Avantages et inconvénients de l'intelligence artificielle

Intelligence Artificielle (IA) est l'une des technologies les plus prometteuses pour la croissance aujourd'hui. Selon des données récentes publiées par le cabinet de conseil Gartner, les organisations quiont mis en œuvre l'IA a grandi de 4 à 14% entre 2018 et 2019.

En fait, 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 de l'industrie 4.0 en raison de tous les avantages qu'il apporte aux entreprises et tous ceux qui veulent 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 déjà commencé à parler de cette réalité cette même année dans un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence ».

Depuis, cette discipline de l'informatique a beaucoup évolué.

Pour le professeur Patrick H. Winston du Massachusetts Institute of Technology, Les IA sont des « algorithmes activés par des contraintes exposés par des représentations qui prennent en charge des modèles en boucle qui relient la pensée, la perception et l'action. ”

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

Pour la responsable de l'encyclopédie technologique de Tech Target, Margaret Rose, c'est un système qui simule différents processus humains tels que l'apprentissage, le raisonnement et l'autocorrection.

Comme on peut le voir, les trois définitions de l'IA font référence à des machines ou à des systèmes informatiques qui pensent. Ils émettent un raisonnement imitant l'intelligence humaine pour effectuer des tâches que seuls les gens peuvent faire.

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 la puissance des machines pour résoudre des problèmes complexes que l'esprit humain ne peut pas 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 le 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".

Concernant ce problème, Google Deep Mind et l'université d'Oxford 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 pour résoudre des problèmes complexes. Mais comment fonctionne l'IA ?

Comment fonctionne l'IA ?

L'IA fonctionne à l'aide d'algorithmes qui agissent à partir de règles de programmation et de son sous-ensemble Machine Learning (ML) et les différentes techniques de ML telles que Deep Learning (DL).

Apprentissage automatique (ML)

C'est une branche de l'Intelligence Artificielle et l'un des plus courants 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 l'un des les plus développés à des fins commerciales ou professionnelles à l'heure actuelle, car il est utilisé pour traiter rapidement de grandes quantités de données et les déposer d'une manière compréhensible pour les humains.

Les données des usines de production en sont un exemple clair. où les éléments connectés alimentent un flux constant de données sur l'état de la machine, la production, la fonctionnalité, la température, etc. vers un noyau central.

Cette énorme quantité de données dérivés du processus de production doivent être analysés afin de parvenir à une amélioration continue et à une prise de décision appropriée, cependant 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 le machine learning entre en jeu , permettant aux données d'être analysées au fur et à mesure qu'elles sont incorporées dans le processus de production et identifier les modèles ou anomalies en fonctionnement plus rapidement et avec plus de précision. De cette manière, 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 aujourd'hui Deep Learning (DL).

Apprentissage en profondeur (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 qui participent au raisonnement non linéaire.

Dans cette technique, les algorithmes sont regroupés en réseaux de neurones artificiels qui sont 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 en profondeur est fondamental pour exécuter des fonctions beaucoup plus avancées permettant l'analyse d'un large éventail de facteurs en même temps.

Par exemple, Deep Learning 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 cette information pour décider comment et quand changer de voie, entre autres.

Nous sommes encore à un stade où le DL est encore à un stade très précoce de développement de son plein potentiel. Nous constatons qu'il estde plus en plus utilisé dans les entreprises en convertissant les 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'à un niveau général, les entreprises optimisent à la fois leurs processus de fabrication, leurs opérations et l'amélioration de leur efficacité interne.

L'IA fonctionne selon 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 à implémenter des techniques d'IA dans leurs processus réside dans les avantages que cela apporte.

Avantages de l'IA

Différentes voix dans le secteur technologique défendent les avantages de l'intelligence artificielle (IA).

Le chef de produit d'Infinia ML, Andy Chan, lors d'une conférence TED avec plus de 40 000 visites sur Youtube, décompose 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 comptant plus de 600 000 écoutes.

En tenant compte de ces deux experts, voici les principaux avantages de l'IA appliquée à un secteur d'activité :

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

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.

3. Fournit de 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.

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 des défauts dans des pièces indétectables à l'œil humain.

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

6. Maintenance prédictive. Il permet d'effectuer une maintenance de l'équipement industriel en fonction des heures et des conditions de fonctionnement de celui-ci, permettant d'augmenter ses performances et son cycle de vie.

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.

8. Contrôle et optimisation des processus productifs 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.

9. Augmentation de la productivité et de la qualité de la production. L'IA augmente non seulement la productivité au niveau de la machine, mais elle rend également les travailleurs plus productifs et améliore la qualité du travail qu'ils effectuent. Disposer de 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 pas seulement limité à la reproduction de tâches humaines. Des auteurs tels que Stephen Hawking ou Bill Gates et différents chercheurs ont exprimé leur inquiétude à propos de l'IA.

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

• Disponibilité des données. Souvent, les données sont présentées de manière isolée 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. Afin de surmonter cet obstacle, il sera essentiel d'élaborer une stratégie claire dès le départ afin que les données d'IA puissent être extraites de manière organisée et cohérente.

• Manque de professionnels qualifiés. Un autre obstacle qui se produit souvent au niveau des entreprises pour l'adoption de l'IA est la rareté des profils ayant des compétences et une expérience dans ce type d'implémentations. 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, tant au niveau temporel qu'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 sont pas familiarisées avec les systèmes d'IA doivent valoriser l'externalisation de la mise en œuvre et de la maintenance afin d'obtenir des résultats réussis dans leur projet.

En bref, l'IA est devenue une ressource très importante pour les entreprises car cela leur permet d'être beaucoup plus compétitifs 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, ce qui rend indispensable de disposer de groupes d'experts dans le domaine pour développer des stratégies efficaces de transformation numérique.