Toujours plus de données à traiter

L’explosion du volume de données échangées et stockées par les entreprises les amène à faire évoluer leur gouvernance des données et à trouver de nouvelles approches pour capitaliser sur ce nouvel « or gris ». Sur ce point, elles ne mesurent pas aujourd’hui l’immense valeur de leurs données et ne savent pas comment les gérer, les unifier et leur donner du sens.

C’est dans ce contexte que les sujets orientés Big Data, Machine Learning et intelligence artificielle se développent à grande échelle. Véritables Buzz Word, ces projets sont aujourd’hui évoqués par tous.

Pour autant, et malgré de nombreux encouragements de la part des entités publiques, on constate que peu de projets concrets sont réellement menés à bien et que l’intelligence artificielle reste l’apanage de rares sociétés. Elle est en fait rarement mise à disposition d’entreprises de taille plus raisonnable.

La raison est simple à comprendre, à l’image d’autres effets de mode dans le monde de la tech, tout le monde cherche à s’emparer de sujets porteurs sans en maîtriser les fondamentaux. Ainsi, si les concepts d’intelligence artificielle sont attrayants sur le papier, ils exigent une expertise complexe que peu d’acteurs sont en mesure de délivrer.

De plus, le terme «  intelligence artificielle  » est souvent utilisé de manière générale pour y associer d’autres éléments. À titre d’exemple, il ne faut pas confondre algorithmes et intelligence artificielle (automatiser certains processus comme une feuille Excel le ferait n’est en aucun cas de l’Intelligence artificielle).

Bref, il règne une forte confusion qui, au final, ne permet pas de lancer de grands projets de rupture ni de véritablement mettre en avant les bénéfices de l’IA.

L’intelligence artificielle promue par des non-experts

Un autre point préoccupant tient aux nombreuses publications sur l’IA réalisées par des non-experts, notamment les cabinets de conseil qui ont repéré un nouveau concept miracle et source d'honoraires. Les prises de parole sont trop généralistes pour être pratiques, et quasiment toujours erronées et mal documentées. Cela se traduit par de profondes désillusions pour les entreprises qui ne sont pas en mesure de générer de la valeur suite aux lancements de projets soi-disant basés sur l’intelligence artificielle.

Revenir aux fondamentaux et se méfier du seul marketing

Comme nous l’avons évoqué, l’intelligence artificielle est donc un domaine d’expertise à part entière et non un gadget pour Powerpoint. Une chose est sûre, il est tout simplement impossible de parler ou de maîtriser l’intelligence artificielle sans évoquer des sujets comme le big data ou le machine learning. Ces briques sont incontournables pour créer des référentiels et des systèmes intelligents capables de comprendre les requêtes exprimées et in fine d’assister l’utilisateur dans ses opérations.

On notera également que l’intelligence artificielle est encore loin d’être généralisée et que seules des applications ciblées sur des expertises sectorielles ou des sujets spécifiques sont aujourd’hui pertinentes.

À ce titre, l’exemple des bots est édifiant. Ils n’ont pas bonne presse car la grande majorité d’entre eux ne sont que de simples boutons reliés par un scénario écrit avec plus ou moins de brio. Pour autant, certains sont réellement basés sur un combiné gagnant de big data, NLU, machine learning, deep learning et data structurée le tout managé par des équipes pluridisciplinaires allant des mathématiciens aux linguistes. Ce sont ces solutions qui génèrent à la fois des revenus, des baisses significatives de charge de travail manuel et surtout apportent une réelle satisfaction aux clients finaux.

Ces quelques éléments fondamentaux mettent donc clairement en avant que l’intelligence artificielle ne s’improvise pas et que même si tout le monde en parle, elle est encore loin d’être largement utilisée. Il est temps de sortir des simples concepts et de donner un vrai visage à l’Intelligence artificielle en s’appuyant sur de réels spécialistes et en destinant de vrais moyens humains et financiers à son émergence en Europe.

Si la guerre de l’IA semble d’ores et déjà perdue face aux entreprises américaines et chinoises, il existe encore des niches pour lesquelles l’Europe et la France en particulier peuvent encore faire la différence.

Par Daniel Doppler, Président de Quicktext