• Accueil
  • > politique
  • > Comment mettre l’intelligence artificielle à grande échelle (Mohit Joshi)

Comment mettre l’intelligence artificielle à grande échelle (Mohit Joshi)

 Comment mettre l’intelligence artificielle à grande échelle (Mohit Joshi)

 

Mohit Joshi, Président d’Infosys explique comment mettre en œuvre l’IA à grande échelle:  les entreprises doivent prendre soin de leurs talents internes, mettre l’éthique au premier plan et développer une stratégie à l’échelle de l’entreprise pour la technologie sur toute la chaîne de valeur( chronique de la Tribune)

 

Nous sommes fermement ancrés dans la cinquième révolution industrielle, une révolution basée sur l’intelligence artificielle (IA). Tout a commencé par l’ordinateur central, puis les ordinateurs personnels dans les années 1980, suivis par Internet, et enfin l’agilité et la puissance du cloud computing dans les années 2010. Cette cinquième vague informatique sera la plus retentissante à ce jour, avec des capacités qui promettent toujours plus d’initiatives et d’exploration humaines.

Toutefois, un problème se pose. Bien que l’IA soit adaptée aux entreprises, nombre d’entre elles ne parviennent pas à en tirer pleinement profit. L’innovation est tellement rapide que les entreprises n’arrivent pas à suivre le rythme. En 2015, les chercheurs ont publié 10.000 articles scientifiques sur l’IA. En 2019, ce chiffre est passé à 25 000 rien qu’aux États-Unis. Pour de nombreux dirigeants, cette situation est inquiétante, surtout lorsqu’on sait qu’une bonne utilisation de l’IA devrait améliorer les bénéfices de l’entreprise de 38 % et permettrait d’offrir 14 000 milliards de dollars de valeur ajouté aux entreprises d’ici 2035.

Il serait donc judicieux que les entreprises à la traîne tirent les enseignements des organisations plus avancées en matière d’IA. Dans notre étude, nous avons découvert que les leaders en matière d’IA plaçaient la technologie au cœur de leur activité et de leurs modèles d’exploitation. Ils l’utilisent pour découvrir, démocratiser et réduire les risques inhérents à l’utilisation de l’IA. Pour ces entreprises, l’IA fait partie intégrante de leur ADN et leur permet de proposer de meilleurs produits, d’améliorer l’expérience client et d’obtenir davantage de valeur ajoutée auprès de leur écosystème de partenaires.

À l’inverse, les entreprises ayant pris du retard utilisent principalement l’IA pour améliorer l’efficacité plutôt que pour changer la façon dont l’entreprise gagne de l’argent. Pour prendre une longueur d’avance, ces entreprises doivent requalifier les employés, s’assurer que l’adoption de l’IA n’est pas fragmentée, développer des cadres éthiques et de gouvernance solide, et informer les dirigeants des risques et opportunités liés à l’adoption de l’IA. Cela permettrait d’augmenter les marges opérationnelles d’au moins 3 %. Pour une entreprise de services financiers dont les revenus s’élèvent à 10 milliards de dollars, cela équivaut à 300 millions de dollars supplémentaires de revenus, ce qui n’est pas négligeable.

La plupart des talents en science des données se tournant vers les grandes entreprises technologiques, les entreprises de services financiers leaders en matière d’IA se démarquent par leur capacité à requalifier la main d’œuvre. Elles utilisent des plateformes numériques et des outils d’auto-modélisation pour garantir un apprentissage permanent. C’est crucial. Il est maintenant temps pour les entreprises de former leurs talents internes, c’est-à-dire ces employés qui connaissent parfaitement l’entreprise et qui peuvent repérer les cas d’utilisation pertinents pour l’IA plus rapidement que les nouveaux embauchés.

Il est également essentiel de réunir les équipes sous un seul et même cadre d’IA au sein de toute l’entreprise. En effet, des opérations d’IA réussies peuvent accroître les marges opérationnelles d’au moins 6 % (ce qui représente 600 millions de dollars supplémentaires pour une entreprise dont les revenus s’élèvent à 10 milliards de dollars). Ces entreprises visionnaires s’assurent généralement que les équipes commerciales, financières et technologiques travaillent ensemble sur les projets d’IA tout au long du cycle de vie de l’IA, le plus souvent via un centre d’excellence. Les employés sont formés plus rapidement, les bons processus de gestion des changements sont regroupés afin que les solutions d’IA évoluent rapidement du stade de pilote au stade du déploiement et que l’IA au sein de l’entreprise soit en mesure de répondre aux attentes.

 

Pour obtenir des résultats et développer l’intelligence à grande échelle, il est nécessaire de développer une vision globale de l’IA d’entreprise qui repose sur des plateformes d’IA professionnelles. En outre, en tirant profit du produit visionnaire, du domaine et de conseils d’experts, les entreprises sont assurées d’obtenir des bénéfices exponentiels au fil du temps.

Des cadres d’IA éthiques et de gouvernance solide doivent être établis dès le départ. Cela permet de garantir des déploiements d’IA justes, équitables et impartiaux. Nous avons constaté que ces entreprises qui ont défini ces cadres surpassent d’au moins 25 % les entreprises retardataires sur un certain nombre d’indicateurs de performance clés de l’entreprise. Toutefois, il n’est pas toujours évident d’éliminer toute déformation inconsciente de ces données. C’est ici que le mandat organisationnel pour des solutions d’IA efficaces et explicables intervient.

Les employés qui utilisent l’IA en back office ou avec les clients doivent rapidement être informés des pratiques éthiques. Les algorithmes d’apprentissage automatique doivent être en mesure d’expliquer les décisions qu’ils prennent, de façon à ce qu’elles soient comprises par les autorités d’IA, notamment les régulateurs. Sans ce pilier d’IA, des éthiques d’IA imparfaites peuvent ruiner la réputation d’une entreprise financière en un instant, auprès des partenaires et des consommateurs.

Enfin, les leaders de l’IA doivent connaître l’impact des technologies sur un certain nombre d’aspects, notamment le modèle commercial, les employés, les partenaires, les clients et la société dans son ensemble. De nombreux dirigeants rencontrent des difficultés dans ces domaines et n’ont qu’une vague idée de la façon dont l’IA peut améliorer les marges et leur permettre de devancer la concurrence. Si 2020 est l’année de l’IA, alors cela doit également être l’année au cours de laquelle les dirigeants des entreprises financières commencent leur apprentissage de l’IA.

L’IA étant présente dans tous les aspects de notre vie, le temps est venu pour les entreprises d’accélérer le mouvement vers des statuts d’IA visionnaires. De l’IA normatif utilisé dans les stratégies de fonds de roulement et la réduction du risque opérationnel au traitement du langage naturel utilisé pour extraire les attributs sensibles des contrats, les applications innovantes de l’IA améliorent les entreprises de services financiers et leur permettent d’être plus rapides et plus agiles.

Pour mettre en œuvre l’IA à grande échelle, les entreprises de services financiers doivent prendre soin de leurs talents internes, mettre l’éthique au premier plan et développer une stratégie à l’échelle de l’entreprise pour la technologie sur toute la chaîne de valeur. Ce faisant, nos clients seront les annonciateurs de la cinquième révolution industrielle.

 

0 Réponses à “Comment mettre l’intelligence artificielle à grande échelle (Mohit Joshi)”


  • Aucun commentaire

Laisser un Commentaire




L'actu écologique |
bessay |
Mr. Sandro's Blog |
Unblog.fr | Créer un blog | Annuaire | Signaler un abus | astucesquotidiennes
| MIEUX-ETRE
| louis crusol