peut s’attendre lorsque certaines situations ou anomalies se produisent.
Prenons l’exemple d’un système d’apprentissage de l’IA utilisé pour la maintenance prédictive dans une grande entreprise aéronautique. Étant donné que le système d’apprentissage automatique sera formé sur la flotte d’avions existante et disposera d’informations complètes sur l’état de la flotte, les besoins en stocks et d’autres détails de ce type, le système sera facilement en mesure d’informer les équipes si une certaine pièce doit être remplacée ou si un avion est inapte au vol.
2. Service client
De nos jours, les clients s’attendent à un service de qualité à chaque fois, qu’ils aient acheté quelque chose d’aussi grandiose qu’un climatiseur ou d’aussi simple qu’une paire de chaussures. En utilisant des chatbots équipés de systèmes d’apprentissage de l’IA, les entreprises peuvent offrir le service client que les gens attendent aujourd’hui. Les modèles d’IA peuvent être entraînés sur une variété de scénarios, ce qui les rend aptes à traiter efficacement toutes sortes de problèmes, des dommages aux remboursements en passant par les retours.
Étant donné que la plupart de ces systèmes ont également accès aux habitudes d’achat, les chatbots et autres IA pour le service à la clientèle peuvent également être utilisés pour faire de la vente incitative aux clients qui sont plus susceptibles de dépenser pour différents produits ou services.
3. Tarification dynamique
Il n’est pas surprenant que les entreprises modifient régulièrement leurs prix en raison d’un certain nombre de facteurs allant de l’offre et de la demande à la saisonnalité. Les modèles d’IA peuvent être formés sur les données historiques des ventes pour reconnaître les tendances et comprendre comment les prix devraient être modifiés à différents moments de l’année.
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