Machine learning & Algorithmes d’optimisation

Rendre le traitement de la machine plus apparenté au raisonnement humain

Tout le monde parle d'intelligence artificielle ces jours-ci. Les décideurs doivent séparer le battage médiatique de la réalité, à partir de sa définition: une erreur commune consiste à se concentrer sur les avantages de l'automatisation, sans expliquer les opportunités offertes aux responsables informatiques et commerciaux. Nous pouvons définir l'intelligence artificielle comme appliquant des modèles analytiques et logiques, y compris le Machine Learning, pour interpréter tout type d'événement, augmentant ainsi la prise de décision humaine en tirant les leçons de cette expérience.

Si les entreprises se concentrent uniquement sur une automatisation accrue via l'IA, elles manquent les opportunités cachées d'une transformation plus poussée de leur activité et de la différenciation des valeurs. L'intelligence artificielle peut classer les informations et faire des prédictions plus rapidement et à des volumes plus élevés que les humains. Généralement, l'intelligence artificielle est utilisée pour «augmenter» les applications et les processus existants. Par exemple, il peut automatiser des décisions ou classer des données complexes. Ces deux exemples nécessitaient traditionnellement une intervention humaine et, par conséquent, des coûts accrus et un risque d’inexactitude. Cependant,  l'IA permet aux entreprises d'accélérer l'ensemble du processus. Sans remplacer les capacités humaines, mais en les augmentant.