Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
De la planification et des prévisions à l’inspection et à la personnalisation, l’IA est désormais intégrée aux systèmes et outils qui maintiennent la compétitivité des industries d’aujourd’hui.
Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, l’intelligence artificielle (IA) ne cesse de faire parler d’elle. Ce type particulier d’IA générative est appelé modèle de langage de grande taille (LLM). Il est construit à partir d’un réseau neuronal qui lui permet d’interagir avec nous dans des échanges de plus en plus proches du langage humain. C’est pourquoi il est beaucoup plus attrayant et convivial que d’autres formes d’IA. Mais il est important de rappeler que les modèles de langage (LLM) ne représentent qu’une fraction des solutions, outils et dispositifs alimentés par l’IA qui renforcent et optimisent de plus en plus les opérations des entreprises modernes. De l’optimisation des supply chains au signalement des anomalies dans les systèmes complexes, l’IA est déjà intégrée aux plateformes et processus qui font fonctionner les industries modernes. Certains de ces outils opèrent discrètement en arrière‑plan. D’autres aident les équipes de première ligne à travailler plus rapidement, à réduire les risques ou à prendre de meilleures décisions. Mais où que nous les trouvions, les solutions optimisées par l’IA transforment de plus en plus la manière dont le travail est accompli.
L’intelligence artificielle (IA) désigne la capacité des machines à résoudre des problèmes, exécuter des tâches et simuler des fonctions cognitives humaines telles que la perception, le raisonnement, l’apprentissage et la prise de décision. Contrairement aux logiciels traditionnels, qui suivent des règles fixes, les systèmes d’IA améliorent leurs performances au fil du temps en analysant des données, en identifiant des schémas et en ajustant leur comportement en fonction des résultats et des retours. Certains systèmes d’IA reposent sur des règles ou des arbres logiques. D’autres utilisent des modèles statistiques entraînés sur de grands ensembles de données. Le point commun est que l’IA permet aux machines de gérer la complexité, l’ambiguïté et la variation.
L’idée que les machines puissent penser est antérieure aux ordinateurs et a commencé avec des questions telles que : La logique peut-elle être automatisée ? Le raisonnement peut-il suivre des règles ? Une machine peut-elle réellement apprendre ? Dès les années 1950, des pionniers comme John McCarthy et Alan Turing exploraient des moyens programmatiques de quantifier et de formaliser la pensée.
Dans les années 1990, les systèmes axés sur des règles permettaient déjà de coder des processus décisionnels. Ils fonctionnaient bien dans des domaines restreints, mais se prêtaient difficilement à l’adaptation ou au passage à l’échelle. C’est cette limitation, combinée à l’augmentation rapide de la mémoire et de la puissance de calcul, qui a inspiré les avancées en matière de développement de l’apprentissage profond. Les modèles ont alors commencé à apprendre des schémas directement à partir des données, plutôt que d’être programmés manuellement pour les reconnaître.
Aujourd’hui, l’IA est un phénomène qui progresse de manière exponentielle. Et bien qu’elle nécessite évidemment une supervision, une formation et une gestion humaines, elle est devenue une technologie historiquement unique par sa capacité à utiliser les données et l’expérience pour affiner et améliorer elle‑même ses performances.
L'IA fait couler beaucoup d'encre. Ses résultats deviennent d’ailleurs de plus en plus difficiles à distinguer de ceux produits par des humains. On la décrit souvent en plusieurs niveaux - allant de systèmes spécialisés et limités à des formes d’intelligence plus spéculatives, capables d’égaler ou de dépasser les capacités humaines. Voici comment ces catégories se décomposent, et où nous en sommes aujourd’hui.
L’IA aide les machines à accomplir des tâches qui nécessitent normalement des capacités humaines. En résumé, voici les principaux résultats que nous attendons de l’IA moderne, que ce soit dans un contexte personnel ou professionnel :
L'analyse des modèles est un élément central de toute formation en intelligence artificielle. Cela lui permet d'estimer ce qui est susceptible de se produire ensuite. Cela inclut des éléments tels que la prévision de la demande, la prédiction des pannes d'équipement ou l'anticipation du comportement des clients.
L'IA doit être capable de traiter le langage, de reconnaître les images ou d'expliquer les données provenant de capteurs, de caméras ou de toute autre source. C'est ainsi que les assistants vocaux entendent une question, ou qu'une caméra de contrôle qualité détecte des défauts sur une ligne de production.
Au cœur de l'IA se trouve la capacité d'évaluer et de peser les options pour recommander le meilleur chemin. Cette capacité repose sur des objectifs ou des règles et est informée par des données d'entraînement volumineuses et une évaluation des résultats passés. Ces décisions peuvent ensuite déclencher une réponse humaine ou automatisée.
Les réseaux neuronaux impliqués dans l'apprentissage profond permettent à l'IA d'accéder à des données dans n'importe quel format – et de les utiliser pour alimenter des conversations naturelles entre les personnes et les systèmes. Cela simplifie le travail avec de grands ensembles de données et permet aux clients et aux employés d'interagir avec les systèmes et les informations.
L’IA n’est pas un outil unique. Il s’agit d’un système composé de plusieurs éléments qui travaillent ensemble pour traiter les informations, apprendre à partir des données et produire des résultats. Le modèle est la partie du système qui apprend à partir des données. Il identifie des motifs, établit des associations ou découvre des relations. Les modèles peuvent être simples ou complexes, en fonction des tâches pour lesquelles ils sont conçus.
Les systèmes d'IA ont besoin de données pour apprendre, raisonner et répondre. Cela inclut l'historique des ventes, les images de produits, les interactions avec les clients ou les relevés de capteurs. La qualité, la structure et la diversité comptent autant que le volume.
La formation affine le modèle à l'aide de données. Le système apprend quels entrées conduisent à quels résultats. L'objectif est d'améliorer la précision et la prise de décision sans nécessiter d'instructions humaines explicites.
L’inférence n’est pas une véritable « pensée », mais elle s’en rapproche. Une fois entraîné, le modèle utilise les données apprises pour répondre aux questions, classer les entrées et suggérer des actions basées sur les schémas qu’il a reconnus.
Les boucles de rétroaction aident les modèles à continuer d'apprendre après la fin de la formation. Elles s'adaptent à de nouvelles conditions et données, renforcent ce qui fonctionne, corrigent les erreurs et améliorent les performances au fil du temps.
Les premiers systèmes d’IA étaient strictement axés sur des règles. Cela signifiait que les systèmes suivaient des instructions explicitement programmées pour chaque scénario. Bien que les composants axés sur des règles fassent toujours partie de l’entraînement des systèmes d’IA modernes, les approches fondées sur l’apprentissage sont indispensables pour atteindre le niveau de sophistication actuel. Contrairement aux modèles basés sur des règles, l’apprentissage permet aux systèmes de déduire des schémas à partir des données et d’améliorer leurs performances au fil du temps, sans qu’on leur dise explicitement quoi faire.
Systèmes axés sur des règles
L’IA précoce était guidée par la logique. Les programmeurs écrivaient des règles du type « si ceci, alors cela » que le système devait suivre. Ces modèles ont bien fonctionné pour les tâches structurées, telles que le calcul des taxes ou le dépannage des équipements. Mais ils étaient incapables de gérer les nuances ou les changements.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique a évolué en parallèle avec l’augmentation de la vitesse et de la puissance de calcul. Cela a permis à l’IA de renforcer ses capacités et de réellement apprendre à partir des données. Au lieu de recevoir des instructions explicites, le système observe des exemples et en déduit des schémas.
Apprentissage profond
L’apprentissage profond est une forme plus complexe d’apprentissage automatique qui utilise des modèles superposés appelés réseaux neuronaux. Ces systèmes peuvent traiter les images, la parole et le langage de manière similaire à la façon dont le cerveau humain organise les informations. Ils nécessitent des ensembles de données plus volumineux, mais peuvent ensuite s’attaquer à des problèmes plus complexes, comme des prédictions avancées ou la compréhension du contexte.
Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement repose sur l’essai-erreur. Le système explore différentes options, reçoit un retour (positif ou négatif) et apprend ce qui fonctionne. Il s’agit du type d’IA utilisé dans des environnements où il existe de nombreux éléments mobiles, au sens propre comme au sens figuré. Et les meilleures réponses proviennent de l’expérience, comme par exemple l’automatisation de la robotique ou l’optimisation des workflows.
Les termes IA agentique et IA générative (GenAI) ne décrivent pas tant des composants ou des distinctions technologiques que des différences dans la manière dont ces outils d’IA sont utilisés et dans ce qu’on attend d’eux.
Dans les entreprises et les industries d’aujourd’hui, l’IA est utilisée de manière toujours plus importante et essentielle. Voici un résumé des capacités qu’elle apporte dans cet échantillon de tâches et d’applications de base :
Identifie ce qui est présent ou signale ce qui est inhabituel – en scannant rapidement toutes les données que vous fournissez, telles que des images, des transactions, des flux de capteurs. Cela signifie détecter les problèmes tôt, y compris les défauts sur une chaîne de production, la montée de l'insatisfaction des consommateurs ou les signes de fraude.
Renforce la résilience grâce à sa capacité à anticiper la demande, ajuster les stocks, planifier la main-d'œuvre ou optimiser les itinéraires de livraison. Ces tâches sont accomplies à l'aide de modèles prédictifs qui apprennent des comportements passés pour recommander le chemin le plus efficace à suivre.
Utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter les données et les entrées. Cela aide les équipes à trouver, amalgamer et résumer des matériaux incroyablement complexes. Il offre aux clients des réponses plus rapides et plus pertinentes, et il soutient des communications et des rapports plus précis.
Analyse les interactions au fil du temps pour personnaliser les expériences, prédire les prochaines actions ou recommander du contenu pertinent. Pour les équipes, cela les aide à devenir plus précises dans leur travail physique et administratif. Et les clients bénéficient d'un résultat de plus en plus pertinent.
Simule et modélise des scénarios rapidement. Dans des environnements complexes comme les chaînes d'approvisionnement ou la fabrication, cela aide les équipes à tester des idées et des plans de contingence dans un environnement sans risque – donnant aux dirigeants la confiance nécessaire pour prendre des décisions rapides et compétitives.
Applique la vision par ordinateur pour interpréter des images, des vidéos ou des flux de caméra en direct. Cela permet d'exécuter des tâches telles que signaler des problèmes de qualité sur une ligne de production, suivre les stocks avec des données d'image ou surveiller la conformité en matière de sécurité sur site – le tout sans nécessiter de revue manuelle.
Les secteurs clés d’aujourd’hui s’appuient de plus en plus sur des solutions optimisées par l’IA pour gérer la complexité et rivaliser sur un marché difficile.
Les distributeurs utilisent l'IA pour automatiser les entrepôts, planifier les itinéraires, suivre les marchandises et répartir la main-d'œuvre. Les équipes logistiques optimisent les livraisons en temps réel en utilisant des données sur le trafic, la météo et les horaires.
Les marques de mode utilisent l'IA pour détecter les tendances stylistiques tôt, modéliser le comportement des clients et personnaliser les expériences numériques. Elle soutient également une planification de la demande plus intelligente et une optimisation des démarques en anticipant ce qui se vendra – et quand.
Les entreprises alimentaires et de boissons utilisent l'IA pour prévoir la demande, réduire les déchets et prolonger la durée de conservation. Les systèmes de vision vérifient la qualité, tandis que les modèles prédictifs optimisent la production et la planification de l'approvisionnement.
Les équipes de santé utilisent l'IA pour détecter des motifs dans les scans, les analyses et les dossiers. Elle aide à prioriser les tâches, suggérer des traitements et rationaliser le travail administratif, améliorant ainsi la rapidité et la qualité des soins.
Les fabricants utilisent l'IA pour prédire les pannes d'équipement, réduire les temps d'arrêt et améliorer le contrôle qualité. Elle détecte les défauts en temps réel et apprend des problèmes passés pour identifier les problèmes plus tôt.
Les gouvernements utilisent l'IA pour détecter les fraudes, analyser de grands volumes de données citoyennes et automatiser le tri des services. Dans ce secteur hautement surveillé, elle aide à adapter les ressources aux besoins, signaler les exceptions et améliorer la transparence dans la prestation des services.
Comme le dit l’ancien dicton : « avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité ». L’IA possède une capacité impressionnante à optimiser et à transformer les entreprises et les industries. Mais pour le faire correctement et en toute sécurité, elle doit être utilisée avec respect, professionnalisme et rigueur.
Les meilleurs outils et solutions logicielles d’aujourd’hui intègrent l’IA de manière mesurée et rigoureusement encadrée, en développant des garde‑fous et des mécanismes de sécurité à chaque étape. Cela dit, chaque entreprise devrait définir un ensemble clair et visible de lignes directrices pour sa gouvernance et sa bonne utilisation :
Il a fallu près d’un siècle pour passer de la machine à vapeur au moteur à combustion interne. Pourtant, en seulement quelques années, la puissance de calcul et les systèmes logiciels sont passés de simples dispositifs destinés à réduire la charge de travail à de véritables outils « intelligents » et capables d’apprendre - aptes à éclairer des décisions précises et à soutenir des opérations industrielles vastes et complexes. Aujourd’hui, les meilleures solutions logicielles fonctionnent sur des plateformes unifiées, basées sur le cloud, et sont alimentées par des capacités avancées d’IA et d’apprentissage automatique. Heureusement, cela signifie que les dirigeants modernes disposent désormais de la résilience et de la force nécessaires pour prospérer et rester compétitifs dans un avenir en constante évolution.
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