IBM, une entreprise référente en termes d’intelligence artificielle, organisa un webinar le 18 juin 2020 intitulé « L’Intelligence Artificielle pour l’entreprise augmentée ». Nous avons pu écouter l’intervention et interagir avec différents profils d’IBM France :

• Corinne Baragoin (Data Architect)
• Vincent Perrin (Cloud & Cognitive Channel Technical Leader)
• Jean-Marc Langé (Spécialiste IA & Data)
• Dan Benouiasch (Segment Leader in Digital Business Automation)

La culture de la donnée est fondamentale

La conférence commence avec un constat fort, s’appuyant sur ce double enjeu de la connaissance de la donnée autant du côté du Métier (profils fonctionnels) que de l’IT (les profils techniques).

Selon Corinne Baragoin, l’usage de la donnée atteint une maturité qui nécessite une mise en place d’une Architecture de l’Information pour industrialiser le traitement et permettre l’adoption de l’IA par l’ensemble des parties prenantes.
Cela passe donc par la collecte, la gouvernance et l’analyse des données et la manière d’insuffler des modèles d’IA dans les processus métiers à grande échelle. Cette Architecture de l’Information, afin de créer une véritable culture de la donnée en entreprise, se doit d’être hybride et collaborative.
Utiliser des packages prêt à l’emploi, aider à la compréhension de la donnée pour tous les différents métiers.
IBM propose alors une plateforme collaborative appelée Cloud Pak, permettant de fluidifier les échanges entre les services Métiers et IT.

L’émergence du Traitement Naturel du Langage (TNL)

Project Debater, une machine capable de débattre à l’oral

Nous connaissons le Traitement Naturel du Langage (ou Natural Language Processing, NLP) grâce aux chatbots. Mais le TNL n’est pas seulement cela. Il s’agit d’une IA qui a été développée pour apprendre à débattre contre un humain. Chez IBM, elle prend forme sous un projet appelé Project Debater, le fruit d’une étude qui a duré 7 ans.

Il ne s’agit pas seulement d’énoncer son argument, il y a un réel échange et une discussion entre la machine et l’humain. La machine doit donc comprendre la question oralement, chercher des éléments de réponses à partir de son corpus documentaire, trier les réponses et extraire les arguments forts et les synthétiser pour pouvoir tenir le discours sur 3 minutes. De plus, la machine doit être capable de comprendre son adversaire qui parle vite et pouvoir l’interrompre au bon moment avec des arguments qui rebondissent directement par rapport aux arguments de l’adversaire.
Il y a également une partie subjective, car il y a également un public à convaincre.

Résultat : le public était plus convaincu par l’humain, mais il y a peut-être un biais dû à une empathie plus forte envers ses propres congénères. Cependant, le public estimait que les arguments de la machine étaient plus forts. Cela est un bon exemple d’aide à la prise de décision.

En quoi le Traitement Naturel du Langage est bénéfique ?

Les recherches en Intelligence Artificielle actuelles sont axées là-dessus : permettre de regrouper des informations, analyser le contexte (avec des éléments sensitifs, d’émotions par exemple). La ville de Lugano a utilisé ce type de technologie pour regrouper les arguments positifs et négatifs sur le sujet du véhicule autonome. La machine permet de synthétiser les arguments. De plus, il y a davantage de confiance accordée envers la machine car elle est vraiment impartiale dans le cadre d’un débat. 

Pour appliquer cette technologie dans un secteur particulier, le client se demande : mais si mon concurrent fait la même chose, comment me différencier ? Il est possible d’appliquer une expertise et un certain type de discours adapté à chaque entreprise. Il n’y a donc pas de crainte d’uniformisation, car dans le TNL il est possible de personnaliser de façon très précise.

Les interlocuteurs sont plus à même de s’exprimer de façon naturelle (et non comme sur les moteurs de recherche avec des mots-clés). Les réponses seront plus pertinentes qu’avec un humain car la machine trouve la bonne réponse de façon immédiate et a la capacité de répondre comme un humain le ferait. On n’automatiserait pas tout mais une partie afin d’alléger le travail des humains, par exemple avec les prises de rendez-vous en consultant l’agenda de la personne concernée et en proposant un créneau adapté. 

Les défis des Systèmes Informatiques

L’Intelligence Artificielle permet de gagner en fiabilité sur les opérations IT et de réduire le temps de résolution d’incident sur les Systèmes Informatiques. Elle combine innovation, stabilité et fiabilité des opérations IT dans des environnements de plus en plus hybrides et multi-cloud. 

Un réel manque de profils qualifiés sur le marché

Les services des Systèmes Informatiques font face à des problématiques de maintien de la stabilité de leurs outils. Cela est dû à leur complexité et à la difficulté de trouver des profils ayant la maîtrise de ces outils.

« 90% des compétences sont concentrées sur 10% des entreprises développant l’Intelligence Artificielle, un des grands défis des CIOs est de conserver les talents. »  

Jean-Marc Langé, Spécialiste IA & Data – IBM France

Une solution pour palier ce problème : l’Intelligence Artificielle

C’est ici qu’intervient l’IA, qui permet d’aider les équipes IT en envoyant des alertes lorsqu’il y a des anomalies sur le site e-commerce. L’outil Watson AIOps créé par IBM synthétise les données pour fournir des informations et des recommandations en temps réel. Il aide à résoudre rapidement les problèmes informatiques complexes pour minimiser les interruptions de service et éviter les pannes.

Le collaborateur augmenté pour une entreprise augmentée

L’Intelligence artificielle permet d’automatiser les processus métiers et de libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

« On estime 120 milliards d’heures
(2 heures de travail par jour par employé) allouées aux tâches répétitives sans valeur ajoutée qui pourraient être automatisées. »

Dan Benouiasch, Segment Leader in Digital Business Automation,
IBM France

Il est question ici d’automatiser les tâches à faible valeur ajoutée afin de libérer du temps aux collaborateurs, quel que soit leur métier. Grâce à l’IA, il sera possible de passer le moins de temps possible sur la rentrée de données ou la rédaction de rapports. Et ainsi de se consacrer davantage aux missions de prospection, qui nécessitent de la compétence purement humaine.

Il est important d’avoir un outil transversal à tous les services d’une entreprise : CRM, service client, IT, RH, ventes… Afin d’avoir accès à tout l’historique de l’entreprise sur ses différents services. Ainsi, tous les éléments sont pris en compte pour apporter les réponses de façon holistique.

IBM propose donc leur outil Cloud Pak, dont l’objectif est de permettre cette automatisation sur l’ensemble des services d’une entreprise.

Ce qu’il faut retenir

L’Intelligence Artificielle est précieuse afin de développer l’entreprise augmentée :

• Un des enjeux principaux actuels est de développer une culture de la donnée au sein des entreprises. Et ce dans l’ensemble de ses services.
• Il y a un réel manque de compétences en terme de données et d’IA. Il est difficile pour les entreprises de retenir les meilleurs profils. C’est pourquoi des outils sont développés afin de faciliter la tâche des services informatique.
• L’Intelligence Artificielle permet d’automatiser des tâches à faible valeur ajoutée. Les collaborateurs peuvent ainsi se consacrer à des missions plus importantes.

Laura PETIT-JEAN
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