Tendances de l'IA en entreprise : utilisations, avantages et défis

Les impacts de l’IA sur les opérations commerciales actuelles ne peuvent être surestimés. Pourquoi?

Premièrement, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les entreprises montre des signes d’accélération. Environ les trois quarts des entreprises utilisent désormais l’IA ou envisagent de l’utiliser.

L'intelligence artificielle (IA) transforme radicalement le fonctionnement des entreprises, leur permettant d'automatiser des tâches répétitives, d'analyser de grandes quantités de données et de prendre des décisions éclairées. En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent rationaliser leurs processus, augmenter leur productivité et acquérir un avantage concurrentiel.

Dans cet article, je vais vous donner un aperçu de l'IA en entreprise, de ses utilisations courantes, de ses avantages, ainsi que d'exemples concrets d'IA et des façons dont vous pouvez utiliser l'IA pour soutenir votre entreprise.

Qu’est-ce que l’IA et comment aide-t-elle les entreprises ?

L'intelligence artificielle a un large éventail d'utilisations dans les entreprises , notamment la génération de contenu, la recherche de mots clés, la rationalisation des processus de travail et l'agrégation de données commerciales.

Pour comprendre l’IA en entreprise, nous devons d’abord comprendre l’IA.

Qu'est-ce que l'IA (Intelligence Artificielle)

L'intelligence artificielle peut effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine, telles que l'apprentissage, la planification et la résolution de problèmes. Bref, l’IA est aujourd’hui au centre de la croissance des entreprises.

Alors, qu’est-ce que l’IA en entreprise ?

L’intelligence artificielle en entreprise implique l’application de logiciels informatiques intelligents dotés de capacités humaines pour effectuer des activités commerciales sans implication humaine.

Comment l’IA aide-t-elle les entreprises ?

L'IA permet aux entreprises d'améliorer l'expérience client, d'augmenter leurs revenus, d'augmenter la productivité et l'efficacité et de stimuler la croissance et la transformation de l'entreprise. Comment?

Les processus métiers d’aujourd’hui présentent un niveau élevé de complexité impliquant de grandes quantités de données. Grâce à de vastes données, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses pour élaborer des stratégies de croissance.

Grâce à l’IA en entreprise, les entreprises peuvent analyser de grandes quantités de données rapidement et en temps réel et obtenir des informations exploitables pour une meilleure prise de décision. Cela permet aux entreprises de comprendre et d'engager leurs clients, d'automatiser les processus métier et d'améliorer la productivité et les revenus tout en réduisant les dépenses opérationnelles.

Comment fonctionne l’IA en entreprise ?

Les systèmes d’IA fonctionnent en consommant de grandes quantités de données (données d’entraînement), en analysant les données à la recherche de corrélations et de modèles et en utilisant ces modèles pour prédire les états futurs. L'IA est une catégorie interdisciplinaire de l'informatique avec de multiples approches et avancées dans les technologies clés ou les techniques d'IA, notamment :

(1) Apprentissage automatique (ML)

L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui implique le développement d'algorithmes et de modèles permettant aux systèmes informatiques d'apprendre et de faire des prédictions ou des décisions. Il s’agit de développer des techniques qui permettent automatiquement aux ordinateurs (machines) d’apprendre à partir des données et d’améliorer leurs performances au fil du temps. Les algorithmes de ML analysent et extraient des modèles à partir de grands ensembles de données pour faire des prédictions ou prendre des mesures basées sur de nouvelles entrées.

(2) Apprentissage profond (DL)

L'apprentissage profond est un type de ML plus avancé qui fonctionne par représentation mais avec des ensembles de données non structurés. Il utilise une architecture de réseau neuronal artificiel d’inspiration biologique. DL s'inspire de la structure et du fonctionnement des réseaux neuronaux du cerveau humain. Les algorithmes d'apprentissage profond ont pris en charge la reconnaissance d'images et de parole ainsi que les tâches de PNL.

(3) Traitement du langage naturel (NLP)

En IA, le traitement du langage naturel est un outil linguistique en informatique qui permet aux machines d'apprendre, de lire, de comprendre, d'interpréter, de générer et de répondre au langage humain. Les techniques de PNL sont utilisées dans diverses applications, telles que la traduction automatique, l'analyse des sentiments, les chatbots et les assistants vocaux.

(4) Vision par ordinateur (CV)

La vision industrielle (vision par ordinateur) est un domaine de l'IA qui permet aux machines informatisées de comprendre et d'interpréter des informations visuelles à partir d'images ou de vidéos. Les applications des techniques de vision industrielle comprennent la reconnaissance d'objets, la classification d'images, la vidéosurveillance, les véhicules autonomes, l'imagerie médicale et autres.

Utilisations courantes de l'IA en entreprise

L’IA est devenue omniprésente dans divers aspects des opérations commerciales. L’utilisation de l’IA dans les opérations et applications commerciales se développe. Certains des cas d'utilisation les plus courants incluent :

1. Analyse de données et intelligence économique

Avec la quantité croissante de données commerciales disponibles, il peut s’avérer très difficile d’en tirer des enseignements. C’est pourquoi de nombreuses entreprises adoptent l’IA en matière de business intelligence. L’IA permet aux organisations d’analyser de gros volumes de données et d’extraire rapidement des informations précieuses. Ces informations aident les entreprises à identifier les tendances, à prendre des décisions basées sur les données et à optimiser les processus. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser les données de l’IA pour améliorer le marketing, mieux comprendre les clients, effectuer une segmentation et créer des expériences personnalisées.

2. Service client, expérience et assistance

L’un des cas d’utilisation de l’IA en entreprise les plus courants concerne l’expérience client, le service et l’assistance. Même si elle reste controversée, l’IA remplace de plus en plus les humains dans le service client. Les technologies basées sur l'IA telles que les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes de recommandation personnalisés améliorent les interactions avec les clients. Ils fournissent une assistance instantanée, des recommandations personnalisées et des expériences personnalisées, conduisant à une plus grande satisfaction et fidélité des clients.

3. Marketing personnalisé et ciblé avec modélisation prédictive

Le marketing ciblé est une application clé de l’IA en entreprise. Les algorithmes d’IA peuvent prédire les résultats futurs sur la base de données historiques, permettant ainsi aux entreprises d’anticiper le comportement des clients, les tendances de la demande et les risques potentiels. Cela permet une prise de décision proactive et une allocation des ressources. Par exemple, les fournisseurs de recherche en ligne, les détaillants et autres entités Internet utilisent des systèmes intelligents d’IA pour comprendre les utilisateurs et leurs habitudes d’achat.

4. Traitement du langage naturel (NLP)

Grâce à l’IA, les machines peuvent désormais lire, écrire et comprendre des langages comme les humains. Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l'IA peuvent comprendre et répondre au langage humain, fournissant ainsi un support client personnalisé et améliorant l'expérience utilisateur. Grâce aux progrès de la PNL, les entreprises proposent désormais des produits d'assistants numériques intelligents pour aider les utilisateurs dans les tâches de routine. Ces logiciels de PNL aident désormais les entreprises à générer des rapports commerciaux automatisés sans supervision humaine. Ils peuvent également effectuer une analyse des sentiments pour comprendre la perception des marques à partir de diverses sources telles que les commentaires en ligne, les tweets, etc.

5. Analyse prédictive et recommandations de produits

Pour accroître l'efficacité du marketing et l'engagement des clients, les entreprises recommandent des produits qui retiennent l'intérêt des clients et satisfont leurs désirs. Des entreprises comme Spotify, Amazon, Netflix, etc. utilisent l'IA pour comprendre les habitudes/comportements de leurs clients afin de prédire et de recommander des produits.

6. Documentation et création d'une base de connaissances

Avec les outils nocode, la documentation des processus et la création de bases de connaissances d'entreprise sont désormais plus faciles. Scribe, par exemple, vous permet de capturer votre écran et de créer automatiquement et facilement des guides pratiques. Aucun outil de code ne fournit également un stockage et un partage adéquats de documents dans le cloud. Et avec ChatGPT , les entreprises peuvent automatiser l'ensemble du processus de documentation pour des documents tels que les SOPS standard, les FAQ, les modules de formation, etc.

11 tendances clés de l’IA en entreprise

L’évolution de l’intelligence artificielle a été lente au début, puis elle est devenue soudainement rapide. Plusieurs tendances façonnent aujourd’hui l’application de l’IA en entreprise. Voici quelques tendances clés de l’IA en entreprise :

1. Un tiers des organisations utilisent l'IA

Selon une enquête d'IBM, environ un tiers (31 %) des organisations utilisent désormais l'IA, et 43 % étudient comment utiliser cette technologie. Seulement 34 % environ des entreprises n’ont déployé aucun projet d’IA. De plus, les grandes entreprises sont près de 70 % plus susceptibles que les petites entreprises d’avoir adopté l’IA. La Chine a été la première à adopter ou à explorer l’IA, suivie par l’Inde et l’Espagne.

Les différents facteurs qui conduisent à l’adoption de l’IA sont :

• Des avancées rendant l’IA plus accessible
• Les besoins de l'entreprise
• Evolution des besoins des entreprises en raison de la pandémie
• Automatise les processus pour permettre un travail à plus forte valeur ajoutée
• Fournit la confiance dans les résultats commerciaux
• Possibilité de déployer n'importe où

2. La PNL est à l'avant-garde de l'adoption de l'IA

Le traitement du langage naturel (NLP), l'une des technologies fondamentales des modèles d'IA, devient progressivement un outil important pour l'adoption de l'IA par les organisations. Cela aide les organisations à responsabiliser leurs employés et à interagir avec leurs clients.

Mais il existe certains obstacles à l’adoption de la PNL, notamment les suivants :

• Technologie coûteuse
• Exigences de formation pertinentes
• Il est difficile de se tenir au courant
• La technologie est trop complexe à utiliser
• Manque d'outils requis dans l'organisation

Malgré les obstacles, de nombreuses organisations adoptent la PNL dans l'IA et l'automatisation.

3. L'IA générative est en plein essor

Un nouveau domaine de l'IA qui a récemment gagné du terrain est appelé l'IA générative utilisée pour produire du contenu généré par l'IA . Alors, qu’est-ce que l’IA générative ?

L'IA générative fait référence à l'utilisation de techniques et d'algorithmes d'IA pour créer du contenu nouveau et original, tel que des images, des vidéos, de la musique ou du texte. Il a utilisé le ML pour traiter de grandes quantités de données visuelles ou textuelles, souvent provenant d'Internet, afin de créer un contenu « presque égal » comme indiqué.

L'IA générative existe depuis ELIZA, un chatbot, en 1966. Mais des années de travail sur l'IA et des technologies de ML plus avancées ont conduit à la sortie récente de nouveaux systèmes d'IA générative, tels que ChatGPT et plus encore.

Les applications d'IA générative comme ChatGPT et Google Bard ont des applications dans les industries créatives, la génération de contenu et la simulation.

4. Les technologies d'automatisation de l'IA sont de plus en plus intégrées

À mesure que de plus en plus d'entreprises découvrent le potentiel de l'IA, les technologies d'automatisation sont de plus en plus intégrées aux opérations quotidiennes pour accroître l'efficacité et réduire les coûts. Les entreprises utilisent également l’automatisation pour des cas d’utilisation de plus en plus complexes. Environ 80 % des organisations utilisent déjà ou prévoient d'utiliser des outils d'automatisation.

5. Les investissements dans l'IA ont augmenté

Le déploiement de l’IA au sein des organisations s’accélère, surtout après la crise du COVID-19. D'autres facteurs qui incitent les organisations à adopter un logiciel d'automatisation de l'IA sont l'amélioration de la productivité des employés et la nécessité d'une meilleure façon d'interagir avec les clients. Voici quelques domaines clés dans lesquels de nombreuses organisations prévoient d’investir :

• IA générative
• Automatisation ou intégration de l'IA dans les applications et processus d'IA actuels
• Outils sans code
• Requalification et développement de la main-d’œuvre
• Solutions d'IA propriétaires
• Applications d'IA prêtes à l'emploi
• Outils prêts à l'emploi pour créer leurs propres modèles et applications

6. Documentez l’IA pour optimiser l’efficacité du traitement.

Également connue sous le nom de traitement intelligent des documents (IDP), la technologie de l'IA documentaire permet aux entreprises d'automatiser et d'accélérer les processus de saisie de données redondants. Document AI exploite l'IA avec le ML pour faciliter l'extraction de données à partir de documents tels que les factures, les formulaires, les réclamations, les contrats et les SOP. Il convertit les documents semi-structurés et non structurés en informations organisées ou en données structurées que l'entreprise utilise pour guider la prise de décision.

7. Technologie low-code et no-code

Pendant des décennies, le développement de logiciels a nécessité des connaissances et une expérience du langage de codage. Cela constituait un obstacle pour de nombreuses personnes. Aujourd’hui, l’automatisation dépasse le cadre du service informatique et les entreprises peuvent accéder à des processus optimisés ou innovants. Des outils de documentation sans code aident les entreprises à tirer parti de l'IA pour créer et prendre en charge leur informatique et uniquement leur personnel spécialisé.

8. Augmentation du partage de données et de l'accès aux données pour les projets d'IA

L’IA ouvrira probablement la voie à un partage accru de données, et il est nécessaire d’accroître l’accès aux données pour les projets d’IA. Les entreprises modernes continuent de collecter des quantités de données sans précédent pour en tirer des informations précieuses et guider la prise de décision grâce aux progrès technologiques, tels que l'informatique de pointe et l'IoT, qui ont créé un déluge de données pour les entreprises.

Les technologies d'IA dans les entreprises augmentent la capacité des organisations à traiter les données et à partager des données et des informations. Les récentes demandes des consommateurs en matière de confidentialité et de protection alimentent la tendance au partage de données assisté par l’IA. Par exemple, les moteurs de recherche comme Google et Safari interdisent les cookies tiers. Désormais, les entreprises partagent des données entre elles à condition de respecter les réglementations requises. Ajoutez le partage de données avec des outils d'IA pour donner aux entreprises des informations plus complètes sur leur audience.

Les organisations doivent également s'assurer que ces informations sont accessibles, sécurisées, qu'elles éclairent avec précision leur business intelligence (BI) et qu'elles respectent les réglementations en matière de confidentialité. Le défi est que ces énormes données sont réparties sur de vastes parcs informatiques. Les organisations affirment qu’il est très important qu’elles puissent créer et exécuter leurs projets d’IA partout où résident les données.

9. Une technologie destinée aux utilisateurs finaux qui démocratise l'IA

Il y a un débat sur le déficit de compétences dans des domaines tels que l'analyse et la science des données, qui a un impact négatif sur les initiatives de transformation numérique. Les candidats en science des données ont désormais un prix élevé et exigent des salaires élevés. Heureusement, les entreprises trouvent des moyens de démocratiser l’IA en utilisant les technologies low-code et no-code. À mesure que ces technologies se perfectionnent, les entreprises peuvent les utiliser pour contribuer à combler le déficit de compétences. Par exemple, au lieu de recourir à des rédacteurs techniques coûteux pour développer des manuels techniques, les entreprises peuvent utiliser ChatGPT pour rédiger leurs manuels.

10. Les entreprises équilibrent automatisation et augmentation

Les entreprises tentent toujours de trouver un équilibre entre les technologies d’IA utilisées dans l’automatisation et l’augmentation. Si les technologies modernes d’IA dans les entreprises sont conçues pour réduire le besoin d’intervention humaine, elles devraient également aider les entreprises à accroître leur agilité et à maximiser leur efficacité opérationnelle. Mais une contribution humaine est toujours nécessaire, du moins pour le moment. Par exemple, le contenu généré par l’IA nécessite une intervention humaine pour rationaliser les informations. À l’avenir, les entreprises s’efforceront d’apprendre à équilibrer les deux. Par exemple, ils peuvent utiliser l’IA pour automatiser les processus redondants et recourir à l’augmentation humaine stratégique pour guider leurs orientations.

11. Les entreprises sont confrontées à des obstacles à l’adoption de l’IA

L’adoption de l’IA connaît peut-être une croissance exponentielle, mais les organisations sont confrontées à certains défis lors de l’adoption de cette technologie. Les principaux défis liés à l’adoption de l’IA sont :

• Connaissances ou expertise limitées
• Manque de compétences
• Augmentation des silos de données
• Complexité des données
• Manque de plateformes ou d'outils pour développer des modèles d'IA
• L’IA est très coûteuse à mettre en œuvre

L’augmentation des silos de données, des coûts et de la complexité des données constitue le plus grand défi pour l’adoption de l’IA dans les entreprises. Les compétences, connaissances ou expertise limitées constituent le principal obstacle pour les petites organisations.

Que signifie l’IA pour les employés ?

L’intégration de l’IA en entreprise soulève inévitablement des questions sur son impact sur les salariés. Alors, à quoi ressemblent l’IA et l’avenir du travail ?

L’IA en entreprise est à double sens :

• L’IA peut automatiser certaines tâches et les rendre redondantes pour les opérations humaines.
• L’IA en entreprise créera également de nouvelles opportunités pour les employés de perfectionner leurs compétences et de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Ainsi, plutôt que de remplacer des emplois, l’IA peut potentiellement augmenter les capacités humaines, permettant aux employés de travailler de manière plus efficace et plus créative tout en améliorant la productivité de l’entreprise.

Même si le débat se poursuit sur les conséquences de l’essor de l’IA en entreprise pour les employés, les gens s’accordent sur certaines tendances à prévoir.

Par exemple, il y aura probablement une évolution vers des compétences plus spécialisées et une orientation vers la technologie. La main-d’œuvre peut se transformer et devenir plus spécialisée. Les rôles qui ne peuvent pas être automatisés, comme la créativité, la résolution de problèmes et les compétences qualitatives, peuvent devenir de plus en plus requis dans l'exécution du travail.

5 exemples concrets d'IA en entreprise

Voici des exemples d’intelligence artificielle dans des exemples commerciaux :

1. Recommandations sur Netflix, YouTube et Spotify

Netflix, Spotify, YouTube et d'autres services de streaming utilisent l'historique de visionnage ou de recherche d'un utilisateur pour recommander ce qu'il faut regarder en fonction de l'historique d'écoute ou de visionnage de l'utilisateur. Cela permet de fournir un contenu personnalisé pour améliorer l’expérience et la satisfaction client.

2. Plateformes de commerce électronique

Amazon, Alibaba et d'autres plateformes de commerce électronique intègrent l'IA dans leur plateforme pour améliorer l'expérience client. Leur moteur de recommandation utilise des algorithmes ML pour analyser l'historique de navigation et d'achat des utilisateurs, fournissant ainsi des recommandations de produits personnalisées qui augmentent l'engagement des clients et stimulent les ventes.

3. L'IA dans les soins de santé

Les établissements de santé exploitent l’IA pour l’analyse des images médicales. Les sociétés médicales utilisent des algorithmes d’apprentissage profond pour analyser les images médicales, aidant ainsi les radiologues à détecter les anomalies et à diagnostiquer les maladies avec plus de précision. Cela améliore les soins aux patients et réduit le temps et les efforts nécessaires au diagnostic. Un exemple est le BPO de soins de santé .

4. Transport

Il existe de nombreuses façons d’appliquer l’IA dans les entreprises de transport, notamment :

• Les applications de taxi comme Uber exploitent l’IA pour prédire la demande et le trafic, réduire l’heure d’arrivée estimée et faire correspondre les passagers et les chauffeurs.
• Les cartes utilisent des systèmes de navigation IA pour améliorer le transport et la navigation tout en fournissant des directions et en améliorant la détection du trafic.
• Les voitures autonomes comme Tesla utilisent des algorithmes d’IA pour naviguer sur les routes et prendre des décisions.

5. Création de contenu

Des outils comme Document 360, Scribe , etc. utilisent une IA générative pour aider les entreprises à documenter les processus. Les entreprises peuvent documenter et partager des processus, des SOP, des FAQ, des manuels, etc.

TL ; DR : Tendances de l’IA en entreprise : utilisations, avantages et défis

De plus, 61 % des entreprises utilisent l'IA pour optimiser leurs e-mails, tandis que 55 % la déploient pour des services personnalisés, tels que des recommandations de produits. Les entreprises exploitent également l'IA pour le contenu écrit long, tel que la copie de sites Web (42 %) et la publicité personnalisée (46 %).

Conclusion

L’intelligence artificielle est devenue un outil puissant pour les entreprises de divers secteurs.

De l'analyse des données à la modélisation prédictive et au traitement du langage naturel en passant par l'IA générative, les entreprises utilisent l'IA pour automatiser les tâches, améliorer l'efficacité et améliorer la prise de décision.

L’intelligence artificielle devient de plus en plus cruciale pour les organisations dans leur parcours de transformation numérique. De plus en plus d’organisations utilisent ou explorent l’IA. De plus, le déploiement de l’IA s’est accéléré en raison de la pandémie de COVID-19.

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