Grâce à l’intelligence artificielle, la voiture autonome de Google peut rouler sans conducteur. Les entreprises, elles, ont toujours besoin d’humains aux commandes, mais l’intelligence artificielle peut les aider à accélérer leur croissance et à anticiper les virages.

Le terme évoque encore de la science-fiction, mais l’intelligence artificielle (IA) fait désormais partie de la vie de tous les jours. Qu’on pense à la reconnaissance vocale (Siri, Cortana), aux recommandations de produits complémentaires lors de l’achat en ligne, aux systèmes d’entretien préventif des équipements qui prévoient d’éventuelles défectuosités…

« L’intelligence artificielle fait émerger l’information à partir de données éparses, elle donne un sens aux données », décrit Valérie Bécaert, directrice développement des partenariats et mobilisation des connaissances à l’Institut de valorisation des données (Ivado).

« L’IA modélise le passé pour prédire le futur, poursuit-elle. C’est comme de l’expérience en boîte. »

Depuis une dizaine d’années, l’IA a fait des bonds de géant. L’augmentation de la puissance informatique et la multiplication des données a en effet permis aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage automatique ou apprentissage-machine.

Au cours de la prochaine décennie, les machines gagneront encore davantage en intelligence grâce à l’apprentissage profond, un type plus évolué d’apprentissage automatique. Des milliards de dollars sont investis à travers le monde dans son développement. Inspiré du cerveau humain, l’apprentissage profond consiste à traiter l’information à l’aide de plusieurs couches de « neurones » artificielles.

« Cette technique augmente la faculté d’abstraction des ordinateurs », indique Valérie Bécaert. Les premières applications à avoir vu le jour concernent la reconnaissance de la parole et d’images.

Des exemples d’applications

En sécurité informatique, l’IA est utile pour détecter les schèmes frauduleux et contrer les attaques potentielles. En marketing, l’IA est derrière les systèmes de clavardage automatisés permettant d’interagir avec les clients.

Une jeune pousse québécoise, Keatext, a conçu une plateforme d’analyse de texte et de sentiments. Non seulement celle-ci comprend les commentaires des clients sur les produits et services des entreprises, mais elle détecte aussi s’ils sont négatifs ou positifs.

Dans divers secteurs d’activité, des solutions logicielles incluent des algorithmes d’IA pour prévoir les commandes et les comportements des clients. Cela permet notamment de mieux planifier les stocks, de définir le bon prix, de développer l’offre de produits.

Le secteur financier est l’un des plus touchés par les avancées en IA. « On voit émerger toute une série de technologies financières, les fintechs, qui font appel à l’IA pour déterminer les besoins et les risques, dit Jean-François Gagné, président-directeur général d’Element AI. Les robots-conseillers, par exemple, cernent le profil des clients et leur attribuent une stratégie de placement. »

« Ces innovations vont transformer profondément les façons de faire de l’industrie financière, tout comme d’autres secteurs de l’économie », affirme-t-il.

L’entreprise que Jean-François Gagné dirige a été créée en octobre dernier pour aider les organisations à prendre le virage de l’intelligence artificielle. Element AI peut ainsi leur pondre un produit sur mesure ou former une coentreprise pour commercialiser des solutions qui répondent à des opportunités d’affaires.

Yoshua Bengio, directeur de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal et vedette de l’apprentissage profond, figure parmi ses cofondateurs.

La chasse aux données

Malgré les avancées, l’intelligence artificielle en est à ses balbutiements, selon Jean-François Gagné. « Ce qui existe aujourd’hui reste encore rudimentaire. Mais grâce à l’apprentissage profond, les progrès seront très rapides. D’ici 5 ou 10 ans, l’IA sera au cœur de la majorité des produits et services. »

Son conseil aux entreprises? Recueillir et bien structurer ses données. Car l’IA a besoin d’information à digérer pour livrer ses promesses. « Beaucoup d’entreprises, en particulier les PME, ne disposent pas encore d’assez de données pour permettre aux machines d’apprendre. Pour tirer profit de l’IA, il faut d’abord s’attaquer aux données. »

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