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La démocratisation de l’intelligence artificielle en SSE

27 avril 2018
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L’intelligence artificielle en SSE

À en croire les médias, l’intelligence artificielle est la prochaine menace humanitaire planant au-dessus de nos têtes. Cerveau électronique diabolique et robot rebelle apparaissent fréquemment dans l’imaginaire collectif et sur nos écrans, réduisant l’apport de la technologie à un danger lointain et vaguement problématique. Bien que les enjeux éthiques et sociaux soient appelés à évoluer rapidement afin de suivre le rythme effréné des avancées technologiques, l’IA ne doit pas être cantonnée à cette image tout droit sortie de la science-fiction, mais plutôt être considérée comme un outil ayant sa place dans le développement de diverses sphères économiques mondiales. 

Les principaux acteurs du secteur du marketing ont bien compris les possibilités de cette transformation digitale. Si le côté éthique est parfois mis de côté, les investisseurs de ce domaine ont toutefois réussi le pari de convertir de l’information en valeur réelle. En trouvant réponse à des questions aussi simples que : qu’est-ce que votre client potentiel fait en ce moment même et où se trouve-t-il, les experts ont mis la main sur cette information qui se vend maintenant à prix d’or. Le concept semble facile : créer de la valeur basée sur des questionnements pour ensuite les revendre au plus offrant. 

La réalité est pourtant plus complexe qu’il n’y paraît ! 

Intelligence artificielle et développement durable, compatible ?

Bien que la technologie actuelle ait grandement évoluée pour simplifier la collecte de données, il faut par la suite pouvoir la traiter en temps quasi réel tout en mettant sur pied un algorithme pour le système qui extraira les diamants de ces mines d’informations. C’est ici que l’intelligence artificielle entre en jeu. 

Outre cet engouement pour les nouvelles solutions technologiques, les investisseurs, petits et grands, recherchent également des investissements responsables. L’environnement est certes l’un des aspects que nous associons instinctivement au développement durable, mais la santé, la sécurité des travailleurs, la qualité des produits, l’impact de la chaîne d’approvisionnement ainsi que les considérations communautaires sont aussi des composantes incontournables. Considérant la pression des marchés et des clients pour la performance des organisations en développement durable combiné à l’agilité organisationnelle que la transformation digitale procure aux dirigeants d’entreprise, les experts SSE n’ont d’autres choix que de développer une culture des données et de se familiariser avec les outils et techniques de l’IA, catalyseur dans l’extraction de valeur de ces données. 

Quelles sont donc ces questions simples qui ont aussi leur place dans le développement durable ? Il faut encore une fois regarder du côté des experts en marketing pour s’inspirer : où sont les travailleurs, que font-ils et à quel moment, est-ce que les fournisseurs respectent leurs engagements en matière de certifications, quel est l’impact des matières premières utilisées par mon entreprise et le processus de transformation, etc.  

Une fois les questions primordiales au fonctionnement de votre entreprise identifiées, il faut bien entendu être en mesure d’y répondre. Bon nombre de compagnies ont une quantité astronomique de données, entrées à toute vitesse dans des fichiers Microsoft Excel et Word qui datent des années 80 à 2000, oubliées dans un coin et ne servant à personne. Souvent, le problème n’est donc pas de trouver les données, mais plutôt de les « orchester » dans un système et ensuite d’en extraire l’information utile qui ajoutera de la valeur.  

Commencer le plus tôt possible

C’est tout en votre intérêt de commencer rapidement. Plus vous amassez de l’information, plus vous aurez de la matière à donner à votre système d’intelligence artificielle pour différencier un schéma, une tendance permettant à votre système de s’instruire au fur et à mesure. L’industrie regorge d’exemples à suivre, dont l’histoire de cette petite compagnie manufacturière qui demanda à ses employés, il y a 5 ans de cela, de photographier différentes étapes de la chaîne de montage. L’objectif de ce processus était de pouvoir s’y référer en cas de problèmes dans une démarche d’amélioration de la qualité des produits. Des années plus tard, il y a maintenant assez de photos pour comparer visuellement les produits et détecter les défauts en utilisant un algorithme de reconnaissance d’image. L’entreprise a enfin la capacité d’analyser systématiquement la qualité grâce à cet apprentissage. Il y a énormément de valeur à soutirer des données sans qu’il soit possible de prévoir leur finalité. L’important est d’émettre des hypothèses et de voir à long terme le potentiel de ces informations. 

Trouver l’algorithme idéal 

Le grand défi reste la structuration de l’information. Dès que les données commencent à se désordonner, le sentiment d’impuissance gagne du terrain chez les entreprises. Heureusement, grâce aux modèles de système d’analyse issus de l’intelligence artificielle, il est maintenant possible de faire un premier ménage parmi tout ce fouillis pour rendre le tout intelligible et surtout, utile. L’industrie n’a jamais été aussi avancée au niveau du traitement de données. Partant de ce principe, il faut identifier les données intéressantes à court et à moyen terme, tout comme les outils technologiques représentants un investissement minimum approprié et qui, créera de la valeur à long terme.  

Grâce à l’intelligence artificielle, la restructuration de l’information est facilitée. Il suffit de choisir le bon partenaire technologique. Celui-ci permettra la mise en place d’un apprentissage supervisé, c’est-à-dire la création d’une base de données supervisée par l’humain apprenant ainsi au système à analyser les données à la perfection, pour que le tout soit reproduit au niveau des données non supervisées. Pour ce faire cependant, il n’y a pas de solution magique autre que de s’investir dans la culture des données, ces dernières étant maintenant le nouvel or noir et une occasion à saisir le plus rapidement possible.  

Au Canada, le phénomène prend justement de l’ampleur, majoritairement grâce aux super grappes spécialisées en IA. CONFORMiT, bien conscient du potentiel de cette spécialisation, est d’ailleurs plus que fier de son association avec Wear It Smart et SCALE.AI, deux partenaires connectés aux enjeux du développement durable, de la capture des données et de l’intelligence artificielle.  

Maxime Ouellet CGO CONFORMiT
Écrit par Maxime Ouellet