Quelle est la réelle Intelligence Artificielle: les caractéristiques d'une vraie IA

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Raj Balasundaram
Raj Balasundaram
SVP of Artificial Intelligence
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Toutes les IA ne se valent pas : on peut même parfois parler d’intelligence artificielle artificielle… Nous vous expliquons donc à quoi faire attention dans les solutions de marketing par IA (et comment déceler real-artificial-intelligenced’éventuels signaux d’alerte).

Aujourd’hui, toutes les entreprises du milieu technologique vantent leur logiciel fonctionnant avec IA. Comme l’a dit un article dans The Atlantic, « on trouve des exemples déflationnistes d’IA partout. » Si chaque personne affirmant que sa plateforme « utilise l’IA » m’avait donné un dollar, je serais assez riche pour créer mon propre logiciel d’automatisation… et ils coûtent très cher.

« D’un côté, les personnes travaillant dans l’IA se plaignent que le mot a perdu de sa signification. De l’autre côté, les journalistes, les startups, les conseils d’administration du S&P 500 et toutes les sociétés de capital-risque sur Terre prennent tout ce qui est un peu complexe ou légèrement automatisé pour de l’intelligence artificielle. » – Ronald Ashri, Hackernoon

La plupart de ces allégations sont en fait d’astucieux stratagèmes marketing qui visent une corde sensible chez les spécialistes marketing cherchant à surfer sur la vague. Par comparaison, la « vraie IA » reste toutefois plus rare. La vraie IA permet à Amazon, Google, Facebook et Emarsys de donner une nouvelle envergure à l’expérience client et à l’intelligence prédictive. Mais quelle est la différence entre la vraie et la fausse intelligence artificielle ?

Comprendre la vraie intelligence artificielle

La plupart des moteurs de recommandation, des communications ciblées et des plateformes de prédiction utilisent un système simpliste basé sur des règles. Ils disent « Si X, alors Y ». C’est tout. Ils n’effectuent pas de simulations, ne prennent pas de variables externes en compte, ne réagissent pas aux comportements exceptionnels et ne sont pas capables d’auto-apprentissage.

La vraie intelligence artificielle est autonome : elle n’a pas besoin de maintenance humaine et travaille en silence en arrière-plan. L’IA est un élément à part entière du système, au même titre que les autres outils et technologies (fonctionnalités, tableaux de bord, plans de campagne, etc.) intégrés à la plateforme. Ces systèmes apprendront par eux-mêmes en traitant des données, pas grâce à la programmation humaine.

D’autres caractéristiques ou éléments indiquant une « vraie IA » sont :

  • Les caractéristiques proactives. Les outils réactifs doivent être stimulés par leur environnement. Les outils proactifs et éclairés agissent en s’appuyant sur un raisonnement.
  • L’auto-apprentissage de l’algorithme. Un système peut-il faire la différence entre la réussite et l’échec, et procéder à des ajustements en tenant compte de résultats ?
  • L’autonomie. La vraie IA prend des décisions pour tous les cas d’utilisation et évalue les méthodes les plus efficaces pour atteindre un objectif final.
  • On relève une multitude d’autres termes comme réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning), régression linéaire multiple, méthode RFM, informatique cognitive, créativité computationnelle et intelligence/analyse prédictive.

« Les plateformes IA devraient faire davantage que répondre à des questions simples. Elles doivent pouvoir apprendre, quelle que soit l’échelle, raisonner avec un objectif en tête et interagir naturellement avec les humains. Elles doivent acquérir des connaissances au fil du temps en continuant d’apprendre de leurs interactions, créant ainsi de nouvelles possibilités d’activités… » Porte-parole IBM

Certains signes ne trompent pas lorsqu’il s’agit de repérer les fausses IA, par exemple :

  • Si une personne doit la surveiller au quotidien, ce n’est PAS une vraie IA !
  • Si elle n’agit pas intelligemment en fonction des prévisions, simulations ou informations recueillies, ce n’est PAS une vraie IA !
  • S’il faut des mois pour la mettre en œuvre et obtenir des résultats, ce n’est PAS une vraie IA !

Penchons-nous sur les 5 points communs entre les entreprises qui utilisent une vraie IA.

Emarsys a intégré une vrai IA à sa plateforme Marketing. Découvrez-en plus!

5 points communs des marques qui utilisent une vraie IA

Amazon, Facebook et Google ont ouvert la voie dans l’application de l’intelligence artificielle. Leur expérience client est meilleure et les renseignements qu’ils recueillent sont supérieurs à ceux de la plupart des entreprises. Leurs progrès ont permis à des entreprises comme Emarsys d’innover en matière d’intelligence artificielle. Voilà 5 éléments que ces entreprises ont en commun.

1. Elles ont accès à de grandes quantités de données d’excellente qualité.

Étant donné la quantité de données recueillies par ces marques, leurs algorithmes possèdent des informations plus substantielles leur permettant de faire des observations et d’identifier des schémas.

2. Leurs algorithmes sont remarquables et renforcent leurs communautés.

Tout comme les spécialistes du marketing qui réajustent et réutilisent le contenu existant, les algorithmes sont capables de « transfert d’apprentissage ». Il s’agit d’une technique d’apprentissage des machines dans lequel un modèle entraîné à réaliser une certaine tâche peut être réaffecté à une tâche connexe.

« C’est une approche populaire dans l’apprentissage profond : les modèles préentraînés sont utilisés comme point de départ pour les tâches de vision par ordinateur et de traitement automatique du langage naturel étant donné les immenses ressources en calcul et en temps nécessaires pour développer des modèles de réseaux de neurones sur ces problèmes et les énormes progrès en compétences qu’ils facilitent sur les problèmes connexes. » – Jason Brownlee, Machine Learning Mastery

Si un algorithme sophistiqué peut être réaffecté, cela bénéficiera à l’ensemble de la communauté car les sets de données seront enrichis.

Il existe une autre méthode pour perfectionner les algorithmes : les réseaux antagonistes génératifs dans lesquels plusieurs réseaux de neurones se font concurrence et améliorent ainsi la performance de l’algorithme principal.

3. Elles ont automatisé tout ce qu’il était possible d’automatiser.

Ces entreprises disposent toutes d’une infrastructure entièrement automatisée, elles économisent donc beaucoup de temps, de ressources et de main-d’œuvre qu’elles peuvent réaffecter à des améliorations stratégiques continues et à des projets créatifs.

Je ne crois pas exagérer en affirmant qu’aujourd’hui, l’automatisation, l’IA et la réussite marketing vont de pair.

4. Elles ont trouvé le bon équilibre entre technologie et connaissances des affaires.

À l’horizon 2020, l’intégration des connaissances commerciales de bout en bout dans la plateforme ou système d’IA fera la différence entre les entreprises qui réussiront avec l’intelligence artificielle et celles qui ne rencontreront pas les résultats escomptés.

Avec ce juste mélange de connaissances intégrées et de technologies en place, plus rien n’arrête les géants de l’industrie comme Facebook et Google – pas étonnant qu’ils semblent « savoir » tant de choses sur leurs utilisateurs/clients.

5. Elles savent comment innover à l’ère du numérique.

En fait, elles ont simplement osé ! Dans ces entreprises, la réticence et la stagnation n’ont pas leur place. Elles ont vu venir le changement et elles se sont non seulement emparées de l’IA, mais elles ont même commencé à innover dans ce domaine. Elles savaient que l’IA serait bien plus qu’une tendance et qu’elle améliorerait fondamentalement l’expérience client à l’ère numérique (ce qu’elle continue de faire).

Conclusion

Les meilleures entreprises travaillant avec l’IA ont toutes une chose en commun : elles utilisent une vraie IA. C’est-à-dire qu’elles :

  • Utilisent une grande quantité de données saines
  • Exploitent le transfert d’apprentissage
  • Adoptent l’automatisation
  • Combinent technologie et intelligence
  • N’ont pas peur d’innover

Il y a des imposteurs et la « vraie intelligence artificielle ». S’il n’y a pas de mal à utiliser une « fausse » IA, elle n’aura cependant pas la même profondeur, les mêmes connaissances ou idées que les IA autonomes et capables d’auto-apprentissage ; ces dernières sont certes plus rares mais beaucoup plus satisfaisantes.

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Raj Balasundaram

A propos de l'auteur


Raj Balasundaram est vice-président directeur IA chez Emarsys : il permet à de grandes marques d’exploiter au mieux leurs plateformes numériques et leurs données pour dépasser leurs concurrents et accroître leurs résultats financiers. Raj est intervenu lors de nombreuses conférences mondiales et réunions d’information, notamment #DMWF Expo Global, pour promouvoir l’art du marketing basé sur l’intelligence des données. Avant d’occuper son poste chez Emarsys, Raj a travaillé chez Oracle et ExactTarget.

Contact : LinkedIn@RBalasundaram

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