Avantages et inconvénients de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est l’une des technologies les plus prometteuses pour la croissance actuelle. Selon des données récentes publiées par le cabinet de conseil Gartner, les organisations qui ont mis en œuvre l’IA sont passées de 4 à 14% entre 2018 et 2019.

En effet, le même cabinet de conseil inclut l’Intelligence artificielle dans ses tendances technologiques pour l’année 2020. Plus précisément, l’IA s’est concentrée sur l’amélioration de la sécurité informatique.

L’IA est une technologie clé dans l’industrie 4.0 en raison de tous les avantages qu’il apporte aux entreprises et tous ceux qui souhaitent entamer un processus de transformation numérique devraient l’adopter dans leurs processus.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Le concept d’intelligence artificielle existe depuis longtemps. En fait, John McCarthy a créé le terme Intelligence artificielle en 1950 et Alan Turing a déjà commencé à parler de cette réalité la même année dans un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence”.

Depuis lors, cette discipline de l’informatique a beaucoup évolué.

Pour Patrick H. Winston, professeur au Massachusetts Institute of Technology, les IA sont  » des algorithmes à contraintes exposés par des représentations qui supportent des modèles en boucle qui relient la pensée, la perception et l’action. « 

D’autres auteurs, tels que Jeremy Achin, PDG de DataRobot, définissent l’intelligence artificielle comme un système informatique utilisé par les machines pour effectuer des travaux nécessitant l’intelligence humaine.

Pour la responsable de l’encyclopédie technologique de Tech Target, Margaret Rose, il s’agit d’un système qui simule différents processus humains tels que l’apprentissage, le raisonnement et l’auto-correction.

Comme on peut le voir, les trois définitions de l’IA se réfèrent à des machines ou des systèmes informatiques qui pensent. Ils émettent un raisonnement émulant l’intelligence humaine pour effectuer des tâches que seules les personnes peuvent accomplir.

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Cependant, d’autres sources vont plus loin et définissent l’IA comme un système informatique utilisé pour résoudre des problèmes complexes qui dépassent la capacité du cerveau humain.

En ce sens, l’IA exploite le pouvoir des machines pour résoudre des problèmes complexes que l’esprit humain ne peut atteindre.

Le président du Future Life Institute, Max Tegmark, tire dans cette direction et déclare que « puisque tout ce que nous aimons dans notre civilisation est un produit de notre intelligence, amplifier notre intelligence humaine avec l’intelligence artificielle a le potentiel d’aider la civilisation à s’épanouir comme jamais auparavant”.

À ce sujet, Google Deep Mind et l’Université d’Oxford ont mené des recherches dont les conclusions indiquent que l’IA est capable de déchiffrer des textes grecs anciens endommagés et illisibles. Alors que le taux d’erreur des historiens et des épigraphes est de 57.3%, le taux d’erreur de l’algorithme responsable de cet exploit est de 30,1%.

Ces exemples nous montrent comment l’IA va au-delà de la capacité humaine à résoudre des problèmes complexes. Mais comment fonctionne l’IA?

Comment fonctionne l’IA ?

L’IA fonctionne grâce à des algorithmes qui agissent à partir des règles de programmation et de son sous-ensemble d’apprentissage automatique (ML) et des différentes techniques d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage profond (DL).

Apprentissage automatique (ML)

C’est une branche de l’Intelligence artificielle et l’une des plus courantes qui est responsable du développement de techniques pour les algorithmes qui ont été développés pour apprendre et s’améliorer au fil du temps. Cela implique une grande quantité de code et de formules mathématiques complexes pour permettre aux machines de trouver la solution à un problème donné.

Cet aspect de l’IA est actuellement l’un des plus développés à des fins commerciales ou commerciales, car il est utilisé pour traiter rapidement de grandes quantités de données et les déposer d’une manière compréhensible pour les humains.

Un exemple clair de ceci est les données provenant d’usines de production où les éléments connectés alimentent un flux constant de données sur l’état de la machine, la production, la fonctionnalité, la température, etc. à un noyau central.

Cette énorme quantité de données issues du processus de production doit être analysée afin d’obtenir une amélioration continue et une prise de décision appropriée, mais le volume de ces données signifie que les humains doivent consacrer beaucoup de temps (jours) à l’analyse et à la traçabilité.

C’est à ce moment que l’apprentissage automatique entre en jeu, permettant d’analyser les données au fur et à mesure de leur intégration dans le processus de production et d’identifier plus rapidement et plus précisément les modèles ou les anomalies de fonctionnement. De cette façon, des avertissements ou des alertes peuvent être déclenchés pour la prise de décision.

Cependant, le ML est une catégorie relativement large. Le développement de ces nœuds d’intelligence artificielle a donné naissance à ce que l’on appelle maintenant le Deep Learning (DL).

Apprentissage profond (DL)

C’est une version encore plus spécifique de l’apprentissage automatique (ML) qui fait référence à un ensemble d’algorithmes (ou réseaux de neurones) conçus pour l’apprentissage automatique et participant à un raisonnement non linéaire.

Dans cette technique, les algorithmes sont regroupés en réseaux de neurones artificiels destinés à agir comme les réseaux de neurones humains présents dans le cerveau. C’est une technique qui vous permet d’apprendre de manière approfondie sans code spécifique pour cela.

L’apprentissage profond est fondamental pour exécuter des fonctions beaucoup plus avancées permettant l’analyse d’un large éventail de facteurs en même temps.

Par exemple, le Deep Learing est utilisé pour contextualiser les informations reçues par les capteurs utilisés dans les voitures autonomes: la distance des objets, la vitesse à laquelle ils se déplacent, les prédictions basées sur le mouvement qu’ils effectuent, etc. Ils utilisent ces informations pour décider comment et quand changer de voie, entre autres choses.

Nous en sommes encore à un stade où la DL est encore à un stade très précoce de développement de son plein potentiel. Nous constatons qu’il est de plus en plus utilisé en entreprise en convertissant des données en ensembles beaucoup plus détaillés et évolutifs.

L’IA dans l’environnement des affaires

L’IA est déjà utilisée dans de nombreuses applications commerciales et de production, notamment l’automatisation, le traitement du langage et l’analyse des données de production.

Cela permet qu’au niveau général, les entreprises optimisent à la fois leurs processus de fabrication, leurs opérations et améliorent leur efficacité interne.

L’IA fonctionne à travers différentes règles de programmation informatique qui permettent à une machine de se comporter comme un humain et de résoudre des problèmes.

L’intérêt des entreprises pour la mise en œuvre des techniques d’IA dans leurs processus réside dans les avantages qu’elles apportent.

Avantages de l’IA

Différentes voix dans le secteur de la technologie défendent les avantages de l’Intelligence artificielle (IA).

Andy Chan, chef de produit d’Infinia ML, lors d’une conférence TED avec plus de 40 000 visites sur Youtube, présente les différents avantages de l’IA au travail.

Kai-Fu Lee, fondateur du fonds de capital-risque Sinovation Ventures et figure de proue dans le domaine de la technologie, décrit également les principaux avantages de l’IA dans une vidéo TED Talks avec plus de 600 000 plays.

Compte tenu de ces deux experts, ce seraient les principaux avantages de l’IA appliquée à un secteur d’activité :

1. 1. Automatise les processus.L’intelligence artificielle permet aux robots de développer automatiquement et sans intervention humaine des tâches répétitives, routinières et d’optimisation des processus.

1. 2. Améliorez les tâches créatives. L’IA libère les gens des tâches routinières et répétitives et leur permet de consacrer plus de temps aux fonctions créatives.

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1. 3. Fournit la précision.L’application de l’IA est capable de fournir une plus grande précision que les humains, par exemple dans les environnements industriels, les machines peuvent prendre des décisions qui étaient auparavant prises manuellement ou surveillées sans IA.

1. 4. Réduit l’erreur humaine. L’IA réduit les défaillances causées par les limitations humaines. Dans certaines lignes de production, l’IA est utilisée pour détecter, au moyen de capteurs infrarouges, de petites fissures ou défauts dans des pièces indétectables par l’œil humain.

1. 5. Réduit le temps consacré à l’analyse des données. Il permet d’effectuer l’analyse et l’exploitation des données issues de la production en temps réel.

1. 6. Maintenance prédictive. Il permet d’effectuer une maintenance de l’équipement industriel en fonction des temps et des conditions de fonctionnement de celui-ci, ce qui permet d’augmenter ses performances et son cycle de vie.

1. 7. Amélioration de la prise de décision au niveau de la production et de l’entreprise. En disposant de plus d’informations de manière structurée, cela permet à chacun des responsables de prendre des décisions de manière plus rapide et plus efficace.

1. 8. Contrôle et optimisation des processus de production et des lignes de production Grâce à l’IA, des processus plus efficaces et sans erreur sont obtenus, obtenant un meilleur contrôle sur les lignes de production de l’entreprise.

1. 9. Augmentation de la productivité et de la qualité de la production. L’IA augmente non seulement la productivité au niveau de la machine, elle rend également les travailleurs plus productifs et augmente la qualité du travail qu’ils effectuent. Avoir plus d’informations leur permet d’avoir une vision plus ciblée de leur travail et de prendre de meilleures décisions.

Risques et barrières de l’IA

Certaines voix pensent que l’Intelligence artificielle (IA) comporte des risques. Surtout si le potentiel de l’IA est exploré et ne se limite pas à la reproduction de tâches humaines. Des auteurs tels que Stephen Hawking ou Bill Gates et différents chercheurs ont exprimé leur préoccupation au sujet de l’IA.

En ce qui concerne les barrières à l’entrée, celles-ci seraient parmi les plus courantes dans l’environnement des entreprises :

• Disponibilité des données. Souvent, les données sont présentées isolément entre les entreprises ou sont incohérentes et de mauvaise qualité, ce qui représente un défi important pour les entreprises qui cherchent à créer de la valeur à partir de l’IA à grande échelle. Pour surmonter cet obstacle, il sera essentiel d’élaborer une stratégie claire dès le départ afin que les données puissent être extraites de manière organisée et cohérente.

• Manque de professionnels qualifiés. Un autre obstacle qui survient souvent au niveau de l’entreprise pour l’adoption de l’IA est la rareté des profils ayant des compétences et une expérience dans ce type de mise en œuvre. Il est crucial dans ces cas d’avoir des professionnels qui ont déjà travaillé sur des projets de même ampleur.

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• Le coût et le temps de mise en œuvre des projets d’IA. Le coût de mise en œuvre, à la fois au niveau du temps et au niveau économique, est un facteur très important dans le choix d’exécuter ce type de projet. Les entreprises qui manquent de compétences internes ou qui ne connaissent pas les systèmes d’IA doivent valoriser l’externalisation de la mise en œuvre et de la maintenance afin d’obtenir des résultats positifs dans leur projet.

En bref, l’IA est devenue une ressource très importante pour les entreprises car elle leur permet d’être beaucoup plus compétitives et d’obtenir de plus grands avantages, en particulier dans les environnements de fabrication et de production.

C’est pour toutes ces raisons que ces types de profils professionnels sont de plus en plus demandés dans le secteur industriel, rendant indispensable la présence de groupes d’experts en la matière pour développer des stratégies efficaces de transformation numérique.

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