Qu’entend-on par intelligence artificielle ?
 

L’intelligence artificielle se base sur un ensemble de techniques d’analyse de données comme la modélisation prédictive ou le « machine learning ». La petite distinction qui existe entre l’intelligence artificielle et d’autres techniques d’analyse de données est le fait que suite à une analyse, la machine va produire une action.

Par exemple, le Kinepolis utilise du « machine learning » pour comprendre que, lorsqu’un film de Disney est à l’affiche, plus de sucreries seront vendues. Une intelligence artificielle ira plus loin : elle commandera automatiquement un stock plus important de sucreries en anticipation d’un film Disney bientôt à l’affiche.

 

Quels sont les avantages qu’une firme peut en tirer ?
 

Le « Machine Learning » permet de mieux cibler ses clients (càd avoir des taux de conversion plus élevé lors de campagne marketing), d’améliorer sa rétention client (càd moins de clients vous quittent), d’améliorer ses processus industriels, etc.  

La différence entre l'IA et d'autres techniques d'analyse de données, c'est que la machine va produire une action.

Les PME comme les autres entreprises ont tout à gagner à mieux analyser leurs données. Bien souvent, la modélisation prédictive se pose en complément aux techniques plus traditionnelles comme (1) l’automatisation des flux de données et (2) le suivi précis de vos ventes, vos fournisseurs, vos clients et des fraudeurs.

TIMi a été conçu initialement pour répondre aux besoins de Modélisation Prédictive mais répond aussi à tous ces autres besoins "digitaux" plus simples. TIMi résous tous les problèmes de complexité (presque tout est en "self-service", sans code), coût, infrastructure et stockage qui sont habituellement liés à l’analyse de données. Makisu (restaurant japonais) est un exemple de petite PME qui déploie gratuitement TIMi pour monitorer ses activités.

 

Est-il nécessaire d’avoir des connaissances en programmation pour faire de l’intelligence artificielle ?
 

Non, TIMi permet à de « analystes business » sans formation en programmation de créer des modèles prédictifs très précis, facilement interprétables et stables.

Par exemple, VOO a développé en 2 ans plus de 6000 transformations de données complexes, pour réaliser des simulations (scénario « what if ? »), pour automatiser des flux de données, pour créer des vues clients, etc. Ces développements représentent plus de 300 « années-hommes » avec toute autre technologie que TIMi. Ils ont été réalisés par des personnes business en self-service. Parmi ces transformations, un petit millier de transformations sont maintenant en production journalière (industrialisation en un clic !) et délivrent une connaissance client étendue et une grande valeur à VOO/BeTV.

 

Quels sont les inconvénients de l’intelligence artificielle ?
 

Il est important que les modèles prédictifs soient stables dans le temps. À quoi bon avoir des prédictions très précises si, dès le mois suivant, nous obtenons des prédictions presque aléatoires ? C’est pourtant ce genre de modèle prédictif temporellement instable que délivrent beaucoup de solutions "classiques" américaines.

TIMi est la seule solution qui permette de construire automatiquement (Auto-ML en "self-service") des Modèles Prédictifs qui sont stables dans le temps, transparents et très précis (comme l’atteste nos résultats exceptionnels lors de concours mondiaux de Machine Learning). Avec TIMi, la Belgique se place en tant que leader technologique mondial dans le domaine du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle, loin devant les solutions américaines.

D’autres solutions nécessitent des jours de calculs sur des dizaines de PC pour délivrer des modèles prédictifs peu précis et instables comparés aux modèles que TIMi délivre en quelques minutes sur un simple laptop à 2000€.

En Europe, à cause du GDPR, nous avons un devoir de transparence envers nos concitoyens.

Enfin, la transparence dans la création des modèles prédictifs est importante. Il existe plusieurs technologies qui permettent de construire des intelligences artificielles. Certaines technologies, principalement popularisées par les chercheurs de Google sont dites ‘boites noires’. L’ordinateur prendra une décision, mais il est impossible de comprendre le pourquoi de cette prise de décision.

Cela peut amener à des situations inconfortables, comme le licenciement de nombreux professeurs aux États-Unis, car une intelligence artificielle avait décidé arbitrairement que c’étaient des mauvais enseignants.

Interrogés sur les raisons des licenciements, les constructeurs de l’intelligence artificielle n’ont pu donner aucune explication. Heureusement, en Europe, à cause du GDPR (General Data Protection Regulation), nous avons un devoir de transparence envers nos concitoyens et ce genre de situation ne peut exister. TIMi est adapté au marché Européen et assure la totale transparence des décisions prises par nos Modèles Prédictifs.

 

Quels types d’entreprises devraient songer à utiliser l’intelligence artificielle ?
 

C’est une question de survie pour les banques, les assurances et les télécommunications. Les supermarchés en dur devraient également s’y intéresser : Amazon a été le premier à créer une petite liste de recommandations basée sur les achats de leurs clients, et on voit où ça l’a mené. À terme, si ces sociétés ne font pas un pas vers l’intelligence artificielle, elles vont couler.

Par exemple, chez Sura, société d’assurance santé, l’intelligence artificielle est utilisée pour prédire les problèmes cardiaques, pour prédire le stade final du diabète et pour prédire les complications à la naissance des bébés.  C’est ainsi que TIMi réduit de 20% le nombre de bébés en soin intensif chaque année.