Le grand art de l'intelligence artificielle

Des machines qui seront égales ou supérieures aux humains, cette idée restera certainement encore très longtemps une vision. Tant que les scientifiques n'auront pas développé une superintelligence (IA forte), nous, les humains, pourrons vivre et travailler correctement avec une IA faible.

Une IA forte peut remplacer l'homme, tandis qu'une IA faible élargit nos capacités cognitives. Cette dernière nous offre déjà aujourd'hui d'énormes avantages lorsqu'il s'agit de résoudre des exigences concrètes.

L'IA devient un élément central de la modernisation de notre société et de notre économie. Elle nous aidera de manière décisive à relever les défis mondiaux : développer des villes plus intelligentes, des transports plus sûrs et moins encombrés, réduire la demande d'énergie, optimiser nos réseaux électriques, réduire les émissions de CO2 et mieux protéger l'internet. Compte tenu de l'évolution démographique, l'augmentation de la productivité grâce à l'IA deviendra un facteur de compétitivité décisif.

Stimuler l'intelligence

L'IA faible et également les systèmes basés sur des règles nous offrent aujourd'hui déjà des avantages considérables avec un grand potentiel. Ils gèrent les transactions financières, font des prédictions, simulent la météo et les évolutions économiques.

Ils détectent les anomalies, par exemple les fraudes aux cartes de crédit. Elles conviennent parfaitement au diagnostic et au pronostic en médecine. Dans ce domaine, il semble que l'intelligence artificielle évalue d'abord les clichés radiologiques avant qu'un radiologue ne pose le diagnostic final.

Elle est supérieure à l'homme pour la reconnaissance de formes de textes, d'images, d'écritures, de matériaux et de tissus. Elle est élémentaire pour la maintenance prédictive et l'entretien.

L'IA développera un grand potentiel économique et commercial : Elle ne se contente pas de décharger les collaborateurs de tâches répétitives, voire dangereuses, mais elle est aussi beaucoup plus rapidement en mesure d'analyser et d'évaluer de grandes quantités de données et de prendre des décisions et d'exécuter des tâches sur cette base.

Un grand potentiel est attribué à la production, où la robotique permettra d'automatiser davantage la fabrication. L'Allemagne redeviendra ainsi un site de production compétitif. Il n'y aura alors plus de raisons économiques d'externaliser la production dans les pays à bas salaires.

Des domaines d'activité entièrement nouveaux apparaissent grâce à l'association de l'IA avec des produits, des processus et des machines en réseau (Internet of Things, IoT).

L'IA devient de plus en plus une technologie de base disruptive. Elle va révolutionner notre vie professionnelle, y compris les applications logicielles actuelles ! Tout comme l'homme, la machine n'est pas exempte d'erreurs.

Cela est acceptable dans de nombreux cas où il ne s'agit pas de santé, de vie ou de mort, ou de jugement de personnes. En tant qu'êtres humains, nous allons définir, par le biais de niveaux de tolérance en pourcentage, les probabilités jusqu'auxquelles nous considérons un résultat de calcul comme correct.

Notre tâche ne sera plus d'exécuter nous-mêmes certaines tâches ou étapes du processus, mais de surveiller et d'optimiser la machine.

L'information est la clé

Le flot d'informations dépasse nos capacités cognitives humaines. Nous n'utilisons pas 80 % des informations que nous collectons ! Et chaque jour et chaque année, le nombre d'informations augmente : L'industrie 4.0, l'Internet des objets... vont multiplier par 10 le volume mondial de données d'ici 2020.

Le flux d'informations actuel est idéal pour les applications d'intelligence artificielle. Toutefois, la masse de ces informations ne permet pas de les intégrer dans un ERP comme SAP.

Il faut un logiciel sensible au contenu et au contexte, capable de gérer et de stocker de manière très efficace des quantités gigantesques de données et qui puisse évoluer horizontalement selon les besoins.

C'était et c'est toujours une tâche et une capacité intrinsèques des systèmes de gestion de contenu d'entreprise (ECM) comme Doxis4 de SER. L'exemple de DHL Express le montre bien : 8,5 milliards de documents sont actuellement conservés dans le Doxis4 Information Repository de SER. Le nombre moyen d'accès par jour est d'un million.

Il y a plus de 20 ans, on disait déjà que 80 % des informations dans le contexte professionnel n'étaient pas structurées. Aujourd'hui encore, cette affirmation n'a pas changé.

Toutes ces informations se retrouvent dans l'Information Repository du logiciel ECM Doxis4 de SER : des données SAP - actuelles ou archivées -, des e-mails, des documents, des contenus de médias sociaux, des pages web, des données machine, jusqu'aux images et aux vidéos.

À l'ère de l'intelligence artificielle, l'information devient définitivement un facteur de production. La logistique de l'information deviendra le facteur d'influence le plus puissant de la création de valeur à l'avenir.

L'Information Repository, le cœur d'un logiciel ECM, devient le coffre-fort de la nouvelle monnaie de l'entreprise : l'information. Utilisées comme archives numériques, ces informations contiennent des valeurs empiriques et conservent la mémoire.

Le défi pour les entreprises réside aujourd'hui dans la complexité technologique de la gestion des informations. Outre SAP, de nombreuses autres applications commerciales sont utilisées et conservent leurs données dans leurs propres bases de données et structures. La productivité des travailleurs du savoir en souffre déjà aujourd'hui.

À l'avenir, cette situation aura également des conséquences négatives sur les résultats de l'IA. L'IA a besoin de données provenant de différentes sources d'information pour apprendre et faire des prédictions. L'intégration des silos d'information répartis dans l'entreprise devient donc plus que jamais un défi stratégique pour l'IT.

Le contact avec une nouvelle technologie

L'interface homme-ordinateur ne sera plus uniquement déterminée par le clavier, la souris, le scanner et la caméra. Bientôt, toutes sortes d'appareils, de produits et d'applications logicielles réagiront à l'appel. Non pas dans un langage technique, mais comme si nous parlions d'homme à homme.

Pour la première fois, nous entamons un dialogue semblable à celui de l'homme avec la machine. Les possibilités que l'état actuel du Natural Language Processing (NLP) offre à un ECM font l'objet d'un projet de recherche commun de l'Austrian Institute of Technology (AIT) et de SER.

Plus d'interface utilisateur

Contrairement aux humains, les agents virtuels n'ont pas besoin d'interfaces utilisateur. Les interfaces utilisateur pour la saisie de données, la recherche, la transmission ou le classement d'informations n'existeront plus au sens classique du terme à l'avenir.

Comme c'est déjà le cas aujourd'hui pour les transactions financières, l'homme n'interviendra plus dans le déroulement des affaires que si le système signale des anomalies ou risque de perdre le contrôle. Avec de tels systèmes ECM basés sur des algorithmes, les processus commerciaux et de nombreuses décisions pourront être automatisés dans une large mesure.

En parlant de gestion proactive de l'information, l'anticipation nous permet d'obtenir des informations dans le contexte de notre travail, de nos actions et de nos décisions, sans avoir à les chercher.

Les entreprises, par exemple dans le secteur des services financiers, dont l'administration traite principalement des informations, compteront parmi les premiers adoptants de ces systèmes ECM basés sur l'IA. Le secteur de la comptabilité génère également d'énormes quantités de données qui doivent être traitées dans le cadre de réglementations légales de plus en plus complexes et de directives strictes en matière de conformité.

Grâce au traitement automatisé des factures entrantes, il est aujourd'hui déjà possible de traiter les factures entrantes de manière automatisée jusqu'à la comptabilisation en noir.

L'IA doit servir et utiliser

Le grand art de l'intelligence artificielle doit être de servir et d'utiliser à la fois les personnes et les entreprises. Nous ne sommes qu'au début de cette évolution qui fera date et dont la fin n'est pas encore prévue.

Malgré l'euphorie technologique, la numérisation dans les entreprises est encore loin d'être suffisamment avancée pour que nous la négligions. L'intelligence artificielle présuppose la numérisation.

Nous devrions utiliser le temps nécessaire pour que l'IA atteigne la "maturité de série" pour faire avancer la numérisation. Des mémoires deep learning performantes sont une condition préalable. Ces aspects et bien d'autres sont les raisons pour lesquelles les systèmes ECM figurent désormais en tête de la liste de souhaits de la plupart des entreprises.

Les systèmes ECM tels que Doxis4 utilisent depuis près de 20 ans déjà des réseaux neuronaux pour la classification et l'extraction. Ils ont une grande valeur d'usage et sont adaptés à la pratique. Ils n'attendent que d'être utilisés.