Stratégie

Transformation par l'IA : un moteur pour les entreprises

Transformation par l'IA : un moteur pour les entreprises
La CIO.Expériences « IA, moteur de la transformation des entreprises - Exploiter l’IA pour apporter de la valeur aux métiers » aura lieu le 2 juillet 2020.

Le 2 juillet 2020, CIO organise une CIO.Expériences « IA, moteur de la transformation des entreprises : exploiter l'IA pour apporter de la valeur aux métiers ».

PublicitéIntelligence Artificielle et Machine Learning font partie des technologies nécessairement présentes dans les projets de la plupart des DSI. Mais, comme toujours, les technologies en tant que telles n'ont aucune utilité dans les entreprises. Ce qui est important, c'est bien évidemment l'apport aux métiers, au business, que ces technologies peuvent fournir. Le 2 juillet 2020, CIO organise donc une CIO.Expériences « IA, moteur de la transformation des entreprises : exploiter l'IA pour apporter de la valeur aux métiers ».

Le premier usage de l'IA, c'est bien sûr de fluidifier la relation client. Les chatbots (et leurs déclinaisons comme les callbots) sont désormais des outils courants pour interagir avec les clients. Encore faut-il que le client y trouve son intérêt. De la même façon, l'automatisation des processus métier, avec la RPA (Robotic Process Automation) par exemple, permet de déléguer à des robots des tâches métier répétitives et linéaires, même avec une certaine complexité.

Certaines activités où la continuité est de mise peuvent être confiées à l'IA. Analyse de logs pour identifier des menaces, détection de clients versatiles à partir de leur comportement... Mais il y a une contrainte à cette automatisation : l'IA doit disposer des données nécessaires pour effectuer correctement le travail. Il faut donc commencer par préparer les données pour le Machine Learning. Les outils auto-apprenants se basant sur des données massives, il faut, avant de mettre celles-ci à disposition des algorithmes, en assurer la collecte, le stockage et contrôler leur qualité. Des données incomplètes, biaisées ou de mauvaise qualité aboutiront à de mauvaises décisions, pour les humains comme pour les machines. Mais les machines n'ont pas les signaux d'alerte du bon sens.

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