Data science et intelligence artificielle : un levier pour valoriser les données de votre entreprise ?

Alors que les données deviennent un enjeu de plus en plus stratégique, la data science et l’intelligence artificielle sont amenées à jouer un rôle clé pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. Mais les bénéfices de l’IA ne doivent pas occulter les risques qui y sont associés, notamment sur le plan de la souveraineté des données. Patrice Douillard, CTO d’A5sys, nous livre sa vision de l’intelligence artificielle et de ses usages possibles, tout en mettant en lumière les limites de cette technologie.

L’IA : une force transformatrice dans le paysage du développement logiciel

Deep learning, machine learning, IA générative… Cela ne vous aura pas échappé : l’intelligence artificielle est aujourd’hui sur toutes les lèvres. Et pour cause, le marché connaît une croissance exponentielle, attirant des investissements massifs et concentrant de nombreuses innovations.

L’arrivée des applications d’IA dites « génératives », dont ChatGPT est le représentant le plus célèbre, a créé une véritable onde de choc en rendant cette technologie accessible au grand public sur le web, révélant par la même occasion le niveau de maturité de l’intelligence artificielle.

Mais il ne s’agit que de la partie émergée de l’iceberg : en vérité, l’impact de l’IA sur les entreprises se fait déjà ressentir depuis plusieurs années, et le développement logiciel ne fait pas exception. Cette technologie est d’ores-et-déjà capable d’effectuer certaines tâches de routine, libérant ainsi des ressources humaines pour traiter d’autres missions plus stratégiques.

Patrice Douillard : « Nos développeurs utilisent déjà de l’IA de manière ponctuelle, mais nous avons pour objectif d’industrialiser son usage dans différents domaines :

  • La réalisation d’un test unitaire automatisé, pour s’assurer que le développement fonctionne bien.
  • La génération de la documentation technique de l’application.
  • L’analyse du code pour vérifier que tout est correct.
  • La réalisation d’un test nominal parcourant l’ensemble de l’application, tout en prenant en compte son coût carbone. À terme, nous souhaiterions pouvoir fournir à chaque client le bilan carbone du développement, mais aussi celui de l’utilisation du logiciel. »

 

“ça ne marchera jamais !”
“Pff, encore un feu de paille !”
…ou pas !

Voyez plutôt : 

Taux de croissance annuel du marché des applications d'intelligence artificielle pour les entreprises dans le monde de 2017 à 2025
Taux de croissance annuel du marché des applications d'intelligence artificielle pour les entreprises dans le monde de 2017 à 2025
Évaluation des résultats économiques attendus des technologies de l’IA dès 2025, contre 7 milliards en 2020, selon le cabinet de conseil Statistica (janvier 2021).

Comment l’IA peut-elle vous aider à valoriser les données de votre entreprise ?

Si les applications potentielles de l’intelligence artificielle sont nombreuses, les entreprises n’arrivent pas forcément à percevoir les bénéfices qu’elles pourraient en tirer directement.

Les atouts de l’IA pour les entreprises

En tant que développeur et intégrateur de solutions logicielles, l’IA possède des atouts indéniables. C’est d’abord un gain de productivité conséquent : le temps économisé sur la programmation, la réalisation des tests, la création de la documentation, peut être employé pour accompagner et conseiller davantage chaque client.

En parallèle, l’intelligence artificielle permet de mieux anticiper les besoins des entreprises et de détecter des opportunités. Nous pouvons ainsi être force de proposition et concevoir des solutions sur mesure pour aider chaque structure à valoriser son patrimoine de données. 

A5Sys travaille d’ailleurs en partenariat avec certains de ses clients pour développer des prototypes. L’occasion pour nos équipes de développer leur savoir-faire en matière d’IA et d’engranger de l’expérience dans cette discipline.

Exemple d’usage de l’IA pour les bailleurs sociaux

Patrice Douillard : « Nous travaillons avec des bailleurs sociaux, qui gèrent plusieurs dizaines de milliers de logements, pour la mise en place de solutions décisionnelles permettant d’optimiser leur gestion locative. Pour répondre à leurs principaux enjeux, à savoir la vacance locative et les impayés, nous avons créé un système de tableaux de bord, qui permet par exemple de voir immédiatement les impayés et d’intervenir au bon moment.

Il y a un énorme volume de données (historiques et nouvelles) à analyser. Ici, nous envisageons une utilisation de l’IA pour explorer le passé et identifier des modèles, dans l’objectif d’anticiper les impayés avant qu’ils ne surviennent. Autrement dit, il s’agit de mettre l’intelligence artificielle au service de la maîtrise du risque. »

Ainsi, l’intelligence artificielle ouvre des perspectives inédites en matière d’analyse de la data et de statistique, avec une approche beaucoup plus prédictive.

Quelles sont les limites de l’intelligence artificielle ?

Malgré ses nombreux atouts, l’IA présente des limites et des risques qui ne doivent pas être négligés. Tout d’abord, la qualité d’une intelligence artificielle dépend fortement des informations qui lui sont fournies pour s’entraîner. Des données fausses ou incomplètes mènent invariablement à des résultats inexacts.

Pour exploiter réellement l’IA, un audit de la data existante doit être effectué au préalable. Qu’elles soient structurées, non structurées, stockées en interne ou dans le cloud, toutes les données doivent être passées au crible, en identifiant leurs sources, leurs formats et leur niveau de qualité. Qui plus est, le processus d’entraînement qui s’ensuit est long et fastidieux.

 

Patrice Douillard : « Pour éduquer une intelligence artificielle, vous avez besoin d’énormément de données.

À la base, il faut lui poser des questions dont vous connaissez déjà la réponse : dans la plupart des cas, l’IA aura tort. Pour y remédier, vous devez l’entraîner et lui reposer les mêmes questions en boucle, jusqu’à ce qu’elle réponde juste. C’est une véritable formation de l’outil !

Ce n’est qu’après ce travail d’apprentissage que vous pourrez enfin lui poser des questions dont la réponse est inconnue. »

 

Par ailleurs, il est indéniable que l’IA permet de détecter des modèles sous-jacents en apprenant à partir de grands volumes de données, ce qui en fait un puissant outil d’aide à la prise de décision. Néanmoins, elle n’est pas en capacité de justifier ses conclusions et d’expliquer le raisonnement qu’elle a suivi. Cela soulève évidemment des questions vis-à-vis de sa fiabilité.

Pour finir, les algorithmes d’intelligence artificielle en eux-mêmes peuvent s’avérer défectueux. En effet, le concepteur d’un système est susceptible de « transférer » à l’IA ses propres biais, y compris de manière inconsciente. L’algorithme donnera alors la priorité à certains aspects dans ses conclusions, au détriment de leur objectivité.

Compte tenu de ces limitations, utiliser l’intelligence artificielle pour des cas d’usage concrets en entreprise n’est pas aussi simple qu’il n’y paraît.

 

Patrice Douillard : « Nous percevons l’IA de manière pragmatique : cela reste un outil, et il n’est pas magique.

C’est vrai, ChatGPT est capable de faire instantanément un résumé d’un livre de 800 pages… Mais pour répondre à un besoin métier concret chez un client, ce sont nos connaissances et nos données qui doivent être mises à l’épreuve de l’IA. Une fois que ces données sont validées et que nous connaissons parfaitement nos informations, nous pouvons envisager d’aller plus loin.

Il faut donc commencer par un périmètre que nous maîtrisons, pour ensuite poser à l’intelligence artificielle des questions auxquelles nous n’avions pas pensé auparavant. »

La question centrale de la souveraineté numérique

La démocratisation rapide de l’intelligence artificielle engendre également des risques en matière de fuite de données, menant à des atteintes à la vie privée des individus et à des violations de la confidentialité. 

Le manque de transparence des algorithmes, souvent développés par des acteurs privés et non soumis à la réglementation française ou européenne, est aussi pointé du doigt. En effet, le risque d’ingérence d’autorités étrangères dans la data collectée par ces outils est bien réel.

 

Patrice Douillard : « Il faut se poser les bonnes questions sur la propriété de la donnée et sur ce qui est manipulé dans la data. L’Intelligence Artificielle est l’un des derniers bastions où nous pouvons encore obtenir quelque chose… »


Dans l’optique de réduire notre dépendance aux géants technologiques étrangers et de garantir notre souveraineté numérique, il paraît essentiel de développer des applications, des technologies et des infrastructures d’intelligence artificielle « made in France ». Faute de quoi, le marché de l’IA risque de suivre une trajectoire déjà bien connue, à savoir la concentration de la valeur économique entre les mains d’une poignée d’acteurs.

Bien sûr, il ne s’agit pas de mettre fin à l’hégémonie de Google, Amazon ou Microsoft en un coup de baguette magique… Mais nous disposons de réels atouts pour contrebalancer le poids des GAFAM et construire une IA souveraine. Néanmoins, cela implique de faire des choix audacieux, parfois même contre-intuitifs du point de vue d’une entreprise.

Patrice Douillard : « À choisir, nous préférons une IA qui garantit la souveraineté des données, quitte à ce qu’elle soit un peu moins performante, peut-être même un peu plus chère, que certaines solutions américaines.

Nous nous efforçons de nous détacher de ChatGPT et de privilégier des alternatives françaises comme Mistral AI, un outil assez léger que nous pouvons installer sur nos propres systèmes d’information.

Idéalement, nous souhaiterions une intelligence artificielle gérée en interne, avec une maîtrise totale des données. C’est un enjeu important car, rappelons-le, l’IA se nourrit des informations qui lui sont fournies. »

Alors que l’analyse des données et leur valorisation deviennent prioritaires, la data science et l’intelligence artificielle constituent un formidable terreau d’opportunités pour les entreprises. Toutefois, cette technologie complexe engendre des problématiques tout aussi complexes, qui ne doivent pas être sous-estimées, ni éludées…

Pour surmonter les défis liés à la fiabilité et à la transparence de l’IA, A5sys prône une intégration pragmatique et progressive, avec en ligne de mire la sécurité et la souveraineté des données. Dans ce sens, nous nous orientons vers une intelligence artificielle française, interne à nos systèmes et taillée pour répondre à nos propres besoins.

Vous souhaitez valoriser les données de votre entreprise avec l’IA ? A5sys vous accompagne dans votre projet et conçoit des solutions sur mesure adaptées à vos besoins métiers.

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Patrice Douillard
Co-fondateur & CTO chez A5sys
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