Augmentation de l’efficacité grâce à l’intelligence artificielle

Introduction à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est l’une des technologies dont la croissance est la plus rapide et dont on parle le plus actuellement. Le marché mondial actuel de l’IA, estimé à plus de 136 milliards de dollars, devrait augmenter de manière significative au cours des sept prochaines années et devrait être multiplié par plus de 13 d’ici 2026 pour atteindre le chiffre impressionnant de 299,64 milliards de dollars. Cette tendance à la croissance se poursuivra avec un impressionnant taux de croissance annuel composé (TCAC) de 38,1 % jusqu’en 2030.

Pourquoi l’IA est-elle si convoitée ? L’IA transforme les entreprises en leur permettant de prendre des décisions meilleures et plus rapides. Elle fonctionne avec des modèles prédictifs et fournit des arguments pour une prise de décision rapide. L’IA prend en compte une grande quantité de commentaires et d’évaluations des clients, qui étaient auparavant difficiles à analyser, et peut transformer une entreprise, quel que soit son secteur ou sa taille.

Il existe différents types de solutions d’IA, des plus simples et des plus économiques aux plus complexes:

• L’informatique cognitive traite les données saisies, mais ne tire pas de conclusions semblables à celles des humains. Il est souvent utilisé dans l’analyse des données et constitue la solution la plus « économique ».
• La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde réel, de la même manière que les humains perçoivent et analysent les images et les vidéos.
• L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux externes existants à plusieurs niveaux (réseaux neuronaux profonds) pour traiter les données et en tirer des enseignements, ce qui permet au modèle d’extraire automatiquement des caractéristiques et des modèles complexes d’ensembles de données complexes.

Figure 1. Principales caractéristiques des types d’IA (1/2)

• Le réseau neuronal est un modèle de calcul inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Il apprend par l’entraînement des modèles et des relations dans les données.
• L’IA générative implique la création ou la génération de nouveaux contenus tels que des images, des textes, de la musique ou même des scénarios entiers à l’aide d’algorithmes et de modèles. Elle se base sur des pools de données limités. Les processus d’apprentissage de l’IA générative sont très coûteux et prennent beaucoup de temps.
• L’apprentissage automatique englobe différentes techniques de reconnaissance de modèles ou de prédiction et d’extraction de connaissances à partir de grands ensembles de données. Il nécessite une grande quantité de données bien préparées.

Figure 2 : Principales caractéristiques des types d’IA (2/2)

Le principal objectif de l’utilisation de l’IA est d’optimiser les tâches de routine et d’améliorer l’efficacité des opérations commerciales. Les entreprises doivent comprendre clairement pourquoi elles ont besoin de l’IA et quel résultat elles souhaitent obtenir. Il est essentiel que chaque entreprise définisse ses objectifs commerciaux et comprenne les capacités de l’IA dans cette direction. Selon des enquêtes récentes, l’IA a déjà acquis la réputation d’améliorer l’efficacité commerciale, d’apporter des avantages économiques et d’être instrumentale pour l’approche des clients et la rentabilité.

Paysage sectoriel

L’adoption de l’intelligence artificielle se fait à des rythmes différents selon les secteurs. Les secteurs qui dépendent fortement des données – comme la banque, la santé, les télécommunications et les médias – traitent depuis longtemps des données volumineuses, ce qui constitue une base solide pour les produits d’IA. Dans ces secteurs, la concurrence pour les solutions est intense.

Il existe 4 groupes de secteurs, classés en fonction du degré d’adoption de l’IA et de la diversité de leurs applications (utilisateurs numériques forts et précoces, très forts utilisateurs d’IA, utilisateurs d’IA modérés, retardataires).

Figure 3 : Paysage sectoriel en termes de présence de l’IA

• Les utilisateurs numériques forts et précoces sont des pionniers dans le développement et la création de solutions d’IA. Leur stratégie commerciale est fondamentalement liée à l’IA dans tous les processus opérationnels. L’éventail des cas d’utilisation est le plus large dans ce groupe.
• Les utilisateurs d’IA modérés recherchent la transparence afin d’améliorer leur recherche d’informations et utilisent l’IA de manière sélective dans leurs processus opérationnels.
• Utilisateurs d’IA très forts: ces représentants du secteur intègrent l’IA en profondeur dans leurs processus et dépendent fortement de l’IA pour leurs prises de décision. Ils recherchent des solutions d’IA plus productives et plus efficaces, mais n’investissent pas beaucoup dans le développement de leurs propres produits, préférant de plus en plus l’externalisation de l’IA.
• Les retardataires: l’introduction relativement lente de l’IA résulte de la complexité du secteur et de sa résistance au changement. Mais le progrès est en marche. Dans certaines branches des retardataires, la familiarité technique limitée, les considérations de coûts et les approches plus traditionnelles (par exemple dans certains domaines de la construction) peuvent conduire à une introduction plutôt hésitante de l’IA.

Figure 4. courbe de maturité de l’IA et cas d’utilisation les plus courants des solutions d’IA

Impact sur la chaîne de valeur

L’intelligence artificielle (IA) modifie la chaîne de création de valeur des entreprises de tous les secteurs. Elle remodèle la manière dont les entreprises travaillent, créent de la valeur et restent compétitives. Le rôle de l’IA dans la chaîne de valeur est multiple et de plus en plus décisif. Au début de la chaîne de valeur, l’IA apporte une contribution importante à la conception et au développement des produits. Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent de vastes ensembles de données, les préférences des clients et les tendances du marché pour développer des idées de produits. Cela permet non seulement d’améliorer le processus d’innovation, mais aussi de minimiser le risque de développer des produits qui ne répondent pas aux exigences du marché.

Dans la chaîne d’approvisionnement, l’IA optimise la logistique, la gestion des stocks et la prévision de la demande. Les analyses prédictives soutenues par l’IA aident les entreprises à réduire les coûts, à minimiser les déchets et à garantir que les produits sont disponibles quand et où les clients le souhaitent. En outre, la robotique et l’automatisation pilotées par l’IA rationalisent les processus de fabrication et de distribution. Dans le domaine du marketing et de la vente, l’IA permet de créer des expériences clients hautement personnalisées. Les moteurs de recommandation, les chatbots et le traitement du langage naturel facilitent les interactions avec les clients et augmentent les ventes. Les connaissances basées sur l’IA à partir des données clients permettent aux entreprises de mieux cibler leurs mesures de marketing. L’IA joue un rôle crucial dans l’assistance et le service à la clientèle. Les chatbots et les assistants virtuels offrent une assistance 24h/24 et 7j/7 et traitent immédiatement les demandes et les problèmes. Grâce à l’analyse des sentiments, les entreprises peuvent mesurer la satisfaction des clients et adapter leurs services en conséquence. Dans la phase d’après-vente, l’IA améliore la maintenance et l’assistance en prédisant quand les appareils doivent être entretenus ou quand les produits risquent de tomber en panne. Cette approche proactive permet de minimiser les temps d’arrêt et de garantir la satisfaction des clients.

Figure 5 : Impact de l’IA sur la chaîne de valeur.

L’IA améliore l’efficacité, la précision et le rapport coût-efficacité des activités de soutien dans la chaîne de valeur. Elle permet aux entreprises de mieux gérer leurs ressources, de réduire les risques et d’offrir à leurs clients des produits et des services de meilleure qualité.

Figure 6 : Impact de l’IA sur la chaîne de valeur (activités de soutien)

En substance, l’IA fait partie intégrante de la chaîne de valeur des entreprises modernes et favorise l’efficacité, l’innovation et la compétitivité. Son influence continuera de croître à mesure que les entreprises utiliseront ses capacités pour créer de la valeur et répondre aux attentes changeantes des clients.

Études de cas sur l’impact de l’IA sur l’efficacité de la chaîne de valeur

L’IA favorise le potentiel de réduction des coûts à chaque phase de la chaîne de valeur de la fabrication. Chaque phase peut être évaluée en fonction des applications des solutions ou des approches d’IA existantes. Les coûts de mise en œuvre de l’IA peuvent varier considérablement (les tâches de routine peuvent être facilement automatisées par l’IA, mais pas les processus complexes). Chaque phase diffère également en ce qui concerne les chances d’obtenir un succès rapide après la mise en œuvre de l’IA. Il existe de nombreux cas d’utilisation qui sont déjà fortement intégrés dans les opérations commerciales, qu’ils soient développés en interne ou spécialement conçus par des entreprises technologiques pour être externalisés.

Figure 7 : L’IA dans la logistique entrante et sortante

Figure 8 : L’IA dans le marketing

Pour d’autres cas d’utilisation, vous pouvez télécharger notre dossier «Améliorer l’efficacité de la chaîne de valeur grâce à l’IA».

Défis et pièges de l’introduction de l’IA

La courbe en S de l’adoption de l’IA illustre la manière dont une nouvelle technologie, en l’occurrence l’intelligence artificielle (IA), est adoptée et intégrée au fil du temps dans différents secteurs et industries. Elle suit généralement une forme en « S » lorsqu’on la dessine sur un graphique. Explication des principales phases :

1. Phase initiale (introduction lente): Au cours de la phase initiale, l’introduction de l’IA est relativement lente. Les entreprises sont prudentes et la prise de conscience et la compréhension du potentiel de l’IA sont limitées. Les projets pilotes et les travaux de recherche sont courants, mais une mise en œuvre à grande échelle est rare.
2. Phase d’accélération (introduction rapide): Lorsque les technologies d’IA sont matures, leur adoption s’accélère. Les entreprises reconnaissent les avantages concurrentiels et les gains d’efficacité potentiels que l’IA peut offrir. Les investissements dans l’IA augmentent et conduisent au développement d’applications, d’outils et de plates-formes d’IA.
3. Point d’inflexion (croissance rapide): Dans cette phase, l’utilisation de l’IA atteint une masse critique. De plus en plus de secteurs et d’entreprises utilisent l’IA dans différents domaines, du marketing et du service client aux processus de travail et à la prise de décision. L’IA devient une priorité stratégique.
4. Phase de maturité (croissance plus lente): Après une croissance initiale rapide, l’adoption de l’IA peut ralentir dans certains domaines à mesure que la technologie mûrit et sature certains marchés. Cependant, de nouveaux cas d’utilisation et secteurs continuent d’introduire l’IA, assurant ainsi une croissance continue.
5. Phase de plateau (saturation): Au cours de la dernière phase, l’adoption de l’IA approche de la saturation dans de nombreux secteurs et la technologie devient omniprésente. La plupart des entreprises ont intégré l’IA dans leurs opérations et l’innovation se déplace vers l’optimisation et le raffinement des applications d’IA existantes.

Il est important de noter que différents secteurs et domaines peuvent se trouver à différents stades de la courbe en S et que la courbe elle-même peut varier en fonction des technologies et des applications spécifiques de l’IA. La courbe en S de l’adoption de l’IA reflète l’évolution typique de la manière dont les technologies transformatrices sont intégrées dans la société et l’économie et finissent par transformer les secteurs et les économies.

Figure 9. chronologie de la courbe en S de l’introduction de l’IA

À quoi faut-il faire attention lors de l’introduction de l’IA ?

• Législation relative aux solutions d’IA: L’EU AI Act définit les choses à faire et à ne pas faire en matière de pratiques d’IA. Même si la loi en est encore au stade des négociations finales et n’entrera en vigueur qu’à partir de 2025, les développeurs d’IA devraient connaître le cadre juridique possible afin de réduire les risques réglementaires futurs.
• Gestion rigoureuse des risques: les entreprises sont préoccupées par l’impact de l’IA et voient la nécessité d’une politique interne de gestion des risques et d’une clarté juridique. Il y a de nombreux aspects sociaux et économiques à prendre en compte lors de l’utilisation de l’IA.
• Consommation de ressources: l’IA consomme d’énormes quantités d’électricité et entraîne une charge importante sur le réseau. On a besoin de nombreux spécialistes hautement qualifiés avec des connaissances approfondies en mathématiques et en économie.

L’approche de FOSTEC & Company pour l’intégration stratégique de l’IA dans vos processus d’entreprise

FOSTEC & Company assiste ses clients tout au long du processus de mise en œuvre de l’IA, de la définition des besoins de l’entreprise à l’évaluation des données et des conditions opérationnelles de l’IA. Une fois la mise en œuvre réussie, le client a besoin d’un bilan de santé régulier de l’IA : l’IA déployée génère-t-elle les bénéfices promis ou des économies substantielles, ou doit-elle être remplacée par d’autres solutions d’IA ?

À chaque étape de la chaîne de valeur, FOSTEC peut aider le client à mettre en œuvre l’introduction de l’IA avec moins de points de friction et à fournir au top management un catalogue de mesures stratégiquement adaptées. FOSTEC adapte l’approche du projet aux exigences commerciales du client. Le client et l’équipe de conseil élaborent ensemble une vision des futurs processus basés sur l’IA.

Figure 10 : Approche du projet : l’IA dans votre chaîne de valeur. Aide complète à la preuve de concept pour les entreprises

Une excellente solution qui a déjà été mise en œuvre chez un client est le contenu-powerhouse IA. FOSTEC & Company propose aux mandants une automatisation du contenu basée sur l’IA pour un meilleur impact marketing. Elle résout de nombreux problèmes d’efficacité au sein des processus marketing et permet ainsi d’économiser du temps et de l’argent.

Figure 11. F&C KI-Content-Powerhouse

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