echnologie en plein essor, l’Intelligence artificielle (IA) est bien plus qu’une tendance passagère ! Si de plus en plus d’organisations s’y intéressent, c’est que son utilisation représente de nombreux avantages. Nuxeo, spécialiste de la gestion d’informations d’entreprise, et Océane Consulting DM (Data Management), expert dans le traitement des données, font le point.
Il semble bien loin, le temps où Yann Le Cun, directeur scientifique de l’IA chez Facebook, affirmait que « l’Intelligence artificielle n’est même pas au niveau du cerveau d’un rat ». Et pourtant, cette déclaration ne date que de 2018 ! Si, depuis, la machine n’a toujours pas remplacé l’Homme, son efficacité n’est plus à prouver.
BIEN DÉFINIR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Pour Océane Consulting DM, l’IA est avant tout la réalisation d’une action humaine par un robot. Ce qui soulève de nombreuses questions : comment faire réfléchir une machine, lui faire exécuter des tâches habituellement assignées à un humain, et ce de manière rapide et efficace, etc. De plus en plus d’organisations
se tournent ainsi vers l’IA pour faire réaliser des tâches répétitives, chronophages et sans valeur ajoutée à une machine. On parle dès lors de Robotic Process Automation (RPA), ou Automatisation des processus robotisés en français.
« Par exemple, en cas de sinistre, un particulier va pouvoir envoyer un mail à son assurance. Grâce à l’IA, une machine va analyser ce courrier électronique, identifier son destinataire et le rattacher à son dossier client, vérifier le contrat associé,
et contacter un expert par mail de manière automatisée », explique Dominique Costardi, Directeur IA & Big Data chez Océane Consulting DM. « La machine est
capable de faire plus d’actions en un temps court par rapport à l’humain, ce qui est un gage de productivité et d’efficacité pour les organisations. »
DES USAGES TOUJOURS PLUS POUSSÉS
Dans le détail, c’est grâce au machine learning (apprentissage automatique) et à un accès au Big Data que l’IA est en mesure de s’entraîner sur des modèles de processus ou de documents et de s’améliorer au quotidien. Adaptée à l’ECM, ses usages sont particulièrement variés. Entre autres, l’IA est en mesure d’effectuer une analyse sémantique afin de vérifier la conformité de certains documents
sensibles (les contrats par exemple) avec la réglementation en vigueur. Dans le même ordre d’idée, la machine est capable d’analyser les sons des vidéos afin d’en extraire des informations, et même de comprendre les émotions qui se dégagent des images : c’est l’« affective computing ».
Mais l’IA ne s’arrête pas en si bon chemin ! Si les entreprises en sont si friandes, c’est aussi parce qu’elle contribue grandement à l’hyperpersonnalisation, dont les internautes raffolent. La plateforme de streaming Netflix, notamment, l’a bien compris : dès son inscription, l’utilisateur est amené à renseigner ses préférences de films et de séries afin d’obtenir des recommandations de visionnage. L’IA est également très répandue dans les chatbots. Si les anciens agents conversationnels scénarisés ne pouvaient répondre qu’à 30 % des demandes, les plus récents
sont très prometteurs : CloE, l’assistant bancaire virtuel de la Caisse d’Épargne, a ainsi permis de réduire de moitié les appels au support.
L’IA PERSONNALISÉE POUR DONNER PLUS DE SENS AUX DONNÉES
Conscientes de l’impact de l’IA sur leurs ventes et la satisfaction client, plus de 90 % des entreprises comptent la mettre en place dans la personnalisation. Cependant, tous les types d’IA ne se valent pas. Alors que l’IA générique utilise les services publics pour des cas d’usages simples (aboutissant à des modèles génériques non personnalisables), l’IA personnalisée comprend les spécificités métiers
et peut délivrer du contenu intelligent en l’enrichissant avec les données de l’organisation. Les modèles customisés créés par ce procédé apportent une vraie valeur au quotidien.
Et si les GAFAM (Google et Amazon en tête) proposent plutôt des plateformes de services génériques, un autre éditeur se distingue quant à lui par son approche basée sur l’IA personnalisée. Éditée par Nuxeo, la solution Nuxeo Insight apporte une véritable plus-value à l’analyse d’information. Pour une photographie de mode par exemple, l’IA générique ne sera capable de restituer que certaines données sans valeur réelle (captation en intérieur, présence d’habits, etc.) ; au contraire, l’outil mis au point par Nuxeo, basé sur l’IA personnalisée, est notamment capable d’identifier le mannequin ou les vêtements portés. Même chose pour les fichiers texte, dont le type (contrat, facture, formulaire, etc.), le public ou la tonalité peuvent être déterminés par la machine, qui déclenchera automatiquement des tâches associées.
UN OUTIL QUI A DÉJÀ FAIT SES PREUVES
Existant depuis 2 ans, Nuxeo Insight affiche déjà des indicateurs probants. Grâce au machine learning, l’analyse de 50 modèles seulement est nécessaire pour que l’IA apprenne à récupérer certaines informations clés. De leur côté, les content bots peuvent obtenir des performances entre 85 et 97 % de bonnes prédictions selon la complexité de l’information, contribuant à la restitution d’informations pertinentes.
« Avec Nuxeo Insight, nous faisons des prédictions qui sont multiples, c’est-à-dire qu’elles intègrent un ensemble de propriétés », indique Grégory Carlin, équipe produit Nuxeo. « Nous sommes spécifiques sur les besoins des utilisateurs et prêts pour déployer sur des contextes d’entreprise. Nous offrons des apprentissages en continu. Nous faisons du déploiement en un clic. La solution est facilement auditable, avec la possibilité de voir rapidement ce qui est performant et ce qui ne l’est pas. Nous impliquons également l’utilisateur dans la mise en place des modèles [active learning, ndlr] et nous proposons du monitoring de manière continue sur les différents modèles existants ».
Autant d’avantages qui font de Nuxeo Insight la plateforme idéale pour répondre aux besoins métiers des organisations de tous les secteurs.