L’intelligence artificielle et la data

Olivier Mégeanpar Olivier Mégean

La donnée pour l’IA est un concept polymorphe qui est généralement mal compris dans les entreprises.

Il existe une vérité qui est toujours bonne à dire :

Toutes les entreprises, qu’elles soient grandes, petites ou moyennes, disposent de données.

Il s’agit de données historiques issues de l’exploitation et de la gestion qui sont accumulées au fil des années par toutes les entreprises (sauf pour celles qui viennent juste d’être créées, bien sûr). Elles constituent un actif patrimonial qui va leur être utile dans le cadre de l’implémentation de l’IA si, bien entendu, elles ont été collectées.

Donc, toutes les entreprises ont des données historiques. Ces données n’ont pas forcément une grande valeur intrinsèque mais elles sont uniques car elles reflètent l’histoire de l’entreprise. 

Or, en matière de prédiction par exemple, c’est bien ce jeu de données qui va servir à entraîner, tester, valider et sélectionner l’algorithme dans la prédiction qui sera la plus performante.

Si la performance de l’algorithme est jugée trop médiocre à l’issue de la phase d’apprentissage, il faut envisager de compléter le jeu de données pour démarrer une nouvelle phase d’apprentissage. De nombreux jeux de données sont disponibles pour les data scientists (sur la plateforme Kaggle, par exemple).

Une fois l’algorithme entraîné, ce jeu de données pourra servir à entraîner un autre algorithme pour un autre cas d’usage.

La performance de l’algorithme sera améliorée au fur et à mesure de son utilisation en intégrant les données d’exploitation ou de gestion en « temps réel » qui permettront de faire une prédiction de plus en plus précise. L’algorithme renforçant son apprentissage grâce aux nouveaux cas qui lui sont soumis.

C’est d’ailleurs là qu’aujourd’hui le bât blesse, car il n’est pas évident d’alimenter l’algorithme en « temps réel » afin d’améliorer la prédiction. Le développement continu de la puissance de calcul, associé au cloud computing, permettra bientôt de ré-entraîner très régulièrement l’algorithme.

L’enjeu n’est donc pas uniquement l’apprentissage ; mais bien plus encore, l’amélioration de la performance.  

Car tout le monde l’a compris :

C’est la performance algorithmique qui va créer l’avantage concurrentiel, faire disparaître des entreprises établies de longue date et faire apparaître de nouveaux champions.

Il est plus qu’urgent (mais probablement pas trop tard) que les entreprises déploient les premiers algorithmes et améliorent leur performance en exploitation.

Certains l’ont compris depuis longtemps et vous les connaissez très bien car ils sont dans votre poche, vous leur parlez pour avoir des informations ou pour communiquer avec vos proches, leur acheter des produits ou faire des recherches sur internet. 

Aujourd’hui, ils sont dominants.

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