Intelligence artificielle: Hype, Trend ou Game Changer? (partie 2)

Au cours de l’année 2016, la plateforme CB Insights indique 658 transactions dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) pour des montants totaux de plus de 5 milliards de dollars. De quoi donner le vertige et confirmer les ambitions du secteur: innovation, exponentielle, disruption. Toutefois, où se situe-t-on dans la transition et l’implémentation de l’IA?

Pour ne citer que ce géant, Google annonçait dernièrement le déploiement de l’IA dans une armada de gadgets: smartphone, écouteurs pour la traduction instantanée ou encore appareil photo qui se déclenche s’il détecte un visage familier. Ces avancées ancrent dans le réel l’utilisation de cette technologie «plateforme», qui peut être appliquée dans quasiment n’importe quel domaine. Un récent rapport publié par McKinsey propose six caractéristiques définissant les «early AI adopters»:

Une maturité digitale: les entreprises qui sont montées tôt dans le train de l’IA se situent sur le devant de la scène et ont développé une large expertise dans ce domaine, leur conférant ainsi un avantage certain sur leurs concurrents.

Un déploiement au cœur: l’IA est mise en pratique au centre des activités de l’entreprise et de ses compétences intrinsèques (développement de produits, service client, etc.).

Une technologie plateforme: l’IA est déployée sous de nombreuses formes et concerne tout les aspects de l’organisation.

Une perception positive: les innovations liées à l’IA sont sources de revenus, accroissent la productivité et ne sont pas seulement perçues comme une manière de réduire les coûts.

Une taille suffisante: les entreprises plus grandes peuvent se permettre d’investir plus massivement que les plus modestes, ce qui renforce le fossé qui les sépare.

Le soutien des dirigeants: l’adoption de l’IA est défendue aux plus haut niveaux de management de l’entreprise.

Pour donner une perspective plus large, on se plaît à rappeler la loi d’Amara: «on tend à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer ses effets à long terme.» Il faut cependant se souvenir que, comme le rappelle Rodney Brooks du MIT, «quasiment toutes les innovations en robotique et en IA prennent bien plus de temps à être véritablement mises en pratique que ce que les personnes extérieurs à ce milieu ne l’imaginent.»

Les données, un enjeu majeur

Quelques exemples permettent d’illustrer les points ci-dessus: ces cinq dernières années, les dix plus grandes groupes de la tech ont acquis cinquante entreprises d’IA. Google a été parmi les premiers à racheter des jeunes pousses, par exemple DeepMind – 500 millions de dollars en 2014 – pour accélérer ses propres recherches. C’est désormais un des principaux acteurs dans le secteur. En parallèle de ces activités, Google a également lancé une nouvelle unité d’éthique chargée de fera de la recherche autour de six thèmes clé, dont la protection des données, la transparence, l’inclusion ou encore l’égalité face à l’impact économique engendré. Par ailleurs, en s’offrant Evi Technologies en 2013, Amazon a grandement contribué au développement de son assistante virtuelle Alexa. De son côté, Apple a récemment mis le turbo dans ses activités de fusion et acquisition, ce qui n’est pas passé inaperçu. Et Intel, qui a repris des entreprises AI dans le hardware telles que Movidius ou encore Nervana Systems, n’est pas en reste.

Avec l’accroissement des données disponibles – une voiture connectée en génère 25 gigabytes par heure, et 90% des véhicules seront connectés d’ici 2020–, des systèmes plus performants et plus efficaces sont nécessaires pour faire face à «l’amnésie» actuelle des entreprises. En effet, l’écart entre les données recueillies et celles qui sont traitées ne fait que s’accroître. L’interprétation de cette masse sera la clé du succès des entreprises de demain.

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