Défis de l’Intelligence Artificielle dans le Monde des Affaires
Le géant technologique IBM a récemment révélé que près de la moitié des défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de l’adoption de l’Intelligence Artificielle (IA) se concentrent sur la complexité des données (24%) et la difficulté à intégrer et à mettre à l’échelle les projets (24%). Malgré son potentiel transformateur, l’IA et l’apprentissage automatique (ML) restent inaccessibles pour de nombreuses entreprises en raison de leur difficulté et de leur coût.
L’Ère des Données : Opportunités et Obstacles
Nous sommes à une époque où les données sont le nouveau pétrole. Le monde est en effervescence avec les données, avec une croissance annuelle projetée de 42,2% au cours des deux prochaines années. Cependant, seulement 32% de ces données sont actuellement utilisées. Les défis pour une gestion efficace des données sont multiples : stockage, étiquetage, catalogage, sécurité, connexion et capacité d’interrogation.
Dans le paysage entrepreneurial actuel, les entreprises ont tendance à utiliser des analystes pour effectuer des travaux guidés par des hypothèses. Pour éviter une vision limitée, cette analyse est complétée par l’intelligence d’affaires (BI), où les données à grande échelle sont transformées en rapports, tableaux de bord et visualisations. Cependant, cette approche a ses limites.
Les humains ne peuvent pas gérer la surcharge cognitive que représente l’analyse exhaustive des données. De plus, les décisions basées sur des hypothèses peuvent être biaisées ou incomplètes. Par conséquent, le moment est propice pour l’IA et le ML. Mais c’est là que le problème se pose : les solutions basées sur l’IA et le ML sont inaccessibles pour de nombreuses entreprises en raison de leur coût et de leur complexité.
Solutions et Futur de l’Intelligence Artificielle dans les Entreprises
Le marché propose des solutions basées sur deux approches : ajouter plus d’intelligence et d’insights aux outils de BI existants ; et faciliter le développement et le déploiement de solutions ML, dans le domaine croissant des opérations ML, ou MLOps. Cependant, ces solutions nécessitent généralement des équipes de scientifiques de données, d’ingénieurs de données et d’ingénieurs ML qui peuvent fournir ces solutions à un prix abordable.
En résumé, nous sommes face à un défi et une opportunité. Le défi est de faire face à la complexité et au coût de l’adoption de l’IA et du ML. L’opportunité est de tirer parti de l’explosion des données pour transformer nos entreprises et notre société. Pour cela, nous devons trouver des moyens de rendre l’IA et le ML plus accessibles à toutes les entreprises, quel que soit leur taille ou leur secteur.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
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