Les prévisions veulent que d’ici 2025, le marché mondial de l'IA atteigne 60 milliards de dollars. Il s’agit de l’un des marchés technologiques en plus forte croissance. Aujourd’hui, le secteur du cloud public représente déjà, à lui seul, plus de 200 milliards de dollars et devrait atteindre 1.250 milliards de dollars d'ici à 2025.

Et pour cause, l’entreprise qui arrive à gérer les données de manière efficace devient plus complétive. Un environnement dans le cloud avec l’IA apprend à partir des données qu'il recueille, livre des prédictions et peut également aider en situation de crise.

Les entreprises qui s'associent à des solutions dans le cloud bénéficient ainsi des connaissances et de l'évolutivité nécessaires pour favoriser l'innovation. L'IA ne consiste pas seulement à faire fonctionner votre organisation plus rapidement et à moindre coût, mais sa véritable valeur réside dans l'exploitation de son potentiel pour transformer non seulement la façon dont les entreprises fonctionnent, mais aussi ce qu'elles font réellement.

Pour tirer réellement parti de la technologie, les entreprises doivent la diriger et la perfectionner, ce qui implique de combiner les talents et les connaissances de leur employés avec la capacité des machines à explorer des grandes possibilités.

Une génération d’entreprises intelligentes

Les organisations avec lesquelles nous nous engageons sont celles qui construiront la prochaine génération d'entreprises intelligentes - où les humains et les systèmes d'IA travaillent ensemble pour ré-imaginer ce qui est possible.

Dans un environnement de cloud hybride, la vitesse, l'accessibilité et la connectivité sont essentiels. La synergie de l'IA intégrée et du cloud hybride donne aux entreprises l’opportunité d’un contrôle inégalé sur leurs données.

Le machine learning est une sorte d'intelligence artificielle. Un modèle est créé et formé à partir d'un ensemble de données préalablement recueillies. Ensuite, lorsque de nouvelles données sont acquises, l’IA peut être utilisée pour faire des prédictions à partir de ce même modèle et aider à l’orientation stratégique de l’entreprise. Par exemple, un modèle peut être utilisé pour segmenter les clients et les adresser en fonction de leur degré de fatigue aux messages marketing ou d’en optimiser leur moment d’envoi, repérer des anomalies sur de la vente en ligne ou d’estimer un résultat de ventes futures.

Les capacités cognitives et le machine learning de l’IA reposent sur d'énormes volumes de données collectées à l’interne ou à l’externe, qui à leur tour deviennent évolutives et instantanément accessibles dans le cloud. Ce volume fait qu’à ce jour l’analyse de ces données n’est pas envisageable à l’échelle humaine par le biais de la Business Intelligence et que seul un robot qu’on appelle IA va pouvoir interpréter.

Le cloud computing a fait en sorte que l'intelligence artificielle et le machine learning soient désormais des outils que presque toutes les entreprises peuvent utiliser pour trouver des réponses pratiques à des problèmes commerciaux difficiles.

Si les entreprises multiplient leurs efforts pour obtenir un avantage concurrentiel en utilisant l'intelligence artificielle et le machine learning , il n’y a pas de formule magique ou de « boule de cristal ». Beaucoup d'entre elles essayent d’appliquer les techniques de machine learning à de grandes quantités de données, mais souvent les projets ne fonctionnent pas dans le monde réel aussi bien qu'elles le souhaiteraient. Le mot d’ordre dans cette quête d’innovation et de recherche d’avantages concurrentiels est donc l’apprentissage continu.

L'obtention de résultats précis dépend d'un spécialiste des données qui peut étudier les données d'entrée, comprendre le résultat souhaité pour résoudre un problème commercial, puis choisir parmi des dizaines d'algorithmes mathématiques, régler les paramètres de ces algorithmes (appelés hyperparamètres) et évaluer les modèles qui en résultent.

De l'automatisation à la collaboration homme-AI

L'automatisation exige des compétences pour accomplir un travail, mais la collaboration signifie être capable de communiquer et d'itérer avec des partenaires. Le succès de la collaboration entre l'homme et l'IA repose véritablement sur la capacité des organisations à permettre aux hommes et aux machines de mieux s'engager les uns avec les autres. Le traitement du langage naturel (NLP), l'IA explicable et la réalité étendue (XR) ouvriront de nouvelles voies d'interaction entre les humains et les machines, et entre les machines et nous.

Et la collaboration ne peut pas être à sens unique ; les entreprises doivent développer les capacités qui permettent aux humains de mieux comprendre les machines aussi afin que les gens puissent corriger ou affiner l'IA, par exemple, selon les besoins. Le domaine en pleine expansion de l'IA explicable permet aux humains de démystifier les résultats des systèmes d'IA de type "boîte noire", rendant ainsi possible la collaboration homme-machine même si l'IA n'a pas été conçue pour expliquer son processus de décision.

Une fois que la collaboration entre l'homme et l'intelligence artificielle sera pleinement opérationnelle, les entreprises pourront passer à l'étape suivante, à savoir l'utilisation de l'intelligence artificielle comme agent de changement.

En Suisse, les entreprises ne sont pas à la traine quand il s’agit de bénéficier du Cloud, ainsi, le leader mondial des tests et de la certification SGS l’utilise pour améliorer la performance. La technologie qui lui a permis d'étendre et de connecter plus de 34 000 utilisateurs tout en réduisant les coûts et en garantissant un risque minimal.

Un autre exemple est SITA , leader mondial des communications et des technologies de l’information dans le domaine du transport aérien. Développant et gérant le réseau le plus étendu au monde dans l’industrie aérienne, et du fait que la continuité et la résilience de ses activités sont une priorité, SITA s’associe à Oracle et ainsi exploitera ses systèmes de finance, de gestion d'entreprise et d’intelligence à partir de ses propres centres de données dans le cloud. Cela leur permettra d'améliorer continuellement l'expérience de leurs utilisateurs, tout en augmentant la stabilité de leurs systèmes.

Le Grand collisionneur de hadrons du CERN est le plus grand accélérateur de particules du monde, c'est aussi un outil de recherche exceptionnel qui génère un énorme flux de données IoT. Les ingénieurs informatiques du CERN ont testé notre entrepôt de données autonome qui leur permet une analyse approfondie et en temps réel de volumes de données beaucoup plus importants, afin d’accélérer les performances de leurs infrastructures de recherche.

Ces exemples nous montrent que la tendance actuelle est à la synchronisation entre l’humain et l'IA avec à la clé l'IA comme agent de changement pour se ré-inventer.

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