Cédric Jadoul, Head of Digital Strategy – Fujitsu Luxembourg

L’intérêt grandissant pour l’intelligence artificielle (IA) résulte aujourd’hui de la combinaison des facteurs rendant les applications qui en découlent possible. « L’IA n’est pas un concept nouveau, commente Cédric Jadoul, Head of Digital Strategy au sein de Fujitsu Luxembourg. Pour être utilisée, toutefois, la technologie a besoin de grandes quantités de données, d’algorithmes perfectionnés, et doit pouvoir s’appuyer sur une puissance de calcul importante. Aujourd’hui, ces éléments sont réunis pour permettre des avancées notables dans ce domaine. » Et le moins que l’on puisse dire, c’est que l’intérêt est grand. Le concept suscitant curiosité, enthousiasme et crainte à la fois.

Si l’on se réfère toutefois à la courbe de diffusion d’une innovation technologique, les considérations actuelles envers l’IA constitueraient le fameux « peak of inflated expectations », celui qui précède une vague de désillusions conséquente.

Les possibilités aujourd’hui offertes par l’AI sont encore très éloignées des attentes et craintes véhiculées par la science-fiction. « Ce n’est pas demain que l’on verra débouler Terminator, assure Cédric Jadoul. Même si les avancées sont rapides, les possibilités offertes par l’IA  restent encore extrêmement limitées. La technologie n’apporte des réponses que sur des tâches très spécifiques, dans un cadre précis, à partir d’un set de données très délimité. » On est encore bien loin d’une intelligence artificielle capable d’échapper au contrôle de l’homme. « La super-intelligence artificielle (ASI), que redoutent Elon Musk et d’autres têtes pensantes du monde digital, ne devrait pas émerger avant une centaine d’années. »

En attendant, il est possible de profiter des nombreux avantages offerts par le machine learning ou encore le deep learning.

1. La reconnaissance d’image au service de nouveaux cas d’usage

Placée derrière une simple caméra, une intelligence artificielle peut par exemple identifier des objets ou des personnes de manière très précise. Et les cas d’usage qui découlent de ces possibilités sont nombreux. « L’intelligence artificielle peut, par exemple, compter très facilement les places disponibles dans un parking, afin d’en permettre une gestion plus intelligente, commente Cédric Jadoul. On peut aussi évaluer le nombre de personnes présentes dans un lieu afin de mieux organiser les flux, ou encore positionner de nouveaux services là où il y a du passage et mieux organiser des interventions le cas échéant. »

Dans ce domaine, avec une grande précision, l’intelligence artificielle, permet une analyse en temps réel à des coûts extrêmement réduits. « L’intelligence artificielle dans le domaine de la reconnaissance peut identifier la plaque d’immatriculation ou encore le modèle de la voiture qui passe ou qui est stationnée à un endroit avec une grande précision », poursuit Cédric Jadoul.

2. La reconnaissance du langage au service de la relation client

Attachée à un chatbot, une intelligence artificielle dédiée à la reconnaissance du langage permet de garantir la bonne compréhension des requêtes formulées par l’humain par écrit ou oralement. « Un chatbot intégrant de l’IA doit par exemple permettre d’améliorer considérablement un service de support de premier niveau, pour répondre directement aux questions les plus fréquemment posées, assure Cédric Jadoul. S’il ne pourra pas entretenir une conversation complexe, il sera capable de régler la plupart des problématiques courantes, libérant les ressources humaines spécialisées pour leur permettre d’être plus réactives pour solutionner des problématiques complexes. Dans l’ensemble, c’est l’expérience utilisateur qui peut être sensiblement améliorée. »

3. La prise de décision facilitée

« Il est possible, en tenant compte d’une variété de paramètres, qu’une IA puisse prendre, dans un laps de temps extrêmement court, les décisions d’octroi ou de refus de crédit pour l’achat d’une voiture par exemple, précise Cédric Jadoul. La technologie permet de dépasser la prise de décision automatique qui s’appuie uniquement sur une succession de règles, en travaillant désormais sur une base statistique. » Pour mettre en place de telles solutions, il faut pouvoir entrainer l’intelligence à partir d’une base de connaissance empirique, autrement dit un set de données historiques, et selon un modèle défini.

4. Des cas d’usage multiples, en assemblant les briques ensemble

« A travers notre data lab, nous pouvons envisager de nombreux autres cas de figure au regard des possibilités offertes par l’intelligence artificielle, assure Cédric Jadoul. On peut, par exemple, mettre la technologie au service de la détection de fraude ou de la cyber-sécurité de l’entreprise.»  Au-delà, l’assemblage des différents atouts offerts par l’IA permet d’envisager de nouveaux leviers d’amélioration de l’expérience utilisateur. « Par exemple, une banque pourrait délivrer un avis favorable ou non sur l’octroi d’un crédit sur simple envoi par le client d’une photo de la voiture qu’il souhaite acquérir, et ce depuis le showroom. La reconnaissance d’image, d’une part, permet de reconnaître le modèle et d’identifier sa valeur. Un algorithme, ensuite, va considérer toute une série d’éléments relatifs au client pour prendre automatiquement une décision, commente Cédric Jadoul. Le client, de cette manière, peut obtenir une réponse en quelques instants. » L’intelligence artificielle, bien assemblée, pourrait vite nous faire oublier les démarches multiples et fastidieuses.