5 conseils pour aider les chefs d’entreprise à comprendre le paysage de l’IA

Il est de plus en plus courant d’être lors d’une réunion et d’entendre quelqu’un dire : « Quelle est notre stratégie en matière d’IA ? Les cadres supérieurs et la direction y planifient depuis un certain temps déjà, et il est probablement temps de le mettre en œuvre, sinon il risque d’être laissé pour compte.

Selon Statista, les revenus du marché mondial des logiciels d’intelligence artificielle (IA) devraient atteindre 126 milliards de dollars américains d’ici 2025.

Selon Gartner, 37 % des organisations ont mis en œuvre l’IA sous une forme ou une autre. En outre, le pourcentage d’entreprises employant l’IA a augmenté de 270 % au cours des quatre dernières années.

À mesure que la technologie est adoptée dans davantage d’industries, ses cas d’utilisation se développent ; L’IA générative à elle seule inclut désormais les médias visuels, les interfaces génératives, le texte, la parole, l’audio et le code.

Cependant, avec l’émergence constante d’un si grand nombre de types différents de technologies d’IA et d’entreprises, il peut être difficile de tout comprendre. Voici donc cinq conseils clés pour vous aider à démarrer l’intégration Solutions d’IA.

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1. Commencez par comprendre la technologie

Il existe différents types de technologies d’IA, chacune ayant ses propres objectifs.

• Apprentissage automatique (ML) : ML est un type d’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Les algorithmes de ML sont formés sur de grands ensembles de données, puis utilisent ces données pour faire des prédictions ou des décisions. Netflix et Amazon sont des exemples de la manière dont les entreprises utilisent le ML aujourd’hui. Ils ingèrent le vaste ensemble de données sur le comportement, les recherches et les sélections de leurs clients pour formuler des recommandations.

• Apprentissage profond (DL) : DL est un type de ML qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir des données. Les réseaux de neurones s’inspirent de la structure du cerveau humain et sont capables d’apprendre des modèles complexes à partir de données. Une entreprise utiliserait l’apprentissage profond lorsqu’elle aurait besoin de résoudre un problème complexe ou nécessitant un haut degré de précision, comme identifier des objets et des scènes dans des images et des vidéos, générer chatbots ou détecter une fraude.

• Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP est un type d’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain. Les algorithmes NLP peuvent être utilisés pour des tâches telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et la réponse à des questions. Il est utilisé pour analyser les publications sur les réseaux sociaux, les avis clients, les commentaires des clients et les données de vente.

• Vision par ordinateur (CV) : Le CV est un type d’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter des images et des vidéos. Les algorithmes CV peuvent être utilisés pour des tâches telles que la détection d’objets, la reconnaissance faciale et la classification d’images. Les modèles de vision par ordinateur peuvent être utilisés pour inspecter les produits à la recherche de défauts et garantir qu’ils répondent aux normes de qualité. Cette technologie est utilisée dans diverses industries, telles que la fabrication, la transformation alimentaire et pharmaceutique, ainsi que dans la surveillance et la détection des fraudes.

2. Identifiez vos besoins

Qu’essayez-vous de réaliser avec l’IA ? Une fois que vous connaissez vos besoins, vous pouvez commencer à affiner la gamme de technologies et d’entreprises d’IA qui vous intéressent. L’une des premières adoptions est observée dans le commerce électronique et la recherche de moyens d’améliorer le expérience client. En outre, plus de la moitié des entreprises interrogées par AI Infrastructure ont indiqué qu’elles renforceraient leurs équipes IA/ML existantes avec davantage de data scientists, d’ingénieurs de données et de DevOps.

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3. Évaluez différentes entreprises d’IA

Recherchez des entreprises qui ont de bons antécédents en matière de développement et de déploiement de technologies d’IA. Tenez compte de l’expertise de l’entreprise dans les technologies d’IA spécifiques qui vous intéressent.

4. Évaluer les réussites et les cas d’utilisation

Voici quelques exemples de la manière dont l’IA est utilisée aujourd’hui dans le monde des affaires :

• Service client:Les chatbots IA sont utilisés pour fournir un service client 24h/24 et 7j/7. Les chatbots peuvent répondre aux questions des clients, résoudre leurs problèmes et même faire des recommandations aux clients.

• Ventes et marketing:L’IA est utilisée pour améliorer ventes et marketing efforts. Les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour identifier et cibler des clients potentiels, personnaliser les messages marketing et prédire le taux de désabonnement des clients.

• Développement de produits :L’IA est utilisée pour développer de nouveaux produits et services. Les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour analyser les données des clients, identifier leurs besoins et générer de nouvelles idées de produits.

• Fabrication et opérations :L’IA est utilisée pour améliorer la fabrication et les processus opérationnels. Les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour optimiser les calendriers de production, prédire les pannes d’équipement et identifier les problèmes de contrôle qualité.

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5. Commencez petit

N’essayez pas de mettre en œuvre une solution d’IA complexe tout de suite. Commencez par mettre en œuvre une solution d’IA simple qui peut résoudre un problème spécifique pour vous. Une fois la mise en œuvre réussie, vous pouvez progressivement intensifier vos efforts en matière d’IA.

L’IA est une technologie puissante qui a le potentiel de transformer notre monde. En comprenant les différents types de technologies d’IA et d’entreprises disponibles, vous pouvez commencer à exploiter l’IA pour atteindre vos objectifs commerciaux.