Depuis quelques mois l’intelligence artificielle est sur le devant de la scène. De l’apprentissage machine, l’offre du marché évolue vers des modèles plus complexes utilisant du Deep learning et des fonctionnalités qui ne font plus seulement des prévisions ou des prédictions mais qui automatisent la prise de décision si nécessaire.
AERA TECHNOLOGY VEUT QUE L'ENTREPRISE PUISSE ÊTRE GÉRÉE COMME UNE VOITURE CONNECTÉE.x
Le deep learning ou apprentissage profond est un type d'intelligence artificielle dérivé du machine learning (apprentissage automatique) où la machine est capable d'apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d'exécuter à la lettre des règles prédéterminées.
Ce type de solutions s’appuie sur des réseaux de neurones à l’image de ce qui se passe dans le cerveau humain. Ces neurones composés en différentes couches reçoivent et interprètent les informations provenant des couches précédentes. A chaque étape les mauvaises réponses sont éliminées et renvoyées vers la couche précédente pour affiner le modèle mathématique. Au fur et à mesure, le programme réorganise les informations en blocs plus complexes. Il connaît aujourd’hui de nombreuses applications qui vont des agents conversationnels des assistants digitaux aux robots intelligents ou à la voiture connectée ou encore à la prédiction financière et au trading automatisé.
Tous les éditeurs du marché ne vont pas aussi loin. Il faut constater cependant que la plupart des logiciels aujourd’hui intègre des fonctions d’intelligence artificielle ou d’apprentissage machine. Pour certains comme Salesforce, l’outil d’intelligence artificielle (Einstein) fait partie intégrante de la plate-forme de base de l’éditeur et apporte ses fonctionnalités à l’ensemble des logiciels de l’éditeur. Il propose ainsi des « next best actions » ou les actions les plus pertinentes pour répondre à un problème de l’utilisateur.
Entreprise se dirigeant par elle-même
Aera Technology, une jeune entreprise franco-américaine, généralise le recours à l’intelligence artificielle pour proposer une « entreprise se dirigeant par elle-même » à l’image d’une voiture connectée en indiquant des réponses à des problèmes complexes comme une optimisation des stocks ou d’une chaîne d’approvisionnement. On s’approche véritablement de l’informatique cognitive qui fait intervenir des systèmes d'auto-apprentissage qui utilisent l'exploration de données (data mining), la reconnaissance de schémas et le traitement du langage naturel, pour tenter de reproduire le mode de fonctionnement du cerveau humain. L'objectif consiste à créer des systèmes automatisés capables de résoudre des problèmes sans nécessiter d'intervention humaine. Cela devrait être la prochaine étape apportant encore plus d’automatisation dans la prise de décision dans les entreprises. Jusqu’à présent, les systèmes laissaient l’humain décider en dernier ressort. Les possibilités offertes par le cognitif vont certainement rebalancer les choses en laissant certaines décisions prises automatiquement par les systèmes et d’autres plus critiques dont l’humain décidera. ❍
LA SOLUTION D'AERA UTILISE DES "CRAWLERS" AFIN DE CARTOGRAPHIER LES GRANDS SYSTÈMES TELS QUE SALESFORCE, SAP OU ENCORE ORACLE.
Cet article est paru dans le dossier Tendances 2019 de L'Informaticien n°174.
