Vers un monde où l’IA est au premier plan

En concentrant nos efforts aux bons endroits, l’intelligence artificielle peut aider à résoudre des problèmes d’une façon telle que personne ne peut encore à ce jour le concevoir !

Si quand vous pensez « intelligence artificielle » et que vous viennent en tête des images de robots super intelligents, c’est que vous avez peut-être trop regardé de science-fiction ! Les machines qui agissent, réfléchissent et ressentent les choses comme les humains, ça n’existe pas. Par contre, nous avons créé des algorithmes d’apprentissage extraordinairement performants pour reconnaître des formes, résoudre des problèmes complexes, comme vaincre des professionnels du jeu de Go, et conduire des véhicules de façon autonome. Ces algorithmes et réseaux de neurones influencent déjà notre façon de penser et nos émotions (Facebook), le contenu que nous consultons et consommons (Netflix, Google), ce que nous achetons (Amazon) et bientôt, ils seront pleinement intégrés dans toutes les sphères de notre vie, de la santé à l’éducation et aux transports : bonifier les processus et apprendre à leur manière.

Au cours des prochaines années, la majorité, sinon la totalité des grandes entreprises, feront de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine le centre nerveux de ce qui animera leur efficacité et leur productivité. Tout comme l’infonuagique et les technologies mobiles ont été intégrées à tous les niveaux, l’IA permettra de distinguer les entreprises qui innovent, de celles qui font du surplace. Cette technologie redéfinira ce que nous considérons comme «la norme». En adoptant une mentalité où l’AI se positionne au premier plan, les chefs de file du monde des affaires trouveront des solutions novatrices aux problèmes qui nous affligent, en imaginant les nouveaux processus d’affaires et les moyens par lesquels les produits sont fabriqués et les services dispensés. Au lieu d’utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer un système, ces entreprises feront table rase de ces systèmes afin d’en rebâtir de meilleurs sur des fondations d’intelligence artificielle.

Ces sociétés se demanderont alors si un système d’IA, capable d’autoapprentissage et entièrement automatisé, peut être conçu de façon à résoudre un problème précis ou offrir une prestation de service déterminé, tout en appliquant la meilleure expérience utilisateur possible. Et si un tel système propose l’ultime expérience utilisateur, quels ensembles de données faudrait-il générer pour le former ? Et ces données existent-elles déjà ? Sinon, que faut-il instaurer pour créer ces nouveaux ensembles de données et comment le système pourra-t-il évoluer jusqu’à atteindre l’automatisation intégrale ?

La clé réside dans l’élaboration d’un produit qui comble suffisamment les besoins des utilisateurs que leurs seules interactions avec celui-ci permettent de générer l’ensemble des données nécessaire pour former l’IA. À son tour, ce système bonifie l’expérience utilisateur et amorce alors un cycle vertueux ou une boucle de rétroaction positive. Ainsi, plus le produit est utilisé, plus l’ensemble de données a de la valeur, meilleure est l’IA et l’expérience utilisateur s’enrichit à son tour. Avec le temps, les utilisateurs du produit augmenteront leur productivité et le produit perfectionnera son automatisation.

Les entreprises qui adoptent l’approche produit intégrant l’IA créeront des modèles jusqu’ici impensables : d’abord en profitant de capacités surhumaines, puis en réduisant considérablement les coûts liés à la prestation de certains services.

Mindbridge incarne parfaitement le type d’entreprise ouverte aux principes d’intégration de l’IA au premier plan de leurs activités. Elle aide les vérificateurs à détecter plus facilement les transactions financières potentiellement frauduleuses ou risquées. Leur système recherche les tendances et découvre les aberrations, en triant les transactions selon leur potentiel de risque, lesquelles sont ensuite validées par des vérificateurs en chair et en os. Plus le nombre de transactions traitées par les vérificateurs augmente, plus l’IA se perfectionne et plus les prédictions deviennent précises. Ultimement, l’IA deviendra si précise qu’elle pourra détecter seule les fraudes potentielles avant même qu’elles ne se produisent — ce que l’Homme ne parvient tout simplement pas à réaliser. Mindbridge vend aujourd’hui des logiciels aux firmes de vérifications, mais lorsque l’IA sera à maturité, elle pourra commercialiser un produit d’assurance garantissant aux entreprises qu’elles ne seront plus jamais victimes de fraude financière.

Parce que l’implantation de solutions basées sur l’IA, avec le temps, affinera la précision et augmentera l’efficacité, elle devrait aussi fortement transformer des domaines qui excluent aujourd’hui de grands pans de la société. Ainsi, l’accès au droit, à l’éducation et à la santé, des secteurs aujourd’hui plutôt onéreux, devraient grandement se démocratiser et offrir des services très personnalisés grâce à l’IA. Par exemple, en perfectionnant son efficacité par la reconnaissance des formes et le traitement automatique du langage naturel, l’IA pourra minimiser le temps que les avocats consacreront à effectuer des recherches. Alors qu’actuellement, les avocats débutants consacrent un temps fou à fouiller dans les dossiers antérieurs, la société ROSS Intelligence s’attèle à développer une solution où IA identifie rapidement des cas pertinents via des recherches en langage naturel. L’IA utilisée se perfectionne à chaque interaction des chercheurs avec le système, ce qui la rend toujours plus précise et pourra, à terme, lui permettre d’extraire le contenu pertinent en temps réel sur la simple base d’une description du dossier en cours. Ainsi, les responsables des recherches augmenteront significativement leur productivité et les frais juridiques baisseront, ce qui devrait rendre la justice accessible à tous.

La société Imagia symbolise bien les bouleversements anticipés dans le domaine de la santé en raison de l’IA. Elle utilise l’IA afin de diagnostiquer le cancer avec précision, en traitant plusieurs sources de données : images, numérisations, échographies, antécédents personnels, antécédents familiaux, etc. L’IA ne remplacera pas les médecins ou les techniciens, mais elle leur proposera des points de vue additionnels basés sur un volume important de données précédemment analysées par leurs pairs. Voilà qui va accélérer le processus de traitement : avec des diagnostics plus précis, on limite le nombre de tests, donc les patients peuvent être soignés plus rapidement, le système de santé est alors moins sollicité et les coûts liés au traitement du cancer piquent du nez.

Dans le secteur de la santé, les utilisations potentielles de l’IA sont illimitées, car le diagnostic consiste surtout à bien reconnaître les schémas et définir le bon protocole réside dans la simulation des résultats potentiels. Comme la précision se fonde sur des données, et que les médecins n’ont accès qu’à un temps limité pour lire et rencontrer des patients, l’IA procure de grands avantages, car ce qu’elle peut extraire de vastes banques d’informations, ce qui prendrait des siècles à un individu. De plus, pour les personnes vivant en régions éloignées, l’accès à des soins peu coûteux est possible grâce à la vidéoconférence additionnée de diagnostics d’IA. Et bien que l’interaction avec l’humain demeure importante, l’IA permet de rendre les infirmières, les médecins et les autres soignants incroyablement plus productifs, mieux informés et plus concentrés.

Ce n’est là qu’un aperçu des bouleversements sociaux potentiels d’une approche où l’IA est au premier plan et il est nécessaire de penser autrement pour réfléchir aux impacts futurs de l’IA dans tous les marchés. Quand un entrepreneur nous soumet une idée, nous aimons discuter de la façon dont l’IA pourrait influencer le marché qu’il vise et son modèle d’affaires. Selon le potentiel qu’a l’IA pour transformer les secteurs industriels, créer de nouvelles expériences et améliorer la société, tous les entrepreneurs — des chercheurs en IA comme des ingénieurs en logiciel, des chefs de produits ou des gens d’affaires — devraient songer à exploiter les possibilités de cette nouvelle technologie.

Écrit par JS Cournoyer et Lauren Jane Heller; traduit par Thierry Holdrinet.