Intelligence artificielle : oubliez la tendance axée sur la réduction du nombre d’emplois. Préparez-vous pour une nouvelle ère basée sur des prévisions de meilleure qualité, plus rapides et moins coûteuses (partie 2)

<figure class="wp-caption alignleft" id="attachment_35262" style="width: 198px"><img alt="" class="wp-image-35262" height="296" src="https://assets.appian.com/uploads/assets/sites/4/2018/11/GoldfarbA-5023_lower-resolution-1.jpg" width="198"/><figcaption>Avi Goldfarb, expert en intelligence artificielle, économiste et coauteur de l’ouvrage « Prediction Machines »</figcaption></figure>

<em>Il s’agit du dernier épisode de notre série en deux parties sur l’intelligence artificielle avec l’expert IA Avi Goldfarb (<span dir="ltr"><a href="https://twitter.com/avicgoldfarb">avicgoldfarb</a>), auteur du très apprécié « Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence ». </span><strong><a href="https://www.appian.com/blog/artificial-intelligence-forget-the-job-killing-hype-get-ready-for-a-new-era-of-better-faster-cheaper-predictions/">Cliquez ici pour lire la première partie</a>.</strong></em>

Grâce à de nouvelles perspectives, des observations et des exemples, M. Goldfarb nous explique pourquoi nous devrions nous concentrer sur l’évolution fulgurante de l’intelligence artificielle (IA), qui permet entre autres de réduire le « coût des prévisions ».

Il revisite également un cadre simple pour vous aider à comprendre ce que la tendance de l’IA signifie pour votre entreprise.

À dire vrai, nous vivons des temps incertains.

Depuis les années 60, la longévité moyenne d’une entreprise sur l’indice S&amp;P 500 est <a href="https://www.innosight.com/insight/creative-destruction/">passée de plus de 60 ans à moins de 20</a>.

Certains chercheurs pensent que cette moyenne ne s’élèvera plus qu’à 12 ans d’ici à 2027.

Pendant ce temps, <a href="https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/why-digital-transformation-is-now-on-the-ceos-shoulders">40 % des entreprises figurant aujourd’hui au classement Fortune 500 disparaîtront</a> au cours des 10 prochaines années.

<span style="font-weight: 400">Personne ne sait réellement pourquoi le taux d’échec est plus élevé que jamais pour les grandes entreprises.</span>

<span style="font-weight: 400">Cependant, il n’est pas nécessaire de connaître la réponse pour profiter des capacités exceptionnelles de l’IA, qui permet de découvrir des tendances cachées au sein de grands volumes de données, pour :</span>

<ul>

<li>éliminer toute incertitude ;</li>

<li>établir de meilleurs prévisions ;</li>

<li>créer de nouvelles possibilités de revenus et de croissance.</li>

</ul>

Pour paraphraser la chronique d’Erik Brynjolfsson, Professeur au MIT et auteur, sur l’ouvrage « Prediction Machines », « si vous voulez faire la lumière sur cette tendance de l’IA, commencez par lire ce blog ».

Nous espérons que vous apprécierez cet échange.

<strong>Appian</strong> : Vous avez parlé du défi que constituait la répartition des avantages de l’IA de manière équitable et juste pour les personnes, et il s’agit l’à d’une question compliquée, qui se rapporte également à un autre sujet d’actualité, à savoir les considérations éthiques qui entourent l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’<a href="/platform/intelligent-automation/">automatisation intelligente</a>.

<strong>M. Goldfarb</strong> : Je pense que cette dimension éthique constitue un aspect très important du débat autour de l’IA, et ce, de bien des façons. Il existe notamment une question éthique qui alimente depuis longtemps nos discussions et qui concerne les valeurs morales à mettre en œuvre pour diriger une grande entreprise et réfléchir aux choix à faire en termes d' efficacité qui impacte les personnes au sein d’une entreprise.

https://twitter.com/rotmanschool/status/1054125133957382144

<h2>Gestion des problèmes éthiques liés à la partialité de l’IA</h2>

<strong>Appian</strong> : Mais cela n’est pas propre à l’IA.

<strong>M. Goldfarb</strong> : Non, mais il s’agit tout de même d’un élément essentiel dans ce débat. Il existe également d’autres questions éthiques, qui concernent cette fois les emplois et le remplacement du personnel. La deuxième question essentielle est donc celle-ci : à quel point la technologie doit-elle être performante pour remplacer les êtres humains ?

Et voici la troisième : comment codifier ce à quoi nous accordons de l’importance ? Enfin, le dernier élément concerne le fait que les données servant à entraîner les machines sont toujours fournies par des êtres humains. Cela signifie donc que les machines sont forcément partiales.

Et la question éthique liée à ce problème est la suivante : que devons-nous penser du fait d’utiliser des machines moins partiales que les humains, mais pas pour autant impartiales ? Dans cette situation, le défi consiste donc à gérer ces problèmes éthiques.

<strong>Appian</strong> : C’est une très bonne transition pour la prochaine question. Dans le monde des affaires, il y a énormément de discussions sur le fait de tirer parti de l’IA pour simplifier les processus métier et réduire le coût de la main-d’œuvre.  Mais les attentes concernant l’IA sont bien plus transformatrices que la simple réduction des coûts d’une entreprise.

Quels risques courent les entreprises qui se concentrent trop sur l’efficacité ? Et en faisant cela, passent-elles à côté de la véritable valeur commerciale de l’IA en tant que technologie transformatrice ?

<h2>L’évolution de la traduction automatique et de la confiance envers les machines</h2>

<strong>M. Goldfarb</strong> :

<blockquote>Les possibilités les plus prometteuses offertes par l’IA ne concernent pas la réduction des coûts. Elles permettent plutôt de transformer les entreprises et de créer de nouvelles opportunités, notamment des nouveaux modèles commerciaux, auparavant impensables en raison de la médiocrité de nos capacités de prévision.</blockquote>

Prenez par exemple la traduction automatique. Elle est loin d’être d’aussi bonne qualité que la traduction humaine, mais elle se suffit à elle-même dans de nombreux contextes et permet par exemple aux personnes d’effectuer certaines formes d’échanges transfrontaliers qui étaient auparavant impossibles.

Il existe des recherches récentes qui montrent que cela peut avoir un impact considérable sur la capacité d’une entreprise à vendre à l’étranger grâce au numérique.

<blockquote>L’évolution des capacités de traduction permet une meilleure communication et davantage de confiance, ce qui n’était pas possible auparavant.</blockquote>

https://twitter.com/joshgans/status/1042401667369590784

<strong>Appian</strong> : Qu’en est-il de l’impact sur l’expérience client ? Comment l’amélioration des capacités de prévision va-t-elle impacter celle-ci ?

<strong>M. Goldfarb</strong> :

<blockquote>L’amélioration des prévisions devrait permettre de proposer de bien meilleures expériences client, et ce, de bien des manières : la traduction automatique aide à mieux comprendre les autres personnes et l’amélioration des prévisions en termes d’achats peut par exemple me permettre d’obtenir ce que je veux en tant que consommateur.</blockquote>

<h2>Atteindre de nouveaux sommets grâce aux prévisions dans le domaine de la distribution</h2>

Prenons le moteur de recommandations d’Amazon, qui peut aujourd’hui vous proposer des articles que vous êtes susceptible de vouloir acheter : il fonctionne plutôt bien. Sur 20 articles recommandés, il se peut que je sois enclin à en acheter un. Et en prenant en compte le fait que le catalogue Amazon contient plusieurs millions de produits, les avantages de l’amélioration de ces prévisions peuvent véritablement être multiples.

Dans le même temps, le modèle commercial d’Amazon peut être assimilé à celui d’une entreprise de vente par catalogue traditionnelle. Il peut s’apparenter à celui des catalogues Sears, mais à très haut niveau. Amazon fonctionne en ligne et utilise de bien meilleurs processus, mais il est possible d’établir un parallèle entre l’action d’acheter sur Amazon et celle de feuilleter un catalogue, de sélectionner ce qui vous plaît puis de recevoir ces articles chez vous.

<strong>Appian</strong> : Alors, avec de meilleures capacités de prévision, Amazon n’aurait même pas à attendre que vous achetiez ?

<strong>M. Goldfarb</strong> :

<blockquote>En théorie, Amazon pourrait tout simplement vous envoyer un article en sachant déjà que vous souhaitez l’acheter. Vous pourriez ouvrir ce colis chez vous et être agréablement surpris, parce que vous avez l’habitude d’utiliser de la lessive et qu’Amazon vous aurait livré la bonne marque au bon moment.</blockquote>

Ce n’est peut-être pas parfait et il se peut qu’Amazon doive trouver une solution pour gérer les retours. Mais ce que je veux dire, c’est que l’amélioration des prévisions va permettre de proposer une meilleure expérience client à plus d’un titre et de créer de nouvelles opportunités commerciales.

https://youtu.be/wWvXVehccjw

<h2>L’IA parvient de mieux en mieux à combler les lacunes</h2>

<strong>Appian</strong> : Avec l’évolution rapide de l’IA, nous entendons beaucoup dire que nous nous trouvons actuellement à un point charnière en termes d’adoption de l’IA. Est-ce vrai ? Ou est-ce juste une tendance ?

<strong>M. Goldfarb</strong> : Nombreuses sont les grandes entreprises qui adoptent l’IA et identifient des cas d’utilisation importants. Dans le même temps, nous voyons également des entreprises qui pensaient être capables d’utiliser l’IA, mais qui n’ont finalement pas su comment en tirer parti.

Donc oui, absolument, on peut parler de tendance. Et dans certains contextes, cette tendance est un peu exagérée. Mais en même temps, il s’agit d’une technologie qui est en train de transformer le fonctionnement des entreprises.

<blockquote>Donc, comme je le disais tout à l’heure, les machines savent de mieux en mieux trouver les informations manquantes et ainsi réaliser des prévisions.</blockquote>

Ainsi, en tant qu’économiste, je trouve qu’il est de plus en plus facile de faire des prévisions. Nous pouvons voir cela comme une réduction des coûts et nous savons tous ce qu’il se passe dès qu’une solution devient moins chère : nous voulons en profiter autant que possible.

Ainsi, moins les prévisions vont coûter cher et plus elles vont s’améliorer, plus nous allons utiliser les machines pour établir ces prévisions.

Et d’ici 10 à 20 ans, les entreprises les plus prospères utiliseront l’IA, sous quelque forme que ce soit, pour se distinguer et sortir du lot.

Souvenez-vous : à la fin des années 90, la tendance était à l’Internet. De nombreuses personnes ont fait de mauvais paris à ce sujet.

Mais aujourd’hui, 20 ans après, il est difficile de dire que la technologie Internet n’a pas eu d’effets transformateurs.

<h2>Le Stratège : l’art de gagner grâce à l’IA et au Big Data</h2>

<strong>Appian</strong> : En parlant d’effets transformateurs, vous abordez également l’apprentissage automatique dans votre ouvrage.

<strong>M. Goldfarb</strong> : Au cours des 10, ou plus précisément des 6 dernières années, une branche particulière de l’IA, l’apprentissage automatique, a tellement progressé que de nombreuses tâches qui, il y a 10 ans seulement, étaient considérées comme des missions fondamentalement humaines, peuvent désormais être réalisées par des machines.

La raison pour laquelle nous parlons de l’IA aujourd’hui en 2018, plutôt qu’en 2008 ou en 1998, tient au fait que l’apprentissage automatique, soit un type d’IA particulier, a connu de réelles améliorations au cours de la dernière décennie.

<blockquote>L’apprentissage automatique est un type d’IA. Mais dans le contexte du débat actuel, il s’apparente à « l’IA ».</blockquote>

<strong>Appian</strong> : Vous parlez également de la manière dont l’évolution de l’IA va entraîner l’augmentation de la valeur des données. Qu’est-ce que cela signifie pour les entreprises qui gèrent d’énormes volume de données, comme les banques, les services financiers et les entreprises de soins de santé ?

<strong>M. Goldfarb</strong> : Les machines de prévision ont besoin de données pour fonctionner. Plus vous possédez de données, plus vous serez à même d’établir de bonnes prévisions.

Ainsi, les entreprises et les industries qui doivent gérer d’importants volumes de données sont celles qui vont le plus profiter de cette tendance en matière d’IA.

Cependant, la principale possibilité réside dans la capacité d'identifier de nouveaux types de données et de créer l'infrastructure nécessaire à la collecte de ces types de données..

<blockquote>Ainsi, il ne s’agit pas uniquement des données actuellement à votre disposition. Il s’agit également des types de données que vous avez la possibilité de recueillir pour l’avenir.</blockquote>

<h2>Quand l’IA rencontre l’Internet des objets</h2>

<strong>Appian</strong> : Cela fait penser aux énormes volumes de données supplémentaires que va générer l’Internet des objets.

<strong>M. Goldfarb</strong> : Exactement, tout particulièrement pour les entreprises qui sont en relation avec des clients finaux, car cela leur donne en effet la possibilité de recueillir et de conserver des données.

<blockquote>Nombre des entreprises qui entretiennent ces relations directes (IoT) avec leurs clients auront donc des occasions considérables pour tirer parti de l’IA.</blockquote>

<strong>Appian</strong> : Pour finir, quelles sont les tendances les plus importantes que vous allez surveiller en 2019 et pour les années à venir ?

<strong>M. Goldfarb</strong> : Je m’attends à ce que de plus en plus d’entreprises adoptent l’IA au sein de leur organisation.

Ainsi, d’une certaine manière, les années 2017 et 2018 nous ont permis de comprendre que les entreprises technologiques les plus prospères au monde (Amazon, Google, Microsoft, Facebook, etc.) mettaient l’accent sur l’IA et consentaient aux investissements nécessaires en ce sens.

Je pense qu’en 2019 et au cours des années qui viennent, de plus en plus d’entreprises issues des secteurs des assurances, de la finance, des soins de santé, de la distribution, etc., vont se pencher sur ces technologies pour en tirer parti.