TELECOM PARIS ALUMNI
Retour aux actualités
Article suivant Article précédent

Revue TELECOM 190 - Intelligence artificielle, une opportunité concrète pour nos Industries

Articles Revue TELECOM

-

01/10/2018

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, UNE OPPORTUNITÉ CONCRÈTE POUR NOS INDUSTRIES


Par Soline Olszanski, Directeur Stratégie et Innovation du groupe Hub One dans la revue TELECOM n° 190


Après de nombreux déserts, la prodigieuse émergence de l’intelligence artificielle

Depuis ses balbutiements dans les années 50/60, le monde de l’intelligence artificielle (IA) a connu une alternance de phases, marquée par des périodes d’enthousiasme, liées à des avancées conceptuelles prometteuses, et des périodes de désert se heurtant à la complexité de la reproduction de l’intelligence humaine et des passages à l’échelle.


La conjonction de plusieurs facteurs a permis des avancées significatives au début des années 2010 :

les réseaux de neurones convolutifs (multi-couches) issus des réseaux neuronaux des années 90 et inspirés des cortex visuels des mammifères ;

• la disponibilité de bases de données massives et de qualité ouvrant le champ du Big Data et du Data Mining ;

• le développement de capacités de calculs considérables notamment à travers les GPU (Graphic Processing Unit).


Ces éléments, combinés au développement de l’Internet des Objets, de plateformes logicielles et de financements pléthoriques ont permis de faire véritablement émerger l’intelligence artificielle avec des résultats spectaculaires.

Et les résultats sont là. Comme l’indiquait le chercheur Yann LeCun, un des pionniers du deep learning, « Je n'ai jamais vu une révolution aussi rapide. On est passé d'un système un peu obscur à un système utilisé par des millions de personnes en seulement deux ans ».


Derrière les succès médiatiques, un véritable potentiel dans de très nombreux domaines

En 1998, le chercheur Raj Reddy identifiait la traduction automatique ou le véhicule autonome comme les défis que l’intelligence artificielle devait relever. Nous constatons aujourd’hui que les capacités techniques de l’IA permettent de résoudre ces paradigmes sur le plan technique. Reste à gérer les aspects légaux, économiques, sociétaux et éthiques de ces évolutions.


Quelques domaines d’applications apparaissent de façon relativement immédiate :

Les expertises et les diagnostics ont été les premiers domaines d’application de l’IA, notamment dans les secteurs de la banque et de l’assurance, qui l’ont adoptée depuis quelques années dans leurs systèmes experts et l’ont fait évoluer.

De façon plus globale, l’intelligence artificielle se répand aujourd’hui dans les domaines relevant de l’expertise et de l’acquisition de compétences comme dans le domaine médical à travers de très nombreuses applications exploitant la reconnaissance d’images (par ex. en dermatologie), voire en posant des diagnostics ou en définissant des posologies (par ex. en oncologie).

D’une certaine manière, cette application de l’IA semble relativement naturelle à l’heure du Data Mining et des algorithmes complexes avec de très nombreux cas d’usages immédiats.

L’auto-apprentissage ouvre quant à lui des champs fondamentalement nouveaux avec deux options majeures : l’apprentissage supervisé (entrainement à partir de données et d’objectifs fixés) ou non supervisé par itérations successives. Les exemples les plus emblématiques dans ce domaine restent l’apprentissage du jeu de Go développé par DeepMind / Google en autoapprentissage surpervisé (AlphaGo) ou en mode non supervisé (AlphaGo Zero). Dans ce dernier cas, ce sont les machines qui découvrent elles-mêmes les cas d’usages à travers le jeu. Apprentissage supervisé ou non, la machine parvient à battre les meilleurs joueurs au monde. Dans un périmètre donné, les performances sont proprement incroyables !

• S’appuyant sur les performances inédites de l’IA et en particulier sur sa capacité à apprendre « Deep Learning », certains commencent à exploiter l’intelligence artificielle en mode totalement exploratoire, en vue de détecter de nouvelles lois physiques ou phénomènes à travers des signaux faibles perdus dans la masse de données collectées et hors de portée des hommes.

Seule ombre au tableau, nous constatons que l’IA fonctionne de façon surprenante dans de nombreux domaines sans véritablement savoir expliquer l’efficacité stupéfiante de ces systèmes. Sans doute un défaut de jeunesse ?


Les entreprises, la preuve par l’exemple

Ces différentes méthodes s’appuient sur un corpus mathématique et statistique relativement connu et partagé par la communauté internationale, laissant la possibilité à chaque domaine ou industrie de se les approprier et d’en décliner les cas d’usages.

Ceci explique également la créativité et le foisonnement d’offres qui émergent dans le domaine de l’IA auprès d’entreprises de toutes tailles.

Dans les secteurs du transport, de la logistique, de l’industrie, de la distribution ou même l’agriculture, les projets foisonnent, apportant des solutions concrètes à des problématiques métier des clients jusqu’alors non résolues, parmi lesquelles nous comptons par exemple :

La détection d’événements de sécurité et de fraude « physiques » (présence, comportements anormaux…) ou « électroniques » (cyberattaques)

La traçabilité de matériels ou d’équipements unitaires et l’optimisation de flux complexes globaux (Supply Chain, transport, industrie…).

L’optimisation des systèmes d’exploitation (maintenance prédictive) ou de gestion (facturation).

Le suivi de comportement d’animaux dans le cadre d’élevages (sanitaire, productivité)

Le Marketing à travers l’étude du comportement client (satisfaction) ainsi que le marketing relationnel (chatbot, campanes de génération de lead)


Derniers facteurs d’étonnement

Les projets opérationnels s’appuyant sur l’IA paraissent relativement rapides à mettre en œuvre et résolvent de véritables « customer pain ». Loin des expérimentations parfois longues et coûteuses, l’intelligence artificielle se décline de plus en plus facilement à travers des cas d’usages métier concrets et permet de traiter une partie significative de questions non résolues.

Performance technique, besoins clients, vélocité et financements : les paramètres semblent rassemblés pour un cycle de croissance et de mutation majeur pour nos Industries, notre Economie et notre Société. 



Biographie de l'auteur


Soline Olszanski occupe depuis 2012 le poste de Directeur Stratégie & Innovation au sein du Groupe Hub One, filiale digitale et IT du Groupe ADP, dont elle avait précédemment accompagné le développement aux directions Marketing et Commerciales. Elle dispose d'une expérience reconnue en matière d'amorçage, de développement et de management d'activité en France et dans des contextes internationaux. Soline Olszanski a débuté sa carrière en 1996 à SITA SC. Elle est diplômée de Neoma et d’un Mastère de l’Ecole Centrale Paris.



532 vues Visites

J'aime

Commentaires0

Veuillez vous connecter pour lire ou ajouter un commentaire

Articles suggérés

Articles Revue TELECOM

Revue TELECOM 194 - Editorial Laura Peytavin et Yves Poilane

User profile picture

Rédaction Revue TELECOM

13 novembre

Articles Revue TELECOM

Revue TELECOM 194 - Sevenhugs

User profile picture

Rédaction Revue TELECOM

12 novembre

Articles Revue TELECOM

Revue TELECOM 194 - Bye Bye Barrault

User profile picture

Rédaction Revue TELECOM

12 novembre