Comment les entreprises influentes comme Google utilisent l’intelligence artificielle et que pouvons-nous en retirer

L’intelligence artificielle (IA) est un terme très tendance actuellement et les entreprises de toutes tailles et formes essaient de trouver une façon d’exploiter cette technologie pour leurs propres besoins. Captivante et futuriste, l’intelligence artificielle est, en effet, un outil incontournable pour suralimenter une entreprise, rehausser ses processus d’affaires et améliorer la qualité de l’expérience utilisateur. L’adoption et la démocratisation de l’IA par les géants de l’industrie (Google, Microsoft, Amazon, IBM, etc.) est un facteur de changement important pour toute entreprise technologique. Heureusement, l’informatique en nuage (cloud computing) et les API d’apprentissage automatique à données libres comblent le fossé de l’écart technique que peuvent vivre les petites entreprises et leur permettent de tirer avantage des possibilités qu’offre l’IA. Plus que jamais, il est temps pour les petites entreprises de plonger et commencer leur expérimentation. Le vrai défi, toutefois, est de savoir comment bien utiliser ces nouvelles ressources. Une fois de plus, les entreprises peuvent s’inspirer des grandes entreprises comme Google pour développer leurs idées. Voici ce qui est pertinent de savoir.

Démocratiser l’IA : un monde ouvert

Ce mouvement de démocratisation de l’IA est un grand changement pour les entreprises. Deux des plus grands efforts proviennent du TensorFlow de Google et des outils logiciels Watson de IBM. Le directeur du Groupe Watson, Paul Chong, EMEA, explique : « […] nous voulons en arriver à ce stade où l’usage de la technologie est simplifié au point où elle se retrouve dans les mains des propriétaires d’entreprise. Nous créons donc une plateforme cognitive qui sera l’API de choix en économie pour bâtir des systèmes cognitifs. Nous laissons le tout ouvert et libre. » TheVerge décrit encore mieux ce phénomène en disant : « [c’est comme] la différence entre une interface de ligne de commande et un ordinateur moderne utilisant OS » au même moment, le mouvement partant du DOS allant à celui de l’interface utilisateur graphique était un changement radical qui avait ouvert à tous la plateforme. La mise en place du glisser-déplacer (drag and drop) de l’AI sera une révolution similaire.

Voici donc une excellente nouvelle pour tous ceux d’entre nous qui sont plus petits que Google, non? Mais pourquoi cette charité? Me demanderez-vous. D’une part, ces entreprises se voient comme responsables de réaliser des activités philanthropiques afin de rendre le monde meilleur, mais d’un autre côté, elles bénéficient aussi de ce qu’elles gagneront en créant un monde rempli de données. Ces deux facteurs ont été abordés lors du Google Cloud Next keynote qui a eu lieu cette année. Docteur Fei-Fei Li, l’expert scientifique et chef de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique chez Google explique : « Nous assistons à la meilleure amélioration de la qualité de vie de l’histoire. C’est pourquoi permettre l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle par le biais de Google Cloud est captivant.» Éric Schmidt, le président exécutif de la maison mère de Google, Alphabet, ajoute : « Nous voyons que les gens utilisent les mégadonnées pour analyser les consommateurs, associer les habitudes et cibler la clientèle et tout cela produit réellement des renseignements supplémentaires qui valent des millions! » Comme l’explique Tom Simonite : Microsoft est devenu le géant qu’il est aujourd’hui, parce que Windows est l’endroit où allaient les développeurs pour atteindre les utilisateurs de PC. Apple est l’entreprise Tech la plus importante parce que la boutique App Store de IOS a fait du iPhone un énorme succès. « Une histoire uniquement basée sur la charité serait un peu suspecte dans cette course pour acquérir des clients et devenir le fournisseur d’IA le plus important, mais comme nous pouvons le voir, le but de la démocratisation de l’IA est de prouver qu’elle est une solution gagnante pour tous ceux qui l’utilisent.

La reconnaissance d’image : Voir plus loin

La reconnaissance d’image est une compétence essentielle offerte actuellement par les API ayant une intelligence artificielle. Par exemple, la Google Cloud Vision est apte à déterminer le contenu des images dans un large éventail d’utilisations :

  • Classifier
  • Identifier et signaler du contenu inapproprié
  • Identifier et lire des textes dans les images
  • Détecter des visages (sans les identifier)
  • Détecter des logos
  • Reconnaître des lieux
  • Isoler les couleurs dominantes
  • Suggérer un recadrage dans les applications artistiques
  • Chercher et trouver des images similaires sur le Web

D’autres API pour la reconnaissance d’images telles que IBM, Watson Visual Recognition, Amazon Rekognition, Microsoft Computer Vision, Clarifai et CloudSight offrent des fonctionnalités similaires.

Beaucoup d’entreprises travaillent des façons créatives pour maximiser et exploiter ces technologies. Ocado, par exemple, un service de livraison d’épicerie au Royaume-Uni a commencé à utiliser l’IA pour balayer les codes à barres et reconnaître les articles d’épicerie afin d’accélérer le processus d’emballage. La reconnaissance par images a été importante pour la firme énergétique multinationale française Engie ainsi que pour le ministère des Transports du Minnesota qui utilisent une combinaison de drone et de technologies de traitement par image en IA pour inspecter les infrastructures et aider à l’entretien préventif.

Les idées d’applications Web sont, elles aussi, nombreuses. Disons, par exemple, que vous créez une application ou un site Web où vous tenez les photos de vos utilisateurs à titre de rétroaction de leur expérience, en montrant leurs achats, leurs expérimentations avec des produits de beauté ou des articles de mode ou encore leurs photos de voyage. Grâce à la reconnaissance d’image de l’IA, un très grand nombre de photos peut être traité en vue de les regrouper selon leur contenu, de les filtrer en fonction de la qualité de l’image ou par d’autres caractéristiques utiles comme le flou et les logos de marque. Une autre facette de l’IA prend forme lorsque les utilisateurs communiquent leurs besoins sur une application par le biais de photos : une tenue qu’ils aimeraient porter, le type de nourriture qu’ils aimeraient manger ou l’endroit où ils aimeraient aller en vacances.

Imaginez seulement le potentiel dans les industries de la santé et de la médecine! L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique apporteront sans aucun doute un développement considérable et des aides techniques en radiologie pour les individus atteints de cancers ou présentant des tumeurs.

Espaces conversationnels : Des environnements stimulants

La compréhension du langage naturel (CLN), le traitement des langues naturelles (TLN) et la reconnaissance vocale automatisée (RVA) ont aussi connu des améliorations impressionnantes et du progrès au cours de la dernière année. Les structures ont été conçues de façon intelligente pour analyser autant les textes écrits que les fichiers audio avec une précision et une compréhension comparables à celles de l’homme. Bien que ce ne soit pas encore parfait, les entreprises comme Google réalisent de grandes avancées. L’API du Cloud Natural Language de Google et le Natural Language Understanding de Watson offrent la possibilité d’obtenir des conseils réalisables sur la réception des produits et l’expérience utilisateur en prélevant les métadonnées et en déterminant les sentiments et émotions à partir du contenu. Tout cela étant possible dans une grande variété de langues. La richesse de cette information peut être prélevée de conversations sur les médias sociaux, les applications de messagerie et les conversations dans les centres d’appel. Par exemple, nos amis de UNDER/TONE, à Québec, s’attaquent à l’aspect linguistique de la voix et du ton de la marque et au développement de nouvelles structures qui répondent aux nuances de la personnalisation contextuelle en contexte d’IA. Les possibilités d’utilisation de l’AI sont infinies et les petites entreprises font la course pour mettre en place ces agents conversationnels dans leurs modèles.

Les firmes au Royaume-Uni, par exemple, se lancent en faisant travailler le TLN pour eux. Le Service national de la santé est actuellement en processus d’essai pour que les chatbots prennent le relais de plus de 111 services d’assistance téléphonique qui servent les 1,2 million de personnes du nord de Londres. Les chatbots les aideront à déterminer l’urgence de leurs symptômes, ce qui aura un énorme impact sur l’industrie de la santé. Aussi, la Banque Royale d’Écosse a commencé à faire l’usage d’un chatbot « Luvo » pour répondre aux questions des clients de la BRE, de la Natwest et de la Ulster et de réaliser des tâches bancaires simples dont les transferts d’argent. Ce système transfère les clients au personnel seulement s’il est incapable de répondre. Le service de livraison d’épicerie d’Ocado a obtenu du succès grâce à son amélioration des services en réalisant l’envoi de courriels de rétroaction à un grand nombre de clients en utilisant l’IA et la Las Vegas Sands Corporation qui possède de nombreux hôtels notamment le Venetian et le Palazza, utilise le système robotique de Facebook comme assistant. Cela permet de donner aux clients un accès plus immédiat aux requêtes, aux questions et au service à l’intérieur même de l’hôtel. L’ancien directeur de Global Data Architecture et de Las Vegas Sands, Jonathan Catling, offre des renseignements précieux en disant que les clients ne veulent pas communiquer par l’entremise de messages textes ou de courriels pour ce type de besoin : « La conversation est la clef pour atteindre le client. Ils ne sont pas intéressés à la technologie, mais au chat. » Ces entreprises utilisent l’IA conversationnelle de manière généralement applicable, car le service client, l’expérience et la relation client sont des composantes majeures de chaque entreprise. Les petites entreprises devraient tirer le maximum de ces technologies conversationnelles et les utiliser pour avoir de meilleurs renseignements sur leurs clients, améliorer leur valeur ajoutée ainsi qu’en créer une communauté autour de leur marque d’une manière pertinente pour ultimement solidifier la fidélité envers leur marque.

Détection de la localisation : N’importe où, n’importe quand

Les API de localisation et de contexte utilisent les données fournies par les dispositifs de détection mobiles afin de pouvoir déterminer les actions et l’environnement actuels d’un utilisateur. L’API de Google Awareness s’est donné comme priorité d’offrir ces services tout en respectant la vie privée de l’utilisateur et en réduisant la vitesse d’épuisement de la pile. Dans le domaine de la détection de la localisation et du contexte, les points de données collectés incluent :

  • Le temps (actuel/local)
  • La localisation (géographique (GPS) et contextuelle, ex: Starbucks, parc)
  • Les activités (course, conduite automobile)
  • Intérêts (abonnements à des entreprises à proximité)
  • Écouteurs (sur la tête ou dans les oreilles?)
  • Météo (actuelle/locale)

Les informations sur la localisation et le contexte offrent un grand nombre d’avantages tant pour les utilisateurs que pour les entreprises. Les utilisateurs peuvent accéder à des informations à propos de tout ce qui se trouve dans leur secteur, enregistrer leurs propres données comme avec les applications d’entraînement, trouver et communiquer avec des appareils à proximité et recevoir des notifications pertinentes en fonction du contexte. Les entreprises ont maintenant l’opportunité nouvelle de connecter ou de réengager une relation avec les clients et les clients potentiels à proximité. Ils peuvent aussi avoir leurs propres produits ou services qui ciblent de façon plus pertinente les utilisateurs, augmentant alors la probabilité de satisfaire les consommateurs.

Imaginez : vous êtes un touriste dans une nouvelle ville et vous vous retrouvez soudainement pris sous la pluie lorsque vous recevez une notification sur votre téléphone vous disant que le joli petit commerce au coin de la rue fait une vente de parapluies. Ou encore, vous utilisez une application récréationnelle et l’IA de votre localisation et contexte vous donne la possibilité de suggérer des jeux ou d’envoyer des notifications à l’utilisateur lorsque vous détectez une combinaison de certains facteurs contextuels comme être assis à la maison pendant le week-end. En plus de toutes ces opportunités de personnaliser le contexte, les entreprises gagneront aussi des renseignements précieux à partir des données recueillies sur les utilisateurs par les capteurs du dispositif.

Vous voyez, il y a une mine d’opportunités qui nous sont rendues disponibles aujourd’hui et je vous encourage tous à commencer à penser à la manière dont l’intelligence artificielle peut ajouter une valeur à vos entreprises. Je crois qu’il ne s’agit pas d’une exagération que de voir la démocratisation de l’IA en tant que la grande évolution que les scientifiques suggèrent. Nous sommes seulement limités par notre imagination lorsque nous faisons usage de ces compétences et alors que les habiletés deviennent plus raffinées et que leur exécution est plus habile, l’éventail de possibilités pour les entreprises en démarrage s’accroît.

Alors, selon-vous, comment est-ce que votre entreprise peut bénéficier des avancements de l’intelligence artificielle réalisés par les grandes sociétés comme Google?