Qu’est-ce que l’Intelligence artificielle alias IA ? L’IA est devenue l’un des enjeux majeurs pour le développement des entreprises aujourd’hui, au coeur de leur transformation digitale. Pour autant, que trouver derrière cette formule souvent galvaudée ?
Intelligence artificielle : définition
1. Robots versus automates, quelles différences ?
Dans l’imaginaire collectif, lorsqu’on parle IA, on pense robot. Néanmoins, dans les faits, il ne s’agit pas d’une implication. D’abord un robot est différent d’un automate. Tandis qu’un automate va produire à la chaîne, toujours et à répétition un même geste, le robot est lui capable d’apprendre, comprendre et d’ajuster. L’intelligence artificielle est proche du robot en ce qu’elle jouit d’une certaine autonomie. Prenons le cas d’une machine à laver. Il s’agit d’un automate. Si elle s’ajuste au poids pour décider elle-même du programme, c’est un robot (si nous tentions de simplifier).
2. Robots versus IA : qu’est-ce qui les distingue ?
Le terme intelligence artificielle désigne des programmes où des ordinateurs peuvent réaliser des actions, adopter des comportements généralement associés à l’intelligence humaine. Capables de traiter de grandes quantités d’information, les machines dotées d’une intelligence artificielle peuvent analyser et comprendre des modèles, mais aussi apprendre pour s’améliorer. L’intelligence artificielle intègre donc une « culture du feedback », elle est pensée pour prendre du recul. Si l’IA est un robot, le robot n’est en revanche, pas synonyme d’intelligence artificielle.
Comment l’IA fonctionne-t-elle ?
1. La combinaison des données à l’origine
L’intelligence artificielle fonctionne en combinant et digérant un grand nombre de données. Elle s’appuie sur des programmes puissants d’exploitation. Mis à jour en permanence, ils témoignent d’une solide capacité à apprendre. L’IA est donc déterminée par 3 facteurs : la data, la puissance informatique et l’aptitude à apprendre. L’habilité à s’améliorer sans cesse rapproche d’ailleurs le plus la machine du modèle cognitif humain. On parle ainsi « d’intelligence ». Comme elle n’est pas organique mais fruit de la technique, on la qualifie « d’artificielle ».
2. Zoom sur 3 technologies phares au coeur de l’IA
Pour que les programmes soient aptes à apprendre, voici les technologies inspirées des capacités humaines, à la genèse de tout :
- APPRENTISSAGE SUPERVISÉ. Cela consiste à nourrir le logiciel humainement à l’aide de codes et de données pour qu’il développe ses capacités.
- MACHINE LEARNING. Il permet aux machines d’apprendre sans programmation directe. Elles analysent des données et apprennent de manière autonome par étude de contexte, scenarii de correspondances etc.
- DEEP LEARNING. Cet « apprentissage profond » repose sur un système de neurones artificiels inspirés du cerveau humain. Ces « neurones » sont en réalité de très nombreuses unités auxquelles une tâche précise est assignée. L’effort combiné de ces unités permet à la machine de résoudre des problèmes compliqués et d’accroître ses connaissances, principalement en comparant les éléments qu’elle trouve dans sa base de données.
Quelles utilisations concrètes de l’IA pour les entreprises ?
1. L’IA pour la gestion de la donnée
Aujourd’hui, la gestion de la data est un enjeu majeur pour les entreprises. Pour être les plus pertinentes possibles, les entreprises sont vivement invitées à s’équiper en données dans le but de maximiser leurs choix stratégiques. Le travail de collecte et d’organisation de la data peut être très long et fastidieux mais l’IA permet de simplifier ces opérations.
2. Catégoriser ses données
En l’occurrence, LabSense compte parmi ses offres complémentaires, une solution de catégorisation. Ainsi, vous pouvez recourir au text mining pour extraire et analyser des quantités importantes de données. Autrement dit, à partir d’un texte, il devient possible d’avoir un tableau Excel structuré avec des catégories bien distinctes.
3. Cas pratiques de catégorisation en E-commerce
Cette solution est notamment très utile pour les classifications de produits en amont des plans de tagage automatisés. Par suite, l’exploitation des données se mutualise sans peine avec d’autres technologies d’IA. Par exemple, la génération de contenus pour des fiches produits serait un enchaînement opportun dans le cas présent.
4. Se différencier de la concurrence grâce à l’IA
4.1 Le SEO nerf de la guerre
En plus du traitement de la data, les entreprises sont appelées à se démarquer toujours davantage. Pour autant, l’espace disponible en première page Google est limité. La place est très demandée. En moyenne les internautes regardent les résultats jusqu’au 4ème rang de la requête. La visibilité sur le web est résolument déterminée par la stratégie SEO et donc la stratégie de contenu associée. Quels sont vos sujets ? Les textes de vos produits ? Vos prises de parole ? Leur cohérence ? Quelles stratégies mots clés ? Cocons sémantiques etc…
4.2 La réponse LabSense
Précisément, les technologies de traitement automatisé du langage (TAL) et de génération automatisée de textes (GAT) permettent de mettre en place des contenus automatisés dits « SEO-friendly ».
Retrouvez ci-dessous quelques exemples triés par secteurs :
Des fiches produits, en passant par les posts réseaux sociaux et les brèves pour les médias, les textes obtenus doivent leur pertinence à une éditorialisation scrupuleuse de la data en premier lieu. Enfin, nos linguistes, à la sensibilité purement littéraire sont évidemment les garants d’une telle qualité.Déjà très sollicitée par de nombreux médias, la solution LabSense a su gagner les coeurs et faire ses preuves sur des cas clients diversifiés. Notre objectif : permettre aux acteurs d’accéder à du contenu en quantité, en qualité et surtout à moindre coût !
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