lÕintelligence artificielle · 2020-04-08 · l’intelligence articielle va révolutionner...

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS

Analyses et opinions

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demain.ai est le premier cabinet français de conseil en stratégie spécialisé sur l’intelligence artificielle

La mission de demain.ai est de permettre aux entreprises de tirer des bénéfices immédiats de l’intelligence artificielle.

demain.ai favorise une approche ultra opérationnelle des solutions d’intelligence artificielle en permettant à ses clients de comprendre l’IA et d’en mesurer le potentiel. C’est pour cette raison que nous sommes à leurs côtés pour former les cadres et imaginer ensemble comment les capacités de l’IA améliorent les processus internes et/ou leur permettent de développer de nouvelles offres.

Tout au long de l’année 2018, nos missions d’accompagnement nous ont permis d’être les acteurs et les observateurs privilégiés du fantastique phénomène de transformation qui s’amorce.

Nous avons ponctué l’année de billets d’opinion et de points de vue sur l’intelligence artificielle et son déploiement dans le tissu économique. Nous avons cherché à avoir un regard lucide et pragmatique sur ces technologies. Vous trouverez dans ce recueil 40 billets d’opinion et points de vue écrits par les dirigeants de demain.ai

Bonne lecture !

Gaetan Fron - Olivier Mégean

Web : demain.aiTwitter : @demain_ai

ISBN : 978-2-37198-021-1

demain.ai

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

POUR LE BUSINESS

Analyses et opinions

Gaetan Fron - Olivier Mégean

2018

Couverture : NicolasMise en pages : Julie Verdeau

© demain.ai, 2018Tous droits réservés

ISBN : 978-2-37198-021-1

9, rue Notre-Dame de Lorette75009 Paris

www.demain.ai

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Table des matières

Préface d’Aurélie Jean

Livre 1 Wake-up call !Introduction Intelligence artificielle : électricité du XXIème siècle ? L’intelligence artificielle en marcheQuand l’IA promet de nouveaux modèles économiques pour les entreprisesL’intelligence artificielle menace-t-elle l’entreprise ?Quelle est votre maturité en matière d’intelligence artificielle ?L’intelligence artificielle sera-t-elle votre « Cygne Noir » ?Non, l’intelligence artificielle n‘est pas le grand méchant loup !Intelligence artificielle : construire le budget 2019Intelligence artificielle, disruption : RÉVEILLEZ-VOUS !

Livre 2 Où trouve-t-on de l'IA en entreprise et avec quel succès ?Introduction IA et marketing : le point de vue de demain.aiL’intelligence artificielle va révolutionner l’expérience utilisateur (UX)Reinforcement learning , voix et émotion : avancées majeures des 24 derniers mois

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L’IA pour les entreprises de contenus : sky is the limit !L’intelligence artificielle fait la différence – les moteurs de recommandation dans les médiasEntreprises d’assurance IA-First : des exemples spectaculaires venus de ChineBanques et services financiers : terrains de prédilection des IAL’intelligence artificielle dans la distributionL’industrie du luxe utilise l’IA pour créer de nouvelles expériencesL’intelligence artificielle est le futur de la comptabilitéL’intelligence artificielle révolutionne les métiers RH dans leur relation avec les collaborateurs

Livre 3 L’IA en pratique pour le businessIntroduction Intelligence artificielle : concrètement, par où commencer ? Les 6 chemins d’intégration de l’IA en entrepriseIntégrer l’intelligence artificielle dans l’entreprise : quels pré-requis ?L’IA va-t-elle devenir la colonne vertébrale de la transition numérique ?Comment comprendre les risques et opportunités de l’intelligence artificielle ?Comment créer de nouveaux business avec l’IA ?Intelligence artificielle, business et R.O.I.Intelligence Artificielle : keep it simple (for now…)Les 3 V du big data (vraiment big)L’intelligence artificielle se nourrit de vraies et de fausses donnéesPourquoi et comment protéger les données sources de l’intelligence artificielle ?Un POC IA en moins de 5 semaines !

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Roadmap intelligence artificielle : pourquoi la définir et comment ?

Livre 4 L’IA et le facteur humainIntroduction Expliquer et démystifier : préalable indispensable d’un projet d’intégration de solutions d’intelligence artificielleIntelligence artificielle et entreprise : un chien dans un jeu de quillesL’intelligence artificielle et le facteur humainIntelligence artificielle, l’enjeu de la com. interneChief Artificial Intelligence Officer (CAIO), bonne ou mauvaise idée ?Croire que l’intelligence artificielle est un sujet réservé à la direction informatique serait une grave erreurL’impérieuse nécessité de former tous les cadres à l’intelligence artificielle

Postface de Frédéric Oru

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Remerciements

Les auteurs remercient chaleureusement Aurélie Jean pour sa préface, Nicolas pour son illustration, Frédéric Oru pour sa postface et Julie Verdeau pour son aide précieuse.

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EditoGaetan Fron et Olivier Mégean

Nous avons créé demain.ai en janvier 2018 avec la conviction que les solutions d’intelligence artificielle arrivaient à une première forme de maturité.

Tout au long de l’année 2018, nos missions d’accompagnement dans l’établissement de stratégies d’intégration concrète de l’IA nous ont permis d’être les acteurs et les observateurs privilégiés du fantastique phénomène de transformation qui s’amorce.

Nous avons ponctué l’année de billets d’opinion et de points de vue sur l’intelligence artificielle et son déploiement dans le tissu économique. Nous avons cherché à avoir un regard lucide et pragmatique sur ces technologies.

Ce recueil rassemble 40 articles que nous avons écrits en 2018 sur la thématique de l’intelligence artificielle pour le business. Nous y avons abordé l’urgence d’entamer une démarche IA, décrits des cas d’usage issus de nombreux secteurs d’activité, proposé des approches méthodologiques pour intégrer l’IA et insisté sur l’importance du facteur humain.

Ces articles sont à picorer suivant votre bon vouloir ou l’humeur du moment. Nous avons pris plaisir à les écrire et nous espérons que vous prendrez tout autant plaisir à les lire.

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PréfaceAurélie Jean*

En 2016 dans une interview1 donnée au journal le MIT Technology Review intitulée “Will Machines Eliminate Us?”, le Professeur Yoshua Bengio de l’Université de Montréal dit :

“As researchers we fight to make the machine slightly more intelligent, but they are still so stupid. I used to think we shouldn’t call the field artificial intelligence but artificial stupidity. Really, our machines are dumb, and we’re just trying to make them less dumb.”

Ces mots pleins de bon sens expriment selon moi le paradoxe profond qui fait entrer progressivement les individus dans une compréhension prismatique et déformée de l’intelligence artificielle. Aux mots justes de Yoshua j’ajouterai qu’on ne rend pas une machine intelligente mais qu’on lui fait simuler une certaine intelligence.

L’intelligence artificielle (IA) est le poumon de la révolution numérique et analytique qui porte actuellement une transformation fortement granulaire et tortueuse dans nos entreprises, nos usines, nos écoles, nos villes, notre société, voire nos familles. Nos modes de communication, de déplacement, de travail, de collaboration et de vie sont remis en question comme jamais. Face à cela et pour la première fois dans l’histoire

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de l’humanité, les dirigeants politiques et économiques de nos pays ne comprennent pas la révolution en cours. A l’époque de la révolution industrielle il était plus simple d’en comprendre les mécanismes car il suffisait d’ouvrir le capot d’une voiture ou d’observer une machine en fonctionnement. L’intangibilité des modèles mathématiques, des algorithmes, du code informatique ou encore des réseaux neuronaux d’apprentissage, opacifie notre compréhension de la révolution IA. Ceci nous empêche de saisir de manière juste les défis, les risques mais aussi et surtout les opportunités de cette mutation technologique et sociétale.

En parallèle, selon une récente étude de l’organisation Element AI au Canada et relayée par Bloomberg2, il y aurait aujourd’hui un peu plus de 22,000 experts en IA dans le monde détenteurs d’un Doctorat en sciences. Ce chiffre relativement bas s’oppose à une demande toujours plus grande d’experts de la discipline et à une amplification toujours plus importante des usages de l’IA dans nos quotidiens. Grâce à l’IA, nous entrons dans une ère d’opportunités sans précédent pour innover de façon originale et durable avec une mise à l’échelle incroyable en temps et en espace. Pour ce faire chaque personne morale ou physique doit assimiler précisément le fonctionnement de cette révolution afin de pouvoir naviguer efficacement dans ce nouvel écosystème. Aujourd’hui, plus que jamais, nous avons la responsabilité et le devoir d’assimiler les tenants et les aboutissants des technologies numériques et de transmettre aux autres sa lecture et ses connaissances.

Dans cette idée, le livre L’intelligence Artificielle pour le Business de Olivier Mégean et Gaetan Fron, co-fondateurs de l’agence de conseil demain.ai tombe à point nommé ! Dans ce livre on avance pas à pas dans une traduction littérale, fonctionnelle et pragmatique de la transformation numérique des entreprises et des modèles business. Un dénominateur commun se dégage des articles de ce livre; c’est la traduction intelligible et intelligente du jargon technique qui rythme aujourd’hui les discussions d’entreprises. La stratégie IA s’impose dans toutes les entreprises, dans tous les secteurs et ce, à chaque niveau d’une

Préface

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hiérarchie qui s’amincit. Son intégration passera par une transformation des métiers, des techniques et des procédés mais aussi et surtout par la formation des individus. Ce livre constitue une brique remarquable dans la construction du socle technico-managérial de chaque dirigeant d’entreprise et leader économique.

Demain c’est maintenant et ce livre vous permettra d’en mesurer la portée !

1. Will Machines Eliminate Us? MIT Technology Review January 29, 2016.

2. Just How Shallow is the Artificial Intelligence Talent Pool? Bloomberg February 7, 2018.

* Aurélie Jean est docteur en sciences numériques et entrepreneuse. Spécialiste française des algorithmes, elle a effectué cinq ans de recherches au Massachusetts Institute of Technology.

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Livre 1

Wake-up call !

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Introduction

Tout au long de l’année 2018, les efforts de mobilisation des entreprises autour de l’intelligence artificielle ont été multiples. Ils ont été menés par tous les acteurs concernés.

L’Etat français tout d’abord avec la remise du rapport Villani, le 28 mars 2018 au Collège de France, qui insistait sur l’indispensable mobilisation du tissu économique en la matière : « Les acteurs économiques traditionnels doivent se mettre en capacité d’acheter de l’IA mais pour ce faire, ils ne peuvent faire l’économie d’une réflexion stratégique s’agissant de leur transformation interne (modèles d’activités et d’affaires, aspects techniques), de leurs attentes et besoins.»

L’Agence Nationale de la Recherche ensuite qui appelle à la manifestation d’intérêts pour la création d’Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle (3IA), véritables pôles d’attraction de l’IA en France.

Les GAFAMI qui développement des bibliothèques d’APIs rendant toujours plus facile l’intégration de leurs propres solutions IA dont l’efficacité ne cesse de s’améliorer (nous sommes des milliards à leur fournir gratuitement des données d’entraînement).

Les sociétés technologiques et les fournisseurs de progiciels qui intègrent de plus en plus d’intelligence artificielle dans leurs outils.

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Les start-ups dont les talents imaginent et développent les algorithmes qui seront utilisés par certaines grandes entreprises. En 2018, les start-up IA ont souvent constitué le laboratoire de R&D des grandes entreprises.

Les cabinets de conseil en stratégie qui sont des observateurs privilégiés du développement des entreprises et qui ont perçu, depuis un moment déjà, le formidable potentiel d’innovation que représente l’intelligence artificielle.

Enfin, les conférenciers et autres “leaders d’opinion” qui s’inquiètent quotidiennement du retard que la France et l’Europe accumulent par rapport à nos concurrent américains et chinois.

C’est le Wake-up call !

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Intelligence artificielle : Électricité du XXIième siècle ?

Mars 2018

Parallèle saisissant entre deux technologies qui révolutionnent le monde.

C’est dans la petite ville anglaise de Goldaming, entre Londres et Portsmouth, dans le Surrey, que fut franchie la première étape de la révolution électrique le lundi 26 septembre 1881.

L’entreprise Calder & Barret fut la première à mettre en route un hydro-alternateur fabriqué par l’allemand Siemens permettant d’alimenter les 7 lampes à arc et les 34 lampes à incandescence Swan qui constituaient le tout premier éclairage public.

Le hasard fait que Sir Joseph Wilson Swan était le grand-père de Christopher Morcom, premier amour d’Alan Turing, alors étudiant à la Sherborne boarding school, que l’on considère aujourd’hui comme l’inventeur de l’intelligence artificielle.

L’hydro-alternateur connaîtra rapidement des déboires à cause d’importantes inondations.

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Mais peu importe, l’étape était franchie.

Quelques mois plus tard, la Edison Electric Light Company, fondée par Thomas Edison installait les premiers générateurs publics à Londres et New York.

Le déploiement de l’électricité fut extrêmement rapide et massif. En 1933, en Grande-Bretagne, une maison sur trois avait de l’électricité. Deux sur trois dix ans plus tard.

Parallèlement, la consommation individuelle a considérablement augmenté (elle fut multipliée par 5 depuis la fin de la seconde guerre mondiale) et a logiquement fait chuter les prix de manière tout à fait spectaculaire. En un siècle, le prix de l’électricité aura été divisé par 20 !

Aujourd’hui, l’électricité est partout, elle fait partie de nos vies et nous pouvons difficilement imaginer une vie sans électricité. L’électricité est devenue, dans les pays occidentaux, une « commodité » au même titre que l’eau courante (chaude ou froide) ou l’accès internet. Nous ne la « voyons » plus. Par contre, son absence serait instantanément perceptible.

Le déploiement de l’intelligence artificielle sera très certainement beaucoup plus rapide que celui de l’électricité car tous les ingrédients sont d’ores et déjà réunis pour la rendre omniprésente.

En effet, la capacité de stockage d’information offerte par le Cloud, l’afflux des données de l’internet, la puissance de calcul et la culture de l’open source sont aujourd’hui suffisants pour permettre un déploiement fulgurant et à bas coût des solutions de l’intelligence artificielle.

Il n’y a pas besoin dans ce cas d’attendre la découverte de l’énergie d’origine nucléaire, solaire ou éolienne, il y a peu de protection par des brevets, le taux d’équipement en smartphones et autres objets connectés est massif à l’échelle planétaire.

L’analogie IA – électricité peut également se retrouver dans l’évolution des modèles économiques des entreprises. L’arrivée de l’électricité a


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bouleversé toutes les industries qui fonctionnaient à la force musculaire (humaine ou animale) et même celles qui fonctionnaient à la vapeur – depuis leur invention par James Watt en 1769. En outre, l’électrification des villes a permis d’ « allonger » la journée et de proposer de nouveaux services.

L’arrivée de l’électricité a constitué un formidable accélérateur de développement de l’économie et des échanges. Les industries qui n’ont pas su se moderniser ont rapidement disparu, de nouvelles industries et services se sont créés.

L‘intelligence artificielle connaîtra un développement beaucoup plus rapide que l’électricité.

Comme cette dernière, elle touchera tous les pans de l’économie et une vie sans IA deviendra plus compliquée.

Parce que l’IA est aujourd’hui présente dans de nombreux objets (à commencer pas nos smartphones), qu’elle « pilote » de plus en plus souvent l’expérience utilisateur, qu’elle peut prévoir et reconnaître, la question que tout chef d’entreprise doit se poser est la suivante : comment intégrer l’IA dans mon entreprise afin d’en tirer un avantage concurrentiel ?


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L’intelligence artificielle en marche

Janvier 2018

Les entreprises doivent en prendre conscience et aborder cette 4ème révolution industrielle de manière pragmatique et holistique.

On a un peu l’impression que l’intelligence artificielle est présente partout, dans tous les secteurs d’activité, et qu’elle va impacter toutes les fonctions de l’entreprise. C’est effectivement la réalité prévisible à laquelle les organisations doivent s’adapter.

Car ce n’est pas un hasard si l’intelligence artificielle fait l’actualité aujourd’hui. L’émergence récente de ce sujet est la conséquence directe d’une combinaison de 5 facteurs déterminants:

• la puissance de calcul toujours plus importante (et une loi de Moore qui ne se dément pas … au moins jusqu’en 2020),• les capacités de stockage quasi-illimitées offertes par le Cloud,• les progrès technologiques et scientifiques dans le domaine de l’apprentissage profond notamment,• la culture « open source » des chercheurs en IA,

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• la génération massive de données, dans des proportions inédites jusqu’ici, directement issues d’un internet grand public mondialisé.

L’intelligence artificielle n’est pas un concept récent.

Cela fait plus de 60 ans (et même plus de 350 ans si on se réfère au Calculus Ratiocinator de Leibniz) que des précurseurs célèbres comme Alan Turing ou John McCarthy ont posé les bases conceptuelles de l’IA. Seulement, dans les années 50, les conditions du succès n’étaient pas réunies. De « sur-promesses » en fantasmes, l’IA a traversé plusieurs « hivers » avant d’évoluer à partir de 2010, de manière particulièrement fulgurante, jusqu’à la situation actuelle.

S’agit-il d’une énième transition digitale ?

La convergence extraordinaire des technologies permet à l’intelligence artificielle de nous proposer de nouveaux outils, qui transforment déjà aujourd’hui, et vont transformer encore plus demain, les organisations, voire les sociétés humaines.

Il ne s’agit pas d’une simple transition comme nous avons pu en connaître avec l’arrivée des systèmes experts, d’internet ou bien du smartphone. Il s’agit en réalité d’une révolution comparable à celle de l’invention de la machine à vapeur, à l’arrivée de l’électricité dans nos vies, ou bien, à celle de l’informatique.

C’est un changement brusque, radical et systémique qui se caractérise par un déploiement d’une rapidité inédite. Il n’y a pas de retour en arrière possible, les entreprises doivent s’adapter à ce nouveau para-digme.

Il s’agit bel et bien de la 4ème révolution industrielle.

Comme Klaus Schwab* l’a écrit : « La révolution technologique est d’une envergure sans précédent ; elle annonce des changements économiques, sociétaux et culturels si importants qu’ils sont impossibles à prédire avec précision ».


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Les entreprises doivent en prendre conscience et aborder cette 4ème révolution industrielle de manière pragmatique et holistique. Les enjeux sont importants, les opportunités sont nombreuses, la mutation est complexe.

*Klaus Schwab, le président et fondateur du « World Economic Forum ». Il a publié en 2017


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Quand l’IA promet de nouveaux modèles économiques pour les

entreprises Avril 2018

Les entreprises traditionnelles sauront-elles amender leur modèle et entamer un chemin vers l’entreprise “AI-First” ?

Quand on parle de l’intégration de l’intelligence artificielle en entreprises, on constate que tout le monde n’est pas logé à la même enseigne.

Certaines entreprises emblématiques de la Tech sont construites avec l’IA au coeur : Netflix intègre l’intelligence artificielle à tous les étages avec son moteur de maximisation de l’engagement utilisateur ou encore ses outils d’optimisation de la diffusion (compression, distribution). Amazon a, depuis le 1er jour, capitalisé sur sa machine de guerre de recommandations personnalisées d’achats provoquant 35% des achats effectués sur la plateforme. Pour Google enfin, le positionnement stratégique de la société est clair, de «mobile-first », la société est désormais « AI-first ».

Pour l’écrasante majorité des entreprises, y compris les plus grandes, l’intelligence artificielle n’est pas (encore) positionnée comme un axe stratégique de transformation. Il y a pourtant tant à faire et il ne faut pas attendre.

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Pour les sociétés non-issues de la révolution numérique, l’intelligence artificielle permet 3 grandes transformations potentielles :

• une relation client réinventée, « sous stéroïdes » : pertinence, personnalisation, recommandation;• une optimisation à l’échelle des processus de production et de back-office, avec des R.O.I. considérables à la clé;• la possibilité de créer de nouveaux services associés à de nouveaux modèles économiques.

C’est sur ce dernier type de transformation que nous souhaitons insister. Du fait même de leurs activités, les entreprises sont en mesure de collecter des données en masse à travers des capteurs, pour leurs activités physiques, ou bien, nativement, grâce à leurs activités digitales. L’exploitation de ces données internes et leurs enrichissements possibles avec des données externes constituent un gisement d’innovation pour le business.

AUJOURD’HUI LA PLUPART DES ENTREPRISES N’EXPLOITENT PAS CES DONNÉES À LEUR PLEIN POTENTIEL.

Hors, en structurant les données et en nourrissant les capacités de l’IA, elles pourraient créer de nouvelles approches.

En règle générale, l’intégration à l’échelle de l’IA en entreprise favorise l’émergence ou consolide une approche servicielle :

• enrichissement de la valeur apportée aux clients,• intégration verticale ou horizontale de services connexes,• déplacement ou élargissement de l’offre sur la chaîne de valeur,• création de spin-off ou de nouvelles activités en tant que tel.

L’exemple le plus flagrant se trouve de nouveau du côté d’Amazon. En investissant massivement dans son infrastructure technique pour soutenir ses activités d’e-commerce et en améliorant sans cesse son expertise dans les algorithmes, Amazon a pu lancer avec succès AWS, le leader mondial des services cloud.

Quand l’IA promet de nouveaux modèles économiques pour les entreprises

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Dans un autre domaine, les perspectives autour de la voiture autonome pourraient redistribuer les cartes de l’industrie. L’intelligence artificielle, qui sous-tend la conduite autonome, permet à de nouveaux acteurs de rejoindre l’industrie automobile (GAFA, Uber…) mais, permettra aussi aux constructeurs automobiles d’envisager prendre une place plus importante dans le cadre plus-vaste de la « mobilité-as-a-service” et ainsi concurrencer les loueurs (Hertz,Avis…) ou les taxis. L’intégration complète de DriveNow par BMW en est un exemple flagrant.

LES ENTREPRISES TRADITIONNELLES SAURONT-ELLES AMENDER LEUR MODÈLE ET ENTAMER UN CHEMIN VERS L’ENTREPRISE “AI-FIRST” ?

Chez demain.ai, nous y croyons et pensons que cela est moins compliqué qu’il n’y paraît de prime-abord.

L’entreprise devra d’abord envisager une autre approche de sa fonction IT : passer d’une fonction support à un potentiel générateur de nouveaux business.

La réflexion stratégique centrale cherchera à modéliser l’association du savoir-faire, des talents, des données récoltées dans le cadre des activités de l’entreprise, avec les capacités disponibles : performance des applications de l’IA disponibles sur étagères, ressources IA « à la demande » : cloud computing, algorithme open-source, set de données publiques, etc…

En guise de conclusion, nous pouvons affirmer que le dirigeant devra être doté d’une vision claire sur l’intelligence artificielle et qu’il devra accepter de travailler dans une approche ‘try-and-learn’ s’il souhaite réussir ses projets IA.

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L’intelligence artificielle menace-t-elle l’entreprise ?

Janvier 2018

Que signifie l'IA pour le business ?

La croissance attendue de l’industrie de l’intelligence artificielle, de 8 milliards de dollars en 2016 à 47 milliards en 2020 selon IDC, provoque un questionnement légitime dans la société.

L’intelligence artificielle a été l’un des thèmes phares en 2017 dans la presse technologique bien sûr, mais aussi dans les médias grand-public. Le sensationnalisme propre à certains de ces médias décrit conjointement des opportunités fabuleuses mais aussi une grande peur sur le devenir de l’homme : perte massive d’emplois, risque de voir les robots dominer les humains, algorithmes en dehors de tout contrôle…

Or, un minimum de recul nous montre que les technologies de l’information ont toujours été au service de l’humain; que l’informatisation a permis de générer gains de productivité et nouveaux emplois. L’automatisation permise par les capacités de l’intelligence artificielle n’est pas nouvelle, elle existe depuis des décennies.

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Ce qui change depuis quelques années, c’est la démultiplication des capacités de l’IA sous l’effet d’un « perfect storm » : démocratisation de l’usage du cloud, explosion des données générées, capacités de calcul quasi-infinies, stockage illimitée de données, avancées majeures dans les algorithmes de machine learning facilitées par la culture de l’open-source.

Notre regard de citoyen doit être positif sur les avancées actuelles et futures de l’IA. Ce sont de grandes perspectives qui s’offrent aux entreprises, aux individus et aux gouvernements ; avec une relation client réinventée, des processus optimisés, et de nouveaux services que nous n’imaginons pas encore.

Pour les entreprises, il est important et urgent de se doter d’une vision sur les impacts de l’IA, sur la création de valeur et l’organisation : quelle stratégie IA dois-je adopter ? comment est-elle reliée aux objectifs stratégiques de l’entreprise ? quelle roadmap mettre en oeuvre ? comment adapter mon capital humain à ce changement majeur de l’environnement ?

Ce sont ces thèmes sur lesquels nous travaillons chez demain.ai, au plus près des dirigeants, et avec l’idée forte que l’intégration de l’IA doit être responsable, pour que le partenariat homme/machine se poursuive en bonne intelligence.

L’intelligence artificielle menace-t-elle l’entreprise ?

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Quelle est votre maturité en matière d’intelligence artificielle ?

Mai 2018

Evaluer la maturité technologique d’une organisation et donc sa capacité d’intégrer des solutions d’IA.

De plus en plus de dirigeants déclarent vouloir faire de leur entreprise une AI-first Company. Bien souvent, le retour à la réalité est cruel…. et le chemin de croix du DSI commence.

Pas facile de devenir une AI-first Company.

Après le mobile-first Company, il y a eu le data-first Company. Et puis, un jour d’octobre 2017, Sundar Pichai, le Directeur général de nous a annoncé que Google allait devenir une AI-first Company.

L’expression s’est répandue comme un feu de savane à travers la planète.

Mais de quoi parle-t-on ? On parle avant tout de maturité technologique. Le niveau de maturité technologique d’une entreprise – à ne pas confondre avec le Technology readiness level (TRL), l’échelle d’évaluation d’une technologie elle-même – est lié à son histoire, à son activité, à la pression concurrentielle et à sa capacité à se transformer. Et c’est principalement sur ce dernier point que l’on peut mesurer l’impact des dirigeants sur l’organisation.

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Le degré de maturité technologique reste évidemment subjectif.

C’est pour cette raison que nous avons développé une approche simplifiée permettant d’évaluer la maturité technologique d’une organisation (et donc sa capacité d’intégrer des solutions d’intelligence artificielle).

• Le niveau F (comme « Fastidieux ») correspond à un traitement non informatisé. Il s’agit de certaines entreprises artisanales, par exemple.• Le niveau E (comme « Elémentaire ») correspond à un degré d’informatisation traditionnel et classique de l’entreprise.• Le niveau D (comme « Débutant ») correspond aux premières tentatives d’automatisation par des macros XLS ou des scripts simples. C’est, d’expérience, la situation de la majorité des PME non technologiques.• Le niveau C (comme « Candidat ») correspond au déploiement de certaines technologies d’automatisation et d’IA et une gestion balbutiante des données. Certains ETI et de grandes entreprises françaises sont concernés.• Le niveau B (comme « Buena vista ») correspond au déploiement de l’automatisation et de l’IA dans de multiples processus et une gouvernance organisée des données. Ce niveau concerne essentiellement les sociétés technologiques.• Le niveau A (comme « Alta vista») correspond à l’automatisation stratégique des processus de l’entreprise. Les données sont gérées, de manière proactive, dans un Data Lab. En France,… c’est très très rare.

Cette graduation est absolument essentielle pour fixer le niveau de maturité IA réel de l’entreprise.

TRÈS PEU D’ENTREPRISES SUR LA PLANÈTE ONT ATTEINT LE NIVEAU « A » EN 2018.


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Seules ces entreprises peuvent être considérées comme des « AI-first Company ». Pour les autres, il s’agit toujours du même processus transformation numérique, en cours depuis de nombreuses années.

Il me semble absolument indispensable de respecter les étapes de ce processus afin que les collaborateurs intègrent efficacement ces nouveaux outils et se les approprient.

Bref, ne pas confondre vitesse et précipitation.


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L’intelligence artificielle sera-t-elle votre «cygne noir» ?

Septembre 2018

L’intelligence artificielle doit être au cœur de votre processus de trans-formation.

Nassim Nicholas Taleb, ancien trader, expert en probabilités et philosophe-écrivain au succès planétaire a très bien décrit la puissance de l’imprévisible dans son best seller « Le Cygne Noir »*.

Ce formidable ouvrage a marqué les esprits et, grâce à lui, nous sommes aujourd’hui tous conscients de la fragilité des entreprises face aux aléas de l’avenir. Il est évident que les évolutions technologiques récentes n’ont fait qu’accentuer ce sentiment.

Pas la peine de broyer du noir. Au contraire !

Il faut surtout garder à l’esprit que le « Cygne noir » peut également représenter une formidable opportunité pour votre entreprise.

Posez-vous la question : L’intelligence artificielle sera-t-elle notre « Cygne Noir » ?

Si vous répondez par la négative, il est fort probable que vous ne soyez pas conscient des risques auxquels vous êtes exposés et que vous

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pensiez (en toute bonne foi) être protégé par une technologie, une réglementation ou bien un « savoir faire unique ».

Dans ce contexte, vous aurez du mal à saisir les opportunités de l’IA …. Il est probable que d’autres s’en chargeront, que les réglementations ou les usages changeront et que vous aurez du mal à tirer profit du for-midable potentiel de ces technologies.

Il ne faut jamais oublier que la lourdeur des organisations, due à un empilement d’habitude et de complexités, rend toute transformation digitale (trop) longue et (très) difficile.

N’attendez pas !

Si vous répondez pas la positive, vous avez une chance de profiter des ruptures de marchés qui ne manqueront pas de se produire dans les années qui viennent.

L’intelligence artificielle doit être au cœur de votre processus de trans-formation car elle va impacter, d’une manière ou d’une autre, l’ensemble de votre organisation.

Et ceci est une bonne nouvelle !

C’est bien la raison pour laquelle il est indispensable de mettre l’en-treprise en ordre de marche dès à présent avec, en ligne de mire, trois objectifs stratégiques précis :

1. Etre plus efficace.

C’est à dire, améliorer la productivité de vos équipes et leur efficacité opérationnelle afin de dégager un maximum de valeur en utilisant les solutions d’IA et la Robotic Process Automation.

2. Se servir du passé pour « anticiper » l’avenir.

Exploiter les « capacités » prédictives de l’apprentissage machine tout en restant conscient qu’on ne peut jamais anticiper l’avenir … d’où le « Cygne Noir ». Toutefois, cela peut contribuer fortement à l’amélioration


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de l’expérience client et à la profitabilité globale de votre entreprise.

3. Révolutionner l’Expérience Client.

Se servir des solutions de l’intelligence artificielle pour offrir des ser-vices toujours plus efficaces, mieux ciblés, personnalisés. Vos clients en seront d’autant plus fidèles et vous en attirerez de nouveaux.

Oui mais quand ?

Comme le disait fort justement l’entraîneur de base-ball Yogi Berra : « il est difficile de prévoir … surtout l’avenir ».

Pour cette raison, il est très important de débuter votre démarche IA le plus rapidement possible, de manière pragmatique et opérationnelle afin de réduire votre exposition au « Cygne Noir » qui va inévitablement bouleverser votre marché.

Cette démarche volontariste pourrait même vous permettre de l’incar-ner vous même.

* “Le Cygne Noir” de Nassim Nicholas Taleb/ Editions : Les Belles Lettres


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Non, l’intelligence artificielle n’est pas le grand méchant loup !

Septembre 2018

Il devient de plus en plus surprenant de constater que le débat et les prises de position concernant l’intelligence artificielle en France se concentrent sur les risques pour l’emploi et sur un avenir à la Skynet.

Il faut raison garder et faire le tri entre fantasme et réalité

1 – L’IA VA DÉTRUIRE LES EMPLOIS

Le processus de transformation des entreprises par les solutions d’intel-ligence artificielle en est, en France, à ses balbutiements.

Nous savons tous, depuis les travaux de Joseph Schumpeter, que l’in-novation détruit des emplois (anciens) pour en créer de nouveaux (liés à l’innovation). En ce qui concerne, l’intelligence artificielle, personne, aujourd’hui ne peut savoir aujourd’hui si ce principe de « destruction créatrice » sera respecté.

Ceux qui affirment le contraire ont le pouvoir de lire dans le marc de café.

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2 – LA TECHNOLOGIE AUGMENTE L’HOMME ET NON LE CONTRAIRE

Nos aînés se souviennent de l’informatisation des entreprises dans les années 1960. Elle a permis des gains de productivité et d’efficacité incontestés. Le déploiement des systèmes experts (nés avec le Den-dral en 1965) dans les années 1970, par exemple, a considérablement « augmenté » les entreprises et leurs salariés. Il ne viendrait aujourd’hui à l’esprit de quiconque d’affirmer que les systèmes experts ont pris le travail des humains.

La question à se poser dans l’entreprise est donc la suivante :

Comment l’intelligence artificielle peut-elle nous aider à résoudre des problèmes complexes, à améliorer l’efficacité de nos organisations et de nos offres ?

3 – NOUS SOMMES «PAR NATURE» RÉFRACTAIRES AU CHANGEMENT.

Bien évidemment, dans le domaine technologique (comme ailleurs) ce qu’on ne connaît pas fait peur.

Les grands gourous médiatiques surfent allègrement sur ce sentiment, exacerbé par la nature pessimiste des français et par notre appréhen-sion naturelle face au changement.

Nous intervenons régulièrement dans de grandes entreprises sur ce su-jet et nous sommes frappés de constater le niveau de confusion des idées qui règne dans l’esprit de certains dirigeants au sujet des solu-tions d’intelligence artificielle.C’est la raison pour laquelle il me semble indispensable de mettre en place des outils d’information aussi bien pour les entreprises et que pour leurs collaborateurs. Les collectivités locales et les organismes consulaires devraient endosser ce rôle.


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Enfin, nous ne nous étendrons pas ici sur la « résistance au change-ment », omniprésente et largement documentée.

4 – UN PEU D’HUMILITÉ S’IL VOUS PLAÎT

Les français sont de beaux parleurs. Ce n’est pas un hasard si la langue de la diplomatie fut pendant de très nombreuses années le français.

N’oublions pas ce qu’est la France (et ce que représente l’Europe) dans un monde globalisé. Au lieu de donner des leçons à la terre entière dans une gesticulation inutile, essayons d’exploiter nos forces, de don-ner des perspectives professionnelles solides aux nombreux experts de classe mondiale que nous formons chaque année.

Développons nos propres algorithmes (en évitant les biais) dans les do-maines où nous excellons et exploitons ce formidable gisement d’op-portunités pour les entreprises.

5 – NE PAS CONFONDRE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET CONSCIENCE ARTIFICIELLE

Il est vrai que le terme « intelligence » est très très mal choisi et que la confusion est fréquente.

L’intelligence de l’IA n’existe pas.

L’autonomie qui lui est conférée par les hommes et les femmes qui dé-veloppent les algorithmes est purement technique. La machine n’a évi-demment ni volonté propre, ni intentions propres.

La conscience artificielle existera-t-elle un jour ?

Rien ne permet de l’affirmer aujourd’hui.


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Intelligence artificielle : construire le budget 2019

Octobre 2018

Comment et pourquoi l'IA doit impérativement être inscrite dans le budget des entreprises dès 2019.

Pour la grande majorité des entreprises, dont l’exercice fiscal se termine le 31 décembre, l’automne, c’est la saison du budget. Les processus itératifs ont probablement débuté cet été et les arbitrages ne vont pas tarder à être rendus.

Le BCG et la “MIT Sloan Management Review” ont récemment publié une étude sur les investissements des entreprises en matière d’IA. Il ressort de l’échantillon de 3 000 entreprises que les pionniers ne représentent toujours que 20% d’entre elles.

La conséquence directe de cette situation de marché est que l’écart se creuse, et va continuer de se creuser en 2019, entre les entreprises ayant largement entamé une démarche vers l’implémentation de solu-tions d’IA et les autres.

Il est à présent indispensable de se saisir de sujet fondamental au risque d’être rapidement dépassé et de ne plus pouvoir vous transformer assez rapidement. Or, comme nous l’avons écrit il y a quelques

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mois, l’approche de l’IA doit être adaptée au degré de maturité IA de l’entreprise.

La stratégie IA doit être impulsée par la direction générale et le comité exécutif (Top down). En fonction du niveau de connaissance et de compétence IA des membres du comex, celui-ci pourra se former à l’IA et à ses enjeux puis de procéder à une analyse stratégique afin d’établir une roadmap IA intégrant les besoins de formation des collaborateurs.

L’implémentation de solutions d’IA (de la conception au design – de la réalisation du POC à la mise en production) doit, quand à elle, être travaillée en cluster alliant l’expertise métier, les compétences datas, informatiques et le design. L’adjonction de compétences spécifiques est parfois nécessaire (PhD en Sciences du langage dans la cas d’une solution NPL par exemple).

Chaque service devrait donc prévoir son budget IA pour 2019 (si ce n’est déjà la cas).

AFIN DE FACILITER L’APPROCHE, VOICI QUELQUES IDÉES D’APPLICATIONS CONCRÈTES POUR CHAQUE SERVICE DE L’ENTREPRISE :

• Comptabilité : tri de factures / réponses automatisées aux fournisseurs ou aux clients / etc…• Contrôle de gestion : data visualisation / prévisions des ventes…• Marketing : Voice App / hyper-personnalisation / génération automatique de contenu / détection de tendances…• Vente : outils de ciblage et d’avant vente / identification des clients qui pourraient quitter l’entreprise…• Support client : Chatbot ou VoiceBot pour répondre aux premiers niveaux des demandes..• Communication externe : génération automatique de contenu / personnalisation des NL…• Communication interne : évangéliste IA / création d’outils


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d’information spécifiques à ce sujet…• Production : outils d’augmentation de l’humain (industrie 4.0) avec toutes les solutions d’automatisation / de contrôle qualité / d’augmentation de l’homme par l’IA / maintenance prédictive du matériel…• Achats : gestion prédictive des stocks…• Documentation : bot de curation de contenu…• Risques : dispositifs anti-fraude…• Logistique : optimisation colisage, des plans de chargement / anticipation des délais de livraison…• R&D : démarche exploratoire nécessitant l’identification et l’acquisition de jeux de données d’entraînement / Data analyst/Scientist… Le budget R&D est un budget d’investissement à moyen terme mais qui pourrait vous apporter les premières victoires dès 2019.

Le sujet le plus important concerne la Direction des Ressources Humaines. Il s’agit de la formation des équipes aux enjeux et opportunités de l’IA. Ce préalable est absolument indispensable pour envisager la mise en place de projets IA dans l’entreprise.

SI VOUS NE DEVEZ INVESTIR QUE DANS UN SEUL DOMAINE, INVESTISSEZ SUR VOS ÉQUIPES, FORMEZ-LES !

La liste détaillé précédemment est très loin d’être exhaustive et sera adaptée à votre activité. Vous pouvez évidemment vous faire accompa-gner par des spécialistes afin d’établir un premier diagnostic IA qui vous permettra d’y voir plus clair.

N’oubliez pas que fixer votre ambition en matière d’intelligence artifi-cielle est indispensable pour rester dans la course.

Votre budget 2019 devrait refléter cette ambition.


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Intelligence artificielle, disruption : REVEILLEZ-VOUS !

Juillet 2018

Pour les entreprises, la survie et la croissance passent par l’action et l’intégration de solutions d’IA.

Depuis la création du cabinet demain.ai, il y a 5 mois déjà, nous assistons avec surprise à des comportements assez peu rationnels de la part des dirigeants économiques qui peinent parfois à saisir les enjeux de l’intelligence artificielle.

Ils n’anticipent pas les impacts sur leur propre business, et surtout, ils n’anticipent pas les impacts prévisibles sur le modèle économique de l’entreprise dont ils ont la responsabilité. Il faut dire qu’il n’est pas évident de s’y retrouver dans « la jungle du blabla » où se côtoient le meilleur comme le pire. Les dirigeants doivent agir en dirigeants, c’est à dire revenir dans le monde réel où ils excellent.

EN MATIÈRE DE BUSINESS, S’ÉLOIGNER DE LA PHILOSOPHIE ET DE LA MÉTAPHYSIQUE EST SALUTAIRE.

Les dirigeants auraient tout intérêt à détourner leur regard des thuriféraires qui pointent du doigt à longueur de journée la menace de l’IA forte. Ils ont, par contre, tout intérêt à réfléchir au processus

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d’innovation en cours et au risque d’être disrupté. Stéphane Mallard, dans son dernier ouvrage : « disruption », parle quand à lui d’une « révolution universelle » en cours.

MAIS LA POSTURE DU CHEF D’ENTREPRISE N’EST PAS CONFOR-TABLE !

Il s’agit de se remettre en question, de suivre au plus près les évolu-tions technologiques, de les anticiper, d’innover,… Pour certains, l’effort est (trop) grand. Ils préfèrent maintenir le plus longtemps possible une sorte de statu quo, quitte à assister à la « ringardisation » de leur offre. Arc-boutés sur des certitudes, « protégés » par des « règlementations », certains développent une attitude arrogante.

IL EST BIEN CONNU QUE L’HUBRIS DE CERTAINS PATRONS CONDUIT À LA FAILLITE DES ENTREPRISES QU’ILS DIRIGENT.

Autre sujet de réflexion, bridant l’action : l’éthique. En matière d’intel-ligence artificielle, les risques éthiques existent. C’est une réalité. Mais pourquoi focaliser le débat sur ce sujet? N’oublions pas que de nom-breuses entreprises françaises ont établi, de longue date, des codes de conduite internes et développent une stratégie RSE exemplaire. Pendant que nous discutons, d’autres agissent. Faisons confiance aux entreprises françaises pour développer une IA éthique.

N’OUBLIONS PAS QUE, PENDANT LES DÉBATS, LE TRAIN PASSE….

Pour compléter le panorama de la Gorgone (Méduse), arrêtons nous quelques instants sur la thématique : emploi et IA. Nous n’allons évidemment pas entrer dans le débat aujourd’hui banalisé : Joseph Schumpeter a-t-il tort ou raison ?

CE DÉBAT EST ABSOLUMENT STÉRILE CAR ON N’EN SAIT RIEN !

Par contre, il est absolument évident que l’absence d’action renforce l’exposition de l’entreprise à la disruption. Comme Monsieur Mounir Mahjoubi, Secrétaire d’État auprès du Premier ministre, chargé du Numérique, l’indiquait vendredi 29 juin devant les éditeurs de la Presse


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Professionnelle et spécialisée : « … préférez-vous être tous morts… ou bien que quelques uns s’en sortent ? … ».

Pour les entreprises, la survie et la croissance passent par l’action et l’intégration de solutions d’intelligence artificielle.


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Livre 2

Où trouve-t-on de l’IA en entreprise et avec quel succès ?

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Introduction

Le département d’intelligence économique de demain.ai déploie de grands efforts pour identifier et analyser les différents cas d’usages et d’implémentation de l’IA, ainsi que les retours d’expérience qui sont fournis par les utilisateurs.

L’année 2018 a eu, en matière d’intelligence artificielle, une forme d'en-tonnoir (pointe en bas). Nous sommes partis du général pour nous fo-caliser sur le particulier. Le déploiement efficace de l’IA dans une orga-nisation requiert une approche globale, l’IA impacte tous les secteurs d’activité et toutes les fonctions des entreprises.

C’est la raison pour laquelle nous avons choisi de présenter des cas d’usages spécifiques à certains secteurs d’activité qui ont été impactés par l’IA en 2018, ou bien, qui recèlent un potentiel de transformation particulièrement intéressant.

Nous allons donc aborder, dans un premier temps, l’expérience utilisateur (UX), le marketing et l’émotion, puis, dans un deuxième temps, les usages constatés dans plusieurs secteurs d’activité : médias, assurances, banques, distribution, industrie, luxe et comptabilité.

Le champ d’analyse aurait pu être étendu à de nombreux autres secteurs.

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IA et marketing : le point de vue de demain.ai

Juin 2018

Des grands bénéfices attendus de l’intelligence artificielle en entreprise, la réinvention de la relation client est certainement la plus prometteuse. L’IA pourrait en effet permettre d’atteindre le graal des marketeurs : délivrer le bon message au bon moment et via le vecteur de communication le plus appropriée.

Pour approfondir le sujet de l’intégration de l’IA dans la fonction marke-ting, Gaetan Fron a répondu aux questions de l’agence Kiss the Bride.

Vous accompagnez les dirigeants de grandes entreprises sur la prise en considération de l’IA dans leur réflexion stratégique. Comment ces responsables d’entreprises appréhendent-ils l’IA ?

Ce qui ressort de nos entretiens avec les dirigeants, c’est un sentiment partagé : il se passe quelque chose avec l’intelligence artificielle. Elle est de nature à transformer la société, et leur entreprise pourra y trouver de la valeur. Maintenant au quotidien, ils n’ont pas de vision claire sur ce qu’il est possible de faire, à quel horizon, pour quel budget et avec quel retour sur investissement. Notre métier est de traduire l’intuition du diri-geant en actions concrètes d’intégration des capacités de l’intelligence artificielle dans son entreprise.

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Diriez-vous que nous sommes à une étape d’observation, de compréhension, de réflexion ou de passage à l’acte ?

Je dirai plutôt à une étape de compréhension de l’IA pour nourrir une réflexion préalable à l’action. La phase d’observation a débuté il y a plusieurs années déjà : nous sommes tous au quotidien en contact avec l’intelligence artificielle d’une manière ou d’une autre. Dans le monde du business, les GAFAMI américaines sont les plus grandes utilisatrices de l’IA et les entreprises les mieux valorisées au monde.

Par ailleurs, et dans un certain nombre de cas d’usages, nous sommes déjà dans le passage à l’acte. C’est notamment le cas avec les chatbots ou les applications vocales via Amazon Alexa, Google Assistant ou Siri d’Apple. Nous retrouvons ces robots conversationnels dans de nom-breuses entreprises, en production, ou à l’état de projet de mise en place.

L’Intelligence Artificielle touche toutes les fonctions… Faisons un focus sur le « TransMarketing », un Marketing transcendé par l’IA. Quels sont selon vous les principaux apports de l’IA à cette fonction ?

L’intelligence artificielle touche toutes les fonctions de l’entreprise et le marketing est l’un des terrains les plus évidents de son intégration. En effet, les capacités de l’Intelligence artificielle peuvent améliorer drastiquement la performance des équipes marketing au long de la chaîne de valeur Reach -> Act -> Convert -> Engage.

L’IA peux notamment contribuer à personnaliser l’expérience client, mettre en place une politique de prix dynamique, monitorer l’engage-ment des clients avec la marque, anticiper les difficultés et lutter contre l’attrition.

Le Graal pour les professionnels du marketing est à portée de main avec l’IA : apporter la bonne information, à la bonne personne, par le bon canal et au bon moment.


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On entend souvent parler de l’automatisation des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, dégageant ainsi du temps pour les tâches plus créatives ou à forte VA. Avez-vous des exemples ?

C’est effectivement un point crucial d’acceptation de l’IA en entreprise. Il faut s’imaginer poursuivre ce que l’informatique apporte depuis près de 50 ans aux salariés : des outils leur permettant de travailler plus vite, plus efficacement et en faisant moins d’erreurs. Dans ce contexte, nous pouvons citer par exemple, les interactions des consommateurs avec un service client. Un grand acteur de l’énergie expliquait récemment quels bénéfices il avait tiré de l’installation d’un chatbot sur son site web de support client. Pour identifier le client, 19% d’informations utiles étaient collectées via un formulaire classique. Suite à l’installation d’un chatbot, le taux de succès est passé à 95%. Un gain de temps considérable pour les opérateurs.

Autre exemple dans la détection de fraudes dans le domaine de l’assurance : les dispositifs d’IA permettent de trier automatiquement les demandes d’indemnisation et d’identifier les dossiers potentiellement frauduleux. Là aussi, un gain de temps assuré et des tâches à plus forte valeur ajoutée pour les collaborateurs.

D’autre part l’IA traite une quantité astronomique de données, permet-tant ainsi de faire émerger des éléments que le cerveau humain n’a pas la capacité de percevoir. Avez-vous des exemples ?

L’IA est très efficace dans ses capacités à tirer les données, déterminer des corrélations ou identifier des anomalies dans les données. Dans le domaine de la presse en ligne, elle a permis de déterminer chez un acteur US qu’un client était susceptible de se désabonner s’il lisait moins de 20 articles par mois. Impossible pour un humain de récolter de telles informations « à la main » surtout si on souhaite affiner l’analyse en étudiant différents personas.

Autre exemple récent avec des avancées formidables dans la vision-machine appliquée à la santé : une IA utilisant le deep-learning est


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capable d’identifier la présence de mélanomes avec 82% de réussite, contre 71% pour un dermatologue. Les performances s’améliorant dans le temps, le moment est proche où l’IA sera indispensable au diagnostic médical.

Quels conseils donneriez-vous à un dirigeant d’entreprise qui souhaite se lancer ? Comment s’y prendre ?

Les entreprises doivent se concentrer sur des initiatives IA qui donnent des résultats réels, avec des objectifs clairs et partagés par tous. C’est avec cette approche pragmatique, basée sur le critère de faisabilité im-médiate, que l’on pourra initier un cercle vertueux de transformation.

Elle permettra d’enclencher une dynamique positive dans l’organisa-tion par la réussite d’un projet en peu de temps.

Il faut d’abord bien planifier le projet, assurer une communication in-terne de première classe et s’appuyer sur des données immédiatement disponibles. Coté technologies, utiliser une solution sur étagères (SaaS) et/ou les APIs des grands leaders, GAFAM en tête.

Puis en termes d’organisation, faire appel aux services de consultants IA, monter une équipe projet ad-hoc restreinte mais multifonctionnelle, et y intégrer un communicant.

Dans la Transfo Digitale, on a longtemps recommandé de lancer des Quick Win et de fonctionner en mode Test & Learn. Est-ce possible avec l’IA ?

Oui, et c’est même indispensable ! L’intelligence artificielle étant une composante essentielle de la transformation digitale, les méthodes agiles sont parfaitement adaptées aux projets de mise en œuvre de l’IA. A travers des quick-wins, les entreprises peuvent s’approprier l’IA, en voir les bénéfices et désamorcer certaines craintes liées à l’automa-tisation.

Concernant le test & learn, c’est même intrinsèque au machine lear-


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ning. L’intelligence artificielle produit des résultats probabilistes et des ajustements permanents sont réalisés par l’algorithme.

Notre approche est pragmatique car les dirigeants de demain.ai sont d’anciens dirigeants d’entreprise : loin des projets « usine à gaz » dont on ne voit jamais le bout, nous prônons une approche avec des pre-miers résultats concrets au bout de quelques mois.

La question ultime du TransMarketing : Homme vs Machine, Intelligence Humaine & Intelligence Artificielle : Duel ou Duo ?

Duo forcément ; L’intelligence artificielle est incapable de se substituer à un humain : elle n’a aucune intuition et n’est pas capable d’apprécier la nuance des situations. De la même manière que le chien assiste le berger, les professionnels de tous métiers (marketing, médecine, juriste) verront leurs capacités professionnelles augmenter par la machine, et ne seront pas remplacées.

La vision d’un combat entre l’homme et le machine relève à la fois du fantasme alimenté par la science-fiction (Terminator en tête) et d’une peur naturelle que l’on retrouve à chaque grande mutation technolo-gique. Cela n’a rien à voir avec le business…


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L’intelligence artificielle va révolutionner l’expérience

utilisateur (UX)Janvier 2018

La voix, nouvelle interface issue de l'IA.

L’expérience utilisateur est au centre de toutes les attentions car il est désormais admis qu’elle recèle l’essentiel de la valeur ajouté d’un ser-vice et qu’elle représente un élément de différenciation essentiel entre des services concurrents.

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle modifient fon-damentalement la façon dont nous interagissons avec nos ordinateurs, nos smartphones.

Peut-être que la meilleure interface sera » sans interface « .

En effet, quoi de plus naturel pour un être humain que de communiquer par la voix. La qualité vocale d’un Google Home, par exemple, est tout à fait satisfaisante et sa capacité de compréhension est bien souvent surprenante (même lorsque nous lui donnons une instruction en anglais, avec notre accent si caractéristique). Sundar Pichai, le PDG de Google, a annoncé au printemps dernier que la technologie de reconnaissance vocale de l’entreprise était de plus en plus performante, avec un taux d’erreur ramené à 4,9 %. Autrement dit, Google rencontre des lacunes

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pour retranscrire vos propos tous les 20 mots, soit une nette améliora-tion par rapport aux 23 % enregistrés par l’entreprise en 2013 (source : Venture Beat.)

Dans le cas de la voix, l’expérience utilisateur (UX) prend un tour inédit. Il s’agit de se réinventer tout en préservant certains fondamentaux. L’UX est affaire de contexte.

Le socle communle design de l’UX doit intégrer les éléments suivants :

• le plus important est le contenu ; ce que l’on a à dire. Il faut donc s’interroger sur le » pourquoi » beaucoup plus que sur le » com-ment « .• la navigation doit être simple et intuitive. Il n’y a pas de mode d’emploi, ni de tutoriel (si on ne comprend pas le service sans une notice explicative, c’est que l’UX est mauvaise)• la personnalisation doit être poussée à son maximum. L’intelli-gence artificielle permet d’affiner les centres d’intérêt de l’utilisa-teur et de lui proposer une expérience unique, correspondant à ses goûts ou ses centres d’intérêt. De nombreux médias, par exemple, génèrent des poursuites de lecture grâce à des solutions d’IA.• l’identification doit être simple.• le processus de paiement doit être fluide et sécurisé.

Les nouvelles problématiques posées par le design d’une UX vocaleDans le cadre d’un service vocal, de nombreuses questions se posent :

• quelle va être l’identité vocale de la marque ? Toutes les marques n’ont pas forcément une voix (loin de là). La voix de la marque doit-elle être masculine (comme celle d’Akinator) ou bien féminine (comme celle de Sephora).• comment capter l’attention ? L’intelligence artificielle intègre de plus en plus «d’émotion». L’objectif est de se rapprocher le plus possible de l’être humain, de développer l’empathie.

L’intelligence artificielle va révolutionner l’expérience utilisateur (UX)L’intelligence artificielle va révolutionner l’expérience utilisateur (UX)

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• faut-il choisir le vouvoiement (comme Les Echos) ou bien le tutoie-ment (comme Oui.sncf) ?• comment créer un processus d’acquisition client et imaginer un tunnel de conversion fluide dans le cadre d’un service vocal ?

L’UX doit donc être totalement repensée. Il ne s’agit pas d’une énième évolution de l’appli mobile mais bien d’un nouveau canal marketing avec son propre contexte et donc son propre design (UX et CX).

Et si l’on songe qu’à l’horizon 2020 (selon ComScore) 50 % des requêtes web seront effectuées par la voix, on prend conscience de l’urgence d’aborder ces réflexions afin de ne pas prendre de retard dans un pro-cessus déjà largement engagé.

L’intelligence artificielle va révolutionner l’expérience utilisateur (UX)

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Reinforcement learning, voix et émotion : avancées majeures

des 24 derniers moisFévrier 2018

Les capacités de l'IA progressent à un rythme spectaculaire.

Le débat public est nourri, depuis des mois maintenant, de prises de position sur l’impact de l’IA dans nos sociétés. Tantôt présentée comme une opportunité, tantôt comme une menace, souvent les deux, l’intelli-gence artificielle est clivante.

En ce début d’année, c’est le patron d’un GAFA qui apporte sa pierre à l’édifice. Pour Sundar Pichai, CEO de Google, l’IA sera plus importante encore pour l’humanité que l’électricité ou le feu.

Ce qui sous-tend ce débat, ce sont les progrès exponentielles des ca-pacités de l’IA. Nous savons que ces dernières sont la résultante d’un alignement des planètes que nous avons déjà abordé.

Quelles sont concrètement ces avancées spectaculaires ? Quels pro-grès tangibles l’IA a-t-elle engendrée dans les 24 derniers mois ? Voici 3 exemples :

ALPHA GO ZERO, LA DERNIÈRE ITÉRATION D’ALPHA GO, PRE-MIER PROGRAMME A BATTRE LE CHAMPION DU JEU DE GO.

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Alpha Go Zero n’a pas eu besoin de données pour apprendre à jouer; l’algorithme, basé sur le reinforcement learning développé par Deep-Mind, a appris seul en jouant contre lui-même. Non seulement Alpha Go Zéro s’est hissé en quelques jours au niveau de ses prédécesseurs, puis les a battu 100 parties à 0, mais il a en outre consommé beaucoup moins de ressources.

LA RECONNAISSANCE VOCALE S’APPROCHE DU GRAAL

La capacité d’une machine à reconnaître le langage parlé avec la même performance qu’un humain est considérée comme le but ultime des chercheurs. On estime entre 5% et 6% le taux d’erreur de compréhension d’un humain. Après un taux d’erreur de 6,9% en 2017, les équipes d’IBM ont atteint 5,5% en associant plusieurs algorithmes de machine-learning. Pour IBM, le graal est fixé à 5,1%, cela ne devrait pas tarder.

L’ANALYSE DE SENTIMENT CONTINUE SA PROGRESSION

Le traitement automatique du langage naturel est actuellement une capacité clé de l’IA dans le sens où elle trouve de nombreuses applications pratiques dans l’entreprise. Par exemple, pour une marque communiquant activement sur les réseaux sociaux, connaître en temps réel le sentiment (neutre, positif, négatif) des parties prenantes sur sa communication apporte un ROI tangible. Fascinante, cette capacité de l’IA est néanmoins (très) complexe à mettre en oeuvre.

Les équipes d’Open AI ont atteint un taux de précision de 91% avec un algorithme de machine learning qui n’était pas au départ conçu pour cela ; il cherchait, pour la petite histoire, à prédire des éléments de rédaction de commentaires clients d’Amazon.

Nous voyons bien ici, à travers ces quelques exemples, que le machine learning progresse à grand pas et que la performance des capacités de l’IA suit avec un facteur exponentiel.

C’est pourquoi il est essentiel pour les sociétés de projeter l’utilisation de l’IA dans leur politique générale d’entreprise, dans leur stratégie à

Reinforcement learning, voix et émotion : avancées majeures des 24 derniers mois

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court et moyen terme ; que les expérimentations légitimes que l’on peut réaliser dans une fonction de l’entreprise s’inscrivent dans une démarche réfléchie et cohérente. A défaut, de nouveaux entrants disrupteurs, construits autour de l’IA, pourraient venir secouer des acteurs établis.

Reinforcement learning, voix et émotion : avancées majeures des 24 derniers mois

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L’IA pour les entreprises de contenus : sky is the limit !

Juillet 2018

S'il est un secteur qui est candidat naturel à l’IA, c’est bien celui des médias.

Toutes les entreprises sont concernées par les développements des capacités de l’intelligence artificielle. Pour la plupart, elles peuvent d’ores et déjà enclencher un cycle de transformation par l’IA que ce soit dans le domaine de leur relation client ou bien dans l’optimisation de leurs processus de back-office.

Nous avions évoqué il y a quelques semaines pourquoi les services financiers étaient un terrain de prédilection privilégié pour l’IA. S’il est un autre secteur qui est candidat naturel à l’IA, c’est celui des médias et plus largement des entreprises produisant des contenus.

Au fond, un média est une entreprise spécialisée dans le traitement de l’information. Le fondement de son activité est d’opérer le cycle infor-mationnel suivant : collecte et/ou création originale de contenus-> tri, sélection -> qualification -> retraitement -> mise en forme -> diffusion du contenu auprès des audiences.

A chaque étape de ce processus, les capacités de l’intelligence

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artificielle peuvent entrer en jeu et augmenter considérablement la performance du traitement de l’information, tant qualitativement que quantitativement.

Il est possible ainsi de détecter des signaux faibles dans la masse de flux d’informations et d’en déduire des leads éditoriaux ; de classer et qualifier automatiquement les contenus, d’écrire des textes à géométrie variable depuis des jeux de données, de transcrire le son en texte et vice-versa, de traduire automatiquement, de diffuser de manière sélective les contenus produits dans une logique de média personnalisé, de créer des systèmes intelligents de monétisation des contenus sur internet (dynamic paywalls…). La liste n’est pas exhaustive tant il y a de possibilités…

CHAÎNER LES CAPACITÉS DE L’IA POUR CRÉER DE NOUVEAUX SERVICES

Un des éléments clés permettant à l’intelligence artificielle de pouvoir devenir opérante en entreprise est la mise à disposition d’APIs par les grands acteurs du cloud (Amazon, Google, Microsoft) ainsi que par certaines start-up. Pour quelques fractions de centimes d’euros, les entreprises peuvent traduire à la volée des contenus, reconnaître des éléments dans des images, extraire les entités nommées d’un contenu.

Ainsi, une application peut chaîner des appels à ses API et construire de nouveaux services d’information. Prenons des exemples :

• une application pourrait s’appuyer sur un jeu de données structu-rées existant dans l’entreprise ou en Open Data;• un appel API rédigerait automatiquement un texte basé sur ces données;• un autre appel API qualifierait ces textes rédigés et les classerait par thématique;• les textes pourraient être traduits en plusieurs langues étrangères par API;


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• les textes seraient publiés pour mise à disposition auprès des audiences, par exemple sous forme de newsletters aux contenus personnalisés. L’éditeur lance ici un premier service supplémentaire créé automatiquement par l’IA;• les textes pourraient enfin être analysés pour en extraire des jeux de questions-réponses et construire ainsi un quizz accessible depuis un assistant vocal (Google Home, Alexa). L’éditeur lance ici un se-cond service supplémentaire créé automatiquement par l’IA.

L’IMAGINATION ET LA CRÉATIVITÉ AU POUVOIR

Avec les avancées de l’IA, et bien entendu en adoptant une ligne édito-riale compatible avec l’automatisation, les freins principaux à la création d’un média sont tombés. Ces freins étaient principalement :

• investissements éditoriaux forts;• coûts de fabrication des contenus (impression papier, captation audio…);• accès au réseau de distribution et coûts de diffusion.

Ainsi pour les entreprises de médias, on peut désormais expérimenter, le cas échéant ne pas rencontrer le succès, échouer et recommencer. Si l’entreprise de média trouve un couple produit / marché qui fonctionne, alors elle peut pérenniser le service créé et s’ouvrir un nouveau marché.

COMMENT FAIRE POUR DÉMARRER CES PROJETS IA ?

1 – Si l’on est média de petite ou moyenne taille, il peut être judicieux de travailler à plusieurs, réunir ses forces et regrouper des données. Dans le même esprit, les efforts de R&D et d’analyse stratégique peuvent être mis en commun. Les nombreuses instances de représentation de la presse sont par exemple d’excellents vecteurs de mutualisation.

2 – Monter une équipe pluridisciplinaire regroupant consultants, lin-guistes, journalistes, data scientist et développeurs. L’objectif de l’équipe sera notamment de travailler sur les données sources, définir et contrôler les algorithmes de traitement, corriger les données en sortie.


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3 – Dans le développement des applications éditoriales, privilégier les solutions sur étagères basées sur APIs.

4 – Expérimenter ces initiatives en assurant leur commercialisation par tous les moyens possibles : en propre, auprès des annonceurs, à travers les agrégateurs…

SKY IS THE LIMIT

Les trois prochaines années seront fatidiques pour les éditeurs histo-riques de contenus, notamment en presse écrite. La disruption initiée par de nouveaux acteurs et l’écroulement publicitaire va faire dispa-raître de nombreux éditeurs.

Il est cependant possible de s’en sortir pour ceux qui le veulent et par-tagent une vision positive de l’apport des nouvelles technologies.

Il faut reprendre l’initiative et inventer de nouvelles choses, de nou-veaux services, de nouvelles formes narratives, interactives.

L’intelligence artificielle est là, disponible, avec des coûts opérationnels très faibles. Elle permet aux éditeurs de saisir de nouvelles opportuni-tés.

Cela tombe bien, il y a urgence.


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L’intelligence artificielle fait la différence - Les moteurs de

recommandations dans les médiasJuillet 2018

Focus sur les moteurs de recommandation dans l'industrie de la pro-duction de contenus.

Pour le grand public, tout commence en 2006.

Le 26 avril 2006, les américains profitent les premiers du lancement du TIVO 2, le premier enregistreur digital qui enregistrait des programmes auxquels vous pourriez vous intéresser. Il se basait à l’époque sur vos favoris et sur les enregistrements que vous aviez déjà réalisés. L’année suivante eu lieu, à Minneapolis dans le Minnesota, la toute première conférence sur les moteurs de recommandation : l’ACM Conference on Recommender Systems.

12 ans plus tard, les moteurs de recommandation ont considérablement progressé et ont apporté une contribution déterminante au succès planétaire de sociétés telles que Amazon, Netflix ou le site de rencontres en ligne match.com. « Plus de 80% des contenus visionnés par nos utilisateurs sont des recommandations » déclarait, dans ZDNet, M. Hossein Taghavi, ingénieur en charge de la recherche chez Netflix.

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Le marché du moteur de recommandation est aujourd’hui en très forte croissance.

D’après le Wise Guy Reports 2018, il devrait passer de 3,71 (en 2016) à 5,12 milliards de dollars à l’horizon 2025. La recommandation de contenus, articles, vidéos, images ou produits va continuer à s’enraci-ner au cœur des stratégies numériques des entreprises de contenus et d’e-commerce.

L’objectif de la recommandation peut être soit la continuité, quand il s’agit de reprendre la lecture, le visionnage ou l’écoute d’un contenu, ou bien, la découverte, qui doit surprendre et stimuler la consommation média.

Depuis le début des années 2010, certains médias ont commencé faire travailler des PhD sur des algorithmes de recommandation. L’objectif étant de proposer des contenus qui génèrent plus d’engagement de la part du lecteur/spectateur.

L’apprentissage machine et l’automatisation sont mis à profit pour proposer la meilleure expérience utilisateur.

Le moteur de recommandation prend généralement en compte la description du produit, le profil de l’utilisateur, le comportement des internautes (look alike) et le résultat de l’apprentissage non supervisé (clustering).

Les médias historiques sont souvent hésitants à intégrer la recomman-dation personnalisée de contenu. Certains journalistes y voient une « in-gérence de la machine » dans un domaine jusqu’à présent réservé à leur intuition/inspiration.

Admettons (très difficilement) que le sujet de Une soit le marqueur de la ligne éditoriale d’un journal d’audience nationale. Alors, le reste du journal devrait absolument être édité suivant la recommandation proposée par l’IA. Chaque lecteur/spectateur pourrait accéder à une présentation personnalisée de son journal préféré. L’expérience serait

L’intelligence artificielle fait la différence - Les moteurs de recommandations dans les médias

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meilleure, l’engagement aussi !

D’ailleurs, un simple A/B testing (« avec moteur » versus « sans mo-teur ») démontre immédiatement l’efficacité et la puissance de cette solution qui permet indéniablement d’améliorer l’expérience utilisateur.

A terme, l’ambition des moteurs de recommandation est d’afficher automatiquement le contenu qui fait mouche, c’est à dire le contenu qui va générer l’engagement de l’utilisateur. L’intelligence artificielle va donc, dans un certain sens, faire évoluer les contenus ! Après le What You See Is What You Get (wysiwyg : les plus âgés comprendront !), voici l’avènement du What You Wish Is What You Get.

Nous allons assister à la suprématie W.Y.W.I.W.I.G !

L’intelligence artificielle fait la différence - Les moteurs de recommandations dans les médias

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Entreprises d’assurance IA-First : des exemples spectaculaires venus

de ChineJuillet 2018

Le secteur chinois de l’assurance est dopé aux stéroïdes par l'IA.

L’intelligence artificielle pour le business avance de plus en plus rapi-dement.

Elle avance doucement en France avec par exemple la mise en l’échelle de l’IA dans le secteur bancaire : la généralisation de chatbots basés sur IBM Watson au sein du Crédit Mutuel ou le déploiement d’analyseurs d’emails entrants dans les agences de la Société Générale sont des exemples notables. La cybersécurité est également un domaine où les capacités de l’IA commencent à être largement utilisées avec notam-ment le succès grandissant des offres du britannique Darktrace.

SI ON REGARDE L’ASIE, ET NOTAMMENT LA CHINE, LES CHOSES BOUGENT BEAUCOUP PLUS RAPIDEMENT.

Le développement de l’IA y est sans complexe, bénéficiant d’une acceptation très large de la population. Une étude BETC publiée en janvier 2018 indique que la très grande majorité des consommateurs chinois voient l’IA de manière positive, contributive à la progression de

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l’humanité et libératrice des tâches répétitives. Cette acceptation est, il est vrai, bien aidée par le contexte particulier d’un appareil d’Etat qui favorise la collecte et l’utilisation sans garde-fous des données person-nelles.

LE SECTEUR CHINOIS DE L’ASSURANCE EST DOPÉ AUX STÉROÏDES PAR L’IA

En Chine, les acteurs de l’assurance, nouveaux entrants ou acteurs his-toriques, utilisent les capacités de l’intelligence artificielle comme rare-ment ailleurs.

Prenons par exemple, Ping An, numéro un mondial de l’assurance, créé il y a 30 ans. Dans le domaine de l’assurance automobile, son service est d’une efficacité redoutable. Après un accident et en utilisant son smartphone, le conducteur assuré prend une photo de son véhicule. L’algorithme analyse la photo, compare les dégâts constatés avec une base de données d’accidents similaires et de montants des réparations. Dans les minutes qui suivent, et avant même que le véhicule quitte les lieux, l’assuré est déjà remboursé via un virement bancaire mobile.

Pour contrer d’éventuelles fraudes, l’application de Ping An utilise un analyseur de micro-expressions faciales pour détecter, dans le cligne-ment des yeux, si l’assuré ment lors de sa déclaration vidéo du sinistre.

China Pacific Insurance (CPIC), troisième assureur chinois, s’appuie lui sur l’offre cloud IA de Huawei. Il a lancé en septembre 2017 Alpha In-surAdvisor, un bot personnalisé, auto-apprenant, permettant aux clients de connaître les risques associés à leurs profils et activités (concept du risk-defense). Les premiers résultats furent incroyables avec 2 millions d’interactions en 4 jours, sans aucune promotion publicitaire !

Pour accélérer le traitement des dossiers d’indemnisation, les clients photographient leurs factures à travers une application mobile. Le trai-tement automatique en reconnaissance de caractère (OCR) permet à la compagnie d’affecter automatiquement les pièces aux dossiers d’in-demnisation et de constater une réduction de 50% de ses coûts de

Entreprises d’assurance IA-First : des exemples spectaculaires venus de Chine

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gestion.

Enfin, du côté des nouveaux entrants, ZhongAn’s, le premier assureur chinois pure player, adopte une stratégie de création d’une plateforme intégrée. En utilisant massivement des données collectées par elle-même ou à travers de nombreux partenaires, il se positionne en acteur global de la mobilité : vente de voiture avec possibilité de restitution du véhicule, financement, transport à la demande et véhicules connectés.

QU’EN RETENIR ?

Avec l’IA, nous sommes faces à une optimisation absolue du proces-sus business de l’assureur dommages :

• enregistrer des sinistres rapidement ;• valider la pertinence et le montant des indemnisations ;• identifier les fraudes potentielles ;• indemniser au plus vite le client qui est légitimement en attente d’un traitement rapide de son dossier.

Les assurances et mutuelles françaises devraient s’en inspirer parce qu’au fond, c’est une meilleure satisfaction client (front-office) et une meilleure efficacité des opérations (back-office) qui sont en jeux.

Si le chantier de transformation par l’IA semble trop compliqué pour les structures existantes (lourdeur du système d’information, difficultés pré-visibles à la conduite du changement, mentalités inadaptées, impacts adverses sur les contrats existants..), alors il faut privilégier la construc-tion d’une nouvelle offre, sous forme de spin-off.

Et vite, parce qu’à défaut, les disrupteurs européens, américains ou chinois, vont, quant à eux, lancer sur nos marchés leurs assureurs IA-First. Pin An ayant indiqué par exemple que sa technologie de recon-naissance faciale, fiable à 98,8%, est désormais commercialisée auprès de sociétés tierces.

Entreprises d’assurance IA-First : des exemples spectaculaires venus de Chine

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Banques et services financiers : terrains de prédilection des IA

Avril 2018

Le potentiel de l’IA dans les services financiers se révèle très important.

S’il y a une industrie qui est candidate à l’intégration de l’intelligence artificielle, c’est bien celle de la banque, et de manière plus large, celle des services financiers. En effet, et puisque qu’en schématisant à gros traits, la banque est un gigantesque système d’information, les capaci-tés de l’intelligence artificielle y rencontrent un champ d’applications très vaste.

Ainsi, l’intelligence artificielle pourra concerner les domaines suivants :

• la détection de fraudes• la relation client par la recommandation de produits financiers personnalisés• la relation client par la disponibilité permanente des conseillers• l’automatisation des tâches répétitives de back-office• le credit-scoring et l’approbation facilitée de crédits ou de limites d’engagements• le trading sur instruments financiers• et de nombreux autres cas d’usages

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LE POTENTIEL DE L’IA DANS LES SERVICES FINANCIERS SE RÉVÈLE TRÈS IMPORTANT.

Comme dans de nombreux secteurs, tout cela n’est pas nouveau ; les banques ont été utilisatrices à grande échelle de systèmes experts ou de solutions de RPA (Robotic Process Automation). Les premières im-plémentations datent des années 70 aux Etats-Unis avec les premiers automates de trading.

Mais l’échelle change avec la montée en puissance des capacités de l’IA. Du stade expérimental, certains établissements passent au stade industriel et trouvent des retours sur investissement spectaculaires.

Ainsi le Crédit Mutuel 11 témoignait récemment par la voix de son Pré-sident, que l’implémentation d’IBM Watson dans son centre de relation client avait libéré 200.000 heures de travail de conseillers valorisées 60 M€ ; tout cela avec un taux de satisfaction des utilisateurs de 90%.

La Deutsche Bank utilise une technologie de reconnaissance vocale lors de l’enregistrement des interactions entre ses conseillers et leurs clients. Captées, retranscrites et qualifiées, les conversations sont dis-ponibles à tout moment, recherchables par mot-clé et métadonnées, à la fois dans l’objectif d’améliorer la qualité du service mais également pour des raisons de conformité.

Un domaine nous semble prometteur : le reporting automatisé textuel. En générant, depuis leurs masses de données, des contenus écrits en langage naturel, les établissements financiers peuvent augmenter considérablement l’attractivité et la personnalisation de leurs communications clients. Parmi les cas d’usages possibles, citons par exemple le compte-rendu d’entretiens physiques – ou à travers un chatbot -, le suivi de la performance des investissements (notamment dans la gestion privée), ou bien l’information des clients sur les opportunités de placements.

POUR LES ACTEURS TRADITIONNELS, L’ENJEU EST CAPITAL.


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Si lors de la première vague internet, le secteur financier était relative-ment préservé de la disruption des nouveaux entrants en raison des investissements considérables à consentir pour entrer sur le marché, le paysage a aujourd’hui radicalement changé. Le rythme des innovations technologiques, la diffusion des smartphones, la régulation européenne ont créé les conditions d’apparition de nombreuses fintechs nationales ou européennes prêtes à conquérir des parts de marché. Les banques traditionnelles ont d’ailleurs, pour certaines d’entre elles, débuté des programmes ambitieux d’acquisition de start-up.

C’est en tirant profit d’une personnalisation accrue de la relation client, et de l’injection d’intelligence à tous les niveaux de leurs processus que les banques et les autres institutions financières sauront contrer la concurrence naissante.

C’est en embrassant pleinement les capacités de l’IA, de la gestion des risques au reporting, en passant par les opérations commerciales et d’investissements, que l’industrie des services financiers saura préserver ses positions et se développer sur de nouveaux marchés.


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L’intelligence artificielle dans la distribution

Septembre 2018

Quand les vendeurs cohabitent avec les robots.

Une étude d’IBM (State of AI) publiée en septembre 2018 s’intéresse aux motivations des entreprises utilisatrices d’IA. La première des motivations est de développer les ventes par l’augmentation de la satisfaction client (77%), la fidélisation (70%) et la baisse des coûts d’acquisition clients (49%) ; loin devant les objectifs de réduction des coûts opérationnels.

Pour ces entreprises pionnières, l’intelligence artificielle trouve dans le marketing un terrain d’expression naturel. Pourquoi ? Parce que les so-ciétés ont depuis longtemps accumulé des informations sur leurs clients et leurs habitudes de consommation.

Ainsi, de nombreuses applications de l’IA permettent aux marques et aux marchands de tirer les bénéfices suivants :

• Targeting : cibler les consommateurs susceptibles d’acheter ;• Prédiction : prévoir les ventes à venir en volume et en valeur ;• Recommandation : personnaliser l’ offre de valeur au consommateur en proposant des produits et services susceptibles

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de l’intéresser.

L’IA pourrait ainsi permettre d’atteindre l’objectif séculaire du marketeur, son graal : délivrer le bon message au bon moment et via le vecteur de communication le plus approprié.

Intéressons-nous à l’apport de l’IA dans le retail ou les réseaux de distribution physiques.

UNE EXPÉRIENCE DE SHOPPING AUGMENTÉE

Les développements les plus visibles se trouvent certainement dans l’in-tégration de l’intelligence artificielle dans l’avant-vente. La friction entre l’envie et l’acte d’achat doit être la plus réduite possible. Il faut faciliter la transaction tant en termes de vitesse d’exécution que de réassurance au moment de passer à l’acte d’achat :

• Le commerce vocal fait ses premiers pas à travers les assistants Alexa d’Amazon et Google Home. Pour ce dernier, l’intégration récente avec Monoprix permet de dicter à l’assistant sa liste de courses, qui est ensuite directement reliée au site marchand monoprix.fr ;• La recherche de produits s’effectue par l’image via l’intégration e-commerce dans Pinterest, ou encore comme celle entre Amazon et Instagram. Un produit présent dans une photo peut être acheté en un clic ;• La réalité augmentée – ou virtuelle – arrive elle aussi : superposition de meubles IKEA dans son intérieur, simulation de revêtements muraux, expérience simulée au volant d’une BMW ou d’une Audi.

LA MAJORITÉ DE LA VALEUR SE TROUVE « DERRIÈRE LE RIDEAU »

Si l’intelligence artificielle permet d’améliorer l’expérience client et sus-citer l’envie d’acheter notamment à travers les moteurs de recomman-dation, le gisement de valeur principal se trouve dans l’optimisation des opérations de distribution.


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L’IA permet ainsi de déterminer quand et comment conduire des opéra-tions de promotion. En mettant en relation les données de saisonnalité des ventes, d’historiques d’achat, de positionnement concurrentiel et de performance d’autres magasins, les responsables de points de vente peuvent mettre en place une gestion optimale de leurs commandes, de la gestion de stocks et des offres promotionnelles.

Une nouvelle ère de planification intelligente des opérations de distri-bution s’ouvre. Le développement d’offres SaaS pré-packagées permet à des réseaux de taille modeste de bénéficier d’insights jusque-là réser-vés aux grands acteurs de la distribution.

La gestion des inventaires et le choix des produits à distribuer seront donc bientôt essentiellement réalisés par un couple composé d’algo-rithmes prédictifs (pour déterminer quels produits vendre) et d’outils de RPA pour automatiser les étapes de la supply-chain.

Les ressources humaines pourront ainsi être réorganisées et mises au service de l’expérience client par un transfert du back-office vers le front-office.

IA ET LA VENTE EN FACE À FACE

Bien entendu, les avancées de l’IA posent questions sur l’évolution du rapport entre vendeur et client dans l’espace de vente :

• Comment un client consommateur interagit physiquement avec un distributeur à travers l’IA ?• Comment s’organise la concurrence des distributeurs employant vendeurs humains ou vendeurs dopés à l’IA ?

La bonne grille de lecture à ces questions est celle de la satisfaction client. L’utilisation de l’IA doit être au service de l’expérience client en magasin et l’empathie d’un vendeur sera toujours plus performante que la froideur d’un robot.

Il est possible que nous assistions à une segmentation par le haut et une


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accélération du phénomène « client VIP ».

Les vendeurs physiques accompagneront les clients sur des ventes à forte valeur ajoutée, complexes ou à marges très élevées (typiquement les produits de luxe ou très techniques). L’automobile, dont l’expérience avant-vente est basée de plus en plus sur les simulateurs de configura-tion, aura toujours besoin d’un vendeur pour assister le client dans son choix et l’orienter dans les modalités de financement du véhicule.

A contrario, tous les produits de très grande consommation (food, quincaillerie, petit électronique, livres, vêtements bas ou moyens de gamme, parfums…) pourront être vendus directement sans conseils humains, à travers des moteurs de recommandations personnalisées. L’illustration la plus spectaculaire est certainement l’ambition d’Amazon d’investir massivement dans la mise en place de ses magasins alimentaires sans caisses : le géant américain aurait l’ambition d’ouvrir plus de 3.000 points de vente d’ici 2021 pour un investissement probable de plus de 3 milliards de dollars.

QUELS IMPACTS SUR LES SALARIÉS ET LES VENDEURS DE TERRAIN ?

L’ère du self-service a débuté avec ou sans l’IA : beaucoup d’achats se préparent en ligne et l’expérience en magasin est limitée à une ap-proche show-room (je regarde sans acheter) ou une approche de picking (je prends le produit et passe directement à la caisse).

Dans de nombreuses enseignes, il n’y a pas ou peu de conseils.

Aussi, le monde du retail a tout intérêt à se saisir au plus vite des avancées de l’IA. Il faut faire revenir les clients dans les espaces physiques de vente et s’appuyer sur l’IA pour cela :

• Anticiper l’arrivée d’un client en boutique et préparer son ex-périence : lui indiquer des promotions sur des produits similaires à ceux déjà achetés, connaître par exemple ses mensurations et l’état des stocks correspondants ;


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• Equiper les vendeurs de dispositifs de réalité augmentée pour établir un diagnostic et une recommandation ; le cas OLAY, société de cosmétiques filiale de P&G, est intéressant de ce point de vue : par un simple selfie, l’application permet de déterminer l’âge de la cliente et lui recommander un soin cosmétique adapté parmi plusieurs centaines de références.

Ainsi, le monde du retail suit la tendance générale constatée dans d‘autres secteurs. L’intelligence artificielle redistribue les cartes. Elle engendre des évolutions majeures sur les métiers, elle en élimine et en crée de nouveaux. Les gains de productivité et d’efficacité opérationnelle peuvent être spectaculaires. L’enjeu central est la montée en compétence des équipes et l’inventivité sur le design de nouvelles expériences. Ce que l’on perçoit aujourd’hui comme révolution de la distribution n’est que le début de l’intégration de l’IA dans le retail !


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L’industrie du luxe utilise l’IA pour créer de nouvelles expériences

octobre 2018

L’intelligence artificielle permet l’hyper-personnalisation de la relation client.

L’industrie du luxe s’appuie sur un héritage mêlé d’histoire et de tra-ditions. Le travail artisanal d’exception est, pour les acteurs de cette industrie, un constituant essentiel de la marque et de son savoir faire. Les boutiques et autres flagship stores des marques de luxe restent le vecteur privilégié de la relation client.

Or, comme le rappelle fort justement la professeure I. Chabaud* : « Si aujourd’hui les ventes se concrétisent encore principalement en ma-gasin, plus de sept ventes sur dix sont toutefois influencées par des recherches en ligne ».

C’est la raison pour laquelle, aujourd’hui, les marques de luxe doivent aujourd’hui faire le grand écart entre tradition et innovation technolo-gique.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle est devenue un outil essentiel

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des maisons et manufactures, car elle leur permet de créer des commu-nautés de valeurs et d’intérêts autour de la marque afin de séduire les plus jeunes (millénials, générations X et Y).

Il ne s’agit donc plus uniquement d’interagir avec les jeunes sur les ré-seaux sociaux mais bien souvent de les attirer sur le site internet de la marque dans le cadre d’une stratégie omnicanal.

Ainsi, les robots conversationnels se sont multipliés pour créer des ex-périences personnalisées et nous disposons, en France, de spécialistes en la matière à travers l’agence southpigalle.io, qui affiche de nom-breuses références dans le luxe (LVMH, Kering, Serge Lutens, Van Cleef & Arpels, ...).

On peut également citer le chatbot messenger de Jeager-LeCoultre qui, à partir de la référence de la montre, va recommander des brace-lets grâce à l’IA.

Certains vont encore plus loin dans la personnalisation.

Dans le secteur de la parfumerie, le site Origines propose de personna-liser un parfum selon un processus innovant.

Le principe est simple : il suffit de télécharger une photo illustrant un souvenir qui vous est cher et indiquer la ville où elle a été prise et sa date. L’image est alors associée à une des 10 fragrances stars de la col-lection «Replica» de Martin Margiela.

Pour que l’expérience soit complète, les étiquettes des flacons se per-sonnalisent elles aussi selon les souhaits des utilisateurs.

Dans le secteur de la beauté, les applications d’hyper-personnalisation se sont également multipliées. On peut citer par exemple Virtual Ar-tist (Sephora), Olay Skin Advisor (Procter et Gamble) ou bien Modiface, récemment acquis par l’Oréal s’appuie sur la réalité augmentée pour personnaliser l’UX.

Tous ces dispositifs ont pour objectif de créer un lien fort entre la marque

L’industrie du luxe utilise l’IA pour créer de nouvelles expériences

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et les clients (potentiels ou existants) afin de créer de l’engagement. Il est avéré que les chatbots et autres agents conversationnels sont des outils extrêmement efficaces dans un contexte d’hyper personnalisation. Ils permettent de mieux connaître le client, son vocabulaire, ses attentes et ainsi, de mieux « coller » à ses attentes et donc aux évolutions du marché.

Et ça marche !

* The Conversation, 4 juin 2018

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L’intelligence artificielle est le futur de la comptabilité !

Octobre 2018

En Grande bretagne l’an passé, le rapport “Future of Accountancy” produit par FreeAgent soulignait que 96% des comptables pensaient que leur travail sera partiellement ou totalement automatisé à l’horizon 2022.

Même s’il est probable que cette transformation ne prenne un peu plus de temps, les solutions d’intelligence artificielle vont fortement impacter la profession comptable.

Il est d’ores et déjà acquis que l’IA et le NLP vont transformer la manière d’interagir avec les données financières. L’IA permet de décharger les comptables de tâches répétitives et/ou fastidieuses (mais sans réelle valeur ajoutée) et d’améliorer fortement l’efficacité des processus finan-ciers.

L’automatisation existe depuis de nombreuses années déjà et le levier de l’intelligence artificielle va permettre de franchir un nouveau cap.

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Les algorithmes sont de plus en plus fiables et adaptables. Ils peuvent gérer automatiquement des documents ayant des structures différentes (comme les factures). De plus, l’émergence du cloud a eu pour consé-quence de démultiplier le volume des données d’apprentissage et donc d’améliorer rapidement l’efficacité des solutions d’IA.

L’IA peut concrètement, aujourd’hui :

• identifier des fournisseurs• répondre automatiquement aux interrogations les plus simples• classer, aiguiller et transmettre les factures• identifier les délais de paiement et les suivre• alimenter le workflow de validation• aider à détecter les fraudes• aider à gérer le cash• liste non limitative…..

De nombreuses start-up travaillent depuis quelques années sur ces su-jets. On peut citer le cas de smacc GmbH, exploitant les technologies de Machine Learning, qui propose une automatisation de certains pro-cessus comptables, incluant l'extraction des données, leur affectation, la vérification et l’entrée en comptabilité. Le tout, par API. On peut également citer Fluidly pour les cash flow (prévision et gestion), par exemple.

La comptabilité fournisseurs/clients est simplifiée. Les tâches répétitives de saisie, de vérification ou d’affectation sont opérées par la machine et permettent au comptable de se concentrer sur des tâches complexes, à plus forte valeur ajoutée. Le travail de revue, d’analyse et de contrôle du CAC sera également partiellement automatisé.

L’IA va aussi contribuer à la création d’une “nouvelle valeur”, car l’IA peut proposer des prédictions (aussi bien du côté des revenus et des charges) et la génération automatisée de contenus. Reste à imaginer cette nouvelle valeur et à la développer. Les services financiers de l’en-


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treprise, au premier rang desquels le contrôle de gestion, devraient for-tement bénéficier de ces outils.

L’implémentation de l’IA n’en reste pas moins un challenge car elle im-plique une chaîne de compétences étendue :

• de la donnée aux processus, • des risques à la conformité juridique, • des besoins d’information au format de restitution (vocal, pdf, flux informatisé).

Les projets IA doivent donc être menées en cluster intégrant ces com-pétences aux côtés des informaticiens et des designers.

Les Big Four intègrent de plus en plus d’intelligence artificielle dans leur processus. PwC a, par exemple, entraîné une IA (GL.ai) pour identifier les erreurs potentielles ou les fraudes. Cette technologie a d’ailleurs permis à PwC de gagner le prix “Audit Innovation of the Year” décerné par l’International Accounting Bulletin en 2017.

Les petits cabinets d’expertise comptable ont, de part leur taille, de nombreux atouts pour intégrer des solutions d’IA : flexibilité, agilité et capacité de s’adapter rapidement aux évolutions règlementaires et technologiques.

À l’heure du vote de la Loi Pacte, et de la rupture de modèle éco-nomique qu’elle implique pour les Professions du Chiffre, les cabinets indépendants d’expertise comptable et de commissariat aux comptes ont urgence à se réinventer.

Ils ont les atouts pour réussir :

• une grande proximité avec leurs clients (le marché),• une position de tiers de confiance qui leur permet de disposer d’un grand nombre de données sur les entreprises (les datas),• un poid économique certain, permettant de peser sur les fournisseurs de solutions technologiques (et ne pas de laisser


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imposer des solutions qu’ils n’ont pas imaginé),• des organisations professionnelles qui peuvent mutualiser les efforts de modernisation de la profession.

Les cabinets indépendants constituent, à mon sens, un ensemble que l’on doit considérer comme un “système multi-agents coopératifs”. Leur challenge est certainement aujourd’hui de s’organiser pour construire l’avenir et rivaliser avec les Big Four sur le terrain de l’IA.

Une fourmi ne peut lutter seule contre un géant, une fourmilière le peut !


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L’intelligence artificielle révolutionne les métiers RH dans leur relation

avec les collaborateursOctobre 2018

L'irruption de l’IA dans l’entreprise apporte de nouveaux outils aux DRH.

L’intelligence artificielle représente une formidable opportunité pour la fonction Ressources Humaines. Ici, l’IA, à l’origine de la transformation fondamentale des entreprises, apporte elle-même de nouveaux outils, extrêmement puissants, qui assistent les collaborateurs RH dans une mission réinventée.

Car l’humain reste, comme toujours, au coeur de la transformation (et c’est bien ainsi). Le déploiement efficace de solutions d’intelligence ar-tificielle ne pourra en effet se faire sans une implication très forte des équipes. Une adhésion également.

La mission de la DRH va évoluer rapidement vers un accompagnement plus personnalisé des collaborateurs. Vers un altruisme augmenté. Pour ce faire, le département ressources humaines dispose de nouveaux ou-tils IA qui lui permettent de :

• anticiper ;• communiquer et motiver ;• évaluer un indice de “bonheur effectif”.

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Anticiper d’abord.

Anticiper les problèmes et les démissions en utilisant des solutions de type “Amber “proposée par une société indienne : InFeedo. Amber permet d’anticiper le risque de départ des employés et éventuellement d’avoir l’opportunité d’essayer de les retenir. Le Chat/VoiceBot “Am-ber” a été déployé auprès de tous les collaborateurs de la plateforme communautaire Nearby qui peuvent, depuis plus d’un an, interagir avec lui. Et les résultats sont impressionnants : 87% des collaborateurs ont communiqué avec Amber 2 à 6 fois en 2017. Le management a pu traiter près de 100 cas particuliers et éviter une grande partie des dé-fections.

On peut également citer le projet (en cours de développement) de l’américain KeenCorp qui ambitionne, à travers l’analyse des emails des employés, de mieux comprendre les performances de l'entreprise. Il détecte de légères modifications de langage pour mesurer l'impact des changements sur le moral des employés.

Google de son côté, à l'aide de l'apprentissage machine, identifie des modèles pour améliorer le recrutement, la gestion d'équipe et la forma-tion. Chez Google, les processus RH ont été réorganisés. Google a, par exemple, identifié le fait que quatre entretiens est le nombre optimal pour le recrutement, ou bien, qu’en proposant, pour les managers, des formations personnalisées et certains outils, leur efficacité augmentait.

L’exemple du POC (Proof of Concept) développé actuellement par l’entreprise américaine Spot est également particulièrement intéres-sant. Spot aide les entreprises à traiter anonymement les griefs des em-ployés à l'aide d’un chatbot, qui génère un fichier avec les références personnelles supprimées pour être envoyé à l'entreprise. Les employés peuvent utiliser le bot d’entretien de Spot pour rendre compte de ce qui s’est passé. Les RH peuvent alors enquêter sur la plainte qui leur est adressée anonymement par le bot.

L’intelligence artificielle révolutionne les métiers RH dans leur relation avec les collaborateurs

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Communiquer et motiver ensuite.

L’intelligence artificielle et la compréhension du langage naturel per-mettent d’utiliser des bots pour répondre aux questions courantes des employés sur les avantages, la paie, les remboursements de frais, les congés, etc.

Le chatbot Jane de la société Loka, une start-up basée à San Francisco, fournit des réponses en temps réel à diverses questions du domaine des ressources humaines. Jane est capable de proposer des réponses stockées dans une base de données.

Les collaborateurs se sentent considérés. La communications est fluide.

Alors, heureux ?

Revenons sur le cas d’usage travaillé par la société KeenCorp dont nous avons parlé précédemment. KeenCorp ne lit pas les courriers électro-niques, son logiciel est axé sur les modèles linguistique et le contexte. Le logiciel attribue ensuite aux messages un index numérique censé mesurer le niveau d'engagement des employés. Lorsque les employés se sentent positifs et engagés, leur nombre est élevé; quand ils sont désengagés ou expriment des émotions négatives, le nombre est bas.

Un résultat de ce type est extrêmement important pour la Direction des Ressources Humaines qui va pouvoir anticiper les problèmes éventuels et les traiter plus efficacement.

Pour finir, je ne résiste pas à la tentation d’évoquer le cas de la plate-forme de Glint, une start-up Californienne qui se déclare au service de l’humain. Elle se définit elle-même comme le seul et unique prestataire qui combine science comportementale, technologie IA et usage intuitif afin d’accroître les niveaux d’engagement des employés, développer les compétences des collaborateurs et améliorer les résultats opéra-tionnels.

Ces quelques exemples montrent bien à quel point l’intelligence


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artificielle révolutionne déjà la mission des ressources humaines.

DRH, êtes vous prêts pour l’IA ?


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Livre 3

L’IA en pratique pour le business

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Introduction

L’implémentation concrète de solutions d’intelligence artificielle dans l’entreprise pose la question de la méthodologie à suivre et de l’acqui-sition des données indispensables à son bon fonctionnement.

Une analyse des processus existants au regard du potentiel de l’IA constitue une première approche. La priorisation des projets d’intégra-tion est elle aussi un facteur de succès important pour cette démarche de transformation.

Au cours de l’année 2018, nous avons présenté certains éléments d’analyse et mis en avant les questions à se poser en entamant une démarche IA. Le sujet des données d’apprentissage, par exemple, est central et pose souvent problème.

La mise en oeuvre ensuite, avec la nécessité de passer de la conception à la réalisation d’une preuve de concept très rapidement, en mode agile car les cycles d’amélioration sont constants en matière d’IA.

L’intelligence artificielle va devenir une composante essentielle de l’entreprise de demain car elle constitue en gisement de création de valeur très important pour toutes les entreprises, quelque soit leur

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activité.

Il reste à imaginer les services de demain et les possibilités offertes par l’IA ne cessent d’augmenter !

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Intelligence artificielle : concrètement, par où commencer ?

Février 2018

Pourquoi et comment établir une liste de priorités pour les projets IA.

Les solutions d’IA sont multiples, les start-up du domaine sont très nombreuses, les nouveautés sont quotidiennes… dans ce contexte, comment aborder l’IA et prioriser les actions ?

L’intelligence artificielle doit contribuer à l’atteinte des objectifs de l’entreprise et être alignée sur sa stratégie générale. Il est donc nécessaire de définir où l’IA est souhaitable, économiquement viable et techniquement réalisable.

COMMENT PRIORISER L’EFFORT IA ?

Chacun des départements et services de l’entreprise doit être évalué et l’implication des équipes opérationnelles est absolument indispensable. Le brainstorming des opportunités peut être réalisé sous la forme d’un hackathon interne, par exemple. L’entreprise peut s’appuyer sur des intervenants externes pour canaliser les idées et les débats.

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L’étape suivante consiste à valider l’alignement des opportunités sur les objectifs stratégiques en matière de productivité, de gestion, de service aux clients, d’acquisition de nouveaux clients, … Les solutions d’intelligence artificielle peuvent parfois également permettre de ré-soudre des problèmes/ problématiques de l’entreprise (réduire le taux d’attrition, par exemple). Il ne faut pas se priver d’une telle opportunité et, aligné ou non sur la stratégie, cela vaut la peine de s’en occuper.

Le combustible de l’IA est la donnée. L’IA requiert en général une très grande quantité de données pour fonctionner correctement. Il donc indispensable de recenser les données utilisables, leur volume, leur volatilité mais également leur intégrité et leur conformité.

Enfin, il faut mener une étude approfondie des technologies disponibles pour deux raisons principales. Tout d’abord, bien qu’il faille toujours s’intéresser en priorité au « pourquoi » plus qu’au « comment », un tour d’horizon des technologies peut donner des idées, stimuler la création. Ensuite, parce qu’il est indispensable de mesurer l’effort technologique à fournir avant de lancer le projet.

Ainsi, chaque département pourra définir une liste d’opportunités alignées sur la stratégie générale de l’entreprise et identifier les solutions technologiques IA qu’il faudrait intégrer.

Cette approche permet d’identifier très clairement ce qui est souhaitable et désiré par les équipes opérationnelles, ce qui est réalisable en terme de données et de technologie, ce qui est profitable soit en terme de réduction des coûts, des risques ou de génération de revenus.

Liste des priorités = souhaitable + réalisable + profitable

La liste des priorités, alignée avec les objectifs stratégiques de l’en-treprise, va permettre de franchir une première étape dans la création d’une Roadmap IA.

Il y a urgence à effectuer cette analyse pour initier une démarche d’intégration de l’intelligence artificielle sans tarder. Le risque pour une


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entreprise de devoir faire face à une compétition « augmentée par l’IA» devient chaque jour plus concret.


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Les 6 chemins d’intégration de l’IA en entreprise

Juin 2018

Les différentes modalités de mise en place l'intelligence artificielle.

Ça y est. Vous êtes mûrs pour l’IA.

Vous n’êtes pas parti de la technologie mais de la problématique métier et de la recherche de solutions. Vous avez identifié les processus, ana-lysé les business cases, priorisé les solutions d’intelligence artificielle à implémenter (existantes ou bien à inventer).

Chez demain.ai, on dirait que vous avez atteint le niveau C. Vous êtes Candidat à l’IA.

Alors, what’s next ?

ON IDENTIFIE AUJOURD’HUI SIX « CHEMINS D’INTÉGRATION » :

1- vous avez choisi d’utiliser les APIs d’un GAFAMI ou bien d’un BATX. Ce choix est celui du pragmatisme lucide qui vous permettra dans certains cas d’aller très vite dans votre déploiement et, si les volumes de données en transit ne sont pas trop importants, cela ne vous coûtera pas très cher. Toutefois, vous avez besoin d’un intégrateur compétent.

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Il en existe de nombreux en France.

2- vous préférez interroger vos partenaires informatiques habituels afin qu’ils vous proposent des solutions métiers ou bien des « bouts » de technologie. L’énorme inconvénient de cette approche est qu’il va restreindre l’éventail des solutions envisageables aux seules technolo-gies maîtrisées par votre prestataire habituel.

3- vous vous dîtes que les start-up sont un bon moyen d’externaliser votre R&D à moindre coût et avec une grande efficacité créatrice.

Alors, vous allez, à l’instar de la majorité des entreprises du CAC40 – on pense immédiatement à la finance ou au luxe -, mettre en place une structure d’incubation (ou d’accélération) dans un lieu à la mode pour attirer les jeunes pousses. A de rares exceptions près, ce type de structure est établi à l’extérieur du groupe pour éviter que les start-up ne soient trop bridées et canalisées dans leur développement créatif.

4- vous préférez intégrer votre R&D et vous créer votre propre Data Lab.

Vous allez embaucher une poignée de Data Scientists et de Data Ana-lysts et vous allez commencer à « explorer » vos données. Enfin, quand elles seront réellement exploitables ….

On constate que nombre de Data Analysts passent une bonne partie de leur temps à préparer les données. Cette démarche est exploratoire. Votre Data Lab développe des solutions à partir de vos données. Que ce soit du clustering, que l’apprentissage machine soit supervisé ou non. Cette organisation est la plus à même de découvrir de nouvelles couches de valeur ajoutée exploitables à travers vos données.

5- Vous confiez tout à vos consultants habituels (ceux des cabinets mondiaux) qui vont effectuer pour votre compte la R&D sur des supercalculateurs d’autres organisations tout aussi globales.


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6- Enfin, vous voulez bénéficier des avancées technologiques d’autres entreprises de votre industrie mais sans passer par un GAFAMI BATX.

Vous devrez vous diriger vers une structure indépendante. A ma connaissance, il n’en existe qu’une…. à Montréal. Cette entreprise ne couvre malheureusement pas tous les secteurs d’activité et n’est pas présente en France.

Chacun doit trouver sa voie, adaptée à son organisation et à ses propres contraintes.


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Intégrer l’intelligence artificielle dans l’entreprise : quels pré-requis ?

Février 2018

Les bases de l'établissement de la stratégie IA de l'entreprise.

L’intelligence artificielle est partout : dans les médias professionnels ou grand public, dans les présentations de nombreuses start-up qui pré-tendent avoir doté leurs applications d’intelligence artificielle, dans le débat public avec les interrogations que l’automatisation et la robotisa-tion entraînent sur l’emploi.

Dans l’entreprise cependant, la situation est plus contrastée.

Pour certaines, l’IA est au coeur du business model. On pense natu-rellement aux GAFAM, BATX, et autres stars de la Silicon Valley. Pour Amazon, il s’agit entre autre de travailler sur la fréquence d’achat, pour Netflix sur l’engagement, pour Google sur la performance du moteur de recherche, pour Uber sur la prévision de l’adéquation entre l’offre et la demande.

La plupart des sociétés n’ont pas vocation à construire leur modèle sur les capacités de l’IA. L’intelligence artificielle touchant tous les secteurs et potentiellement toutes les entreprises, elles peuvent saisir les opportunités qu’offrent l’IA pour améliorer leur modèle

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économique.

Dans leur majorité, les capacités de l’IA s’appuient sur le machine learning. Or, comme celui-ci améliore sa pertinence au fur et à mesure de son usage, le cercle vertueux s’enclenche : les sociétés qui intègrent l’IA dans leur business model amélioreront leur performance dans le temps. C’est pourquoi il est urgent pour les dirigeants de s’approprier l’intelligence artificielle : mieux comprendre l’état de l’art, expérimenter, implémenter des initiatives, préparer les équipes au changement des méthodes de travail. C’est une stratégie IA qu’il convient de définir et mettre en oeuvre.

Par où commencer, quels sont les pré-requis ?

En premier lieu, les dirigeants doivent comprendre l’intelligence artificielle, son histoire et ses concepts principaux. Ce n’est qu’avec cette phase initiale de compréhension des capacités de l’IA, de ses champs d’application que l’on pourra faire le lien avec les objectifs stratégiques de l’entreprise. L’IA sera alors la réunion d’outils et de méthodes apportant de la valeur à l’entreprise, au service de ses objectifs stratégiques.

La seconde phase consiste à faire un état des lieux de la faisabilité technique, tant en terme de données disponibles, de sécurisation de ces données, que de performances des solutions techniques (algorithmes, plateformes de développement IA, logiciels SaaS pré-configurés…). Les contraintes budgétaires et la mesure de la performance attendue (KPI) intégreront la réflexion.

Enfin, et peut-être surtout, la culture d’entreprise doit être testée. Comme lors de toute conduite du changement, les équipes passeront par une phase de suspicion, de doutes, voire de rejet initial. Et cela est particulièrement vrai dans le cadre de l’intelligence artificielle tant on nous rabâche les risques sur l’emploi. Il faudra donc définir un chemin de transformation impliquant dès le départ les salariés. Ils devront être informés sur les bénéfices et aussi les limites de l’IA. Ils devront être


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associés à la dynamique positive liée à l’intégration de l’IA. Au fond, la culture d’entreprise doit intégrer l’intelligence artificielle comme un accélérateur de croissance.

Lorsque ces pré-requis sont réunis, alors l’entreprise peut démarrer l’expérimentation de solutions IA appliquées au contexte retenu, par exemple l’amélioration de la relation client, l’identification de nouveaux segments de clientèle, la matérialisation de gains de productivité, la réductions des erreurs ou bien l’amélioration de la qualité.


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L’IA va-t-elle devenir la colonne vertébrale de la transition

numérique ?Mars 2018

L’intelligence artificielle va bouleverser la donne et influencer fortement la transformation numérique.

L’arrivée d’internet dans les entreprises autour de l’an 2000 a provoqué une modification profonde des processus internes (il suffit de constater à quel point l’adoption de l’email a révolutionné la transmission des informations) mais également une remise à plat des rapports de l’entre-prise avec son environnement extérieur.

Les sites internet ont foisonné et ont commencé à installer la présence numérique des entreprises sur le web. On a rapidement assisté à l’ap-parition de nouveaux compétiteurs, des pure players. La barrière à l’en-trée s’est abaissée.

Le e-commerce s’est développé et l’information s’est déversée gra-tuitement sur la toile faisant naître la notion d’audience globale. Un nouveau medium est né et les modèles économiques traditionnels des entreprises en ont été affectés.

L’étape de la plateformisation du web apparaît comme une consé-quence logique des interactions toujours plus grandes des sites web avec leur environnement. L’innovation s’est fortement accélérée avec

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le déploiement massif du smartphone et des objets connectés. Les ré-seaux sociaux ont pris leur essor et les disputeurs ont disrupté.

Le contexte actuel contraint les entreprises à affiner leur stratégie, à être agiles et à mener la transformation numérique au pas de charge dans un environnement mouvant.

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE VA BOULEVERSER LA DONNE.

Aujourd’hui les conditions de l’IA sont réunies pour que les entreprises puissent :

• automatiser certains processus et ainsi augmenter leur productivité,• prévoir et ainsi mieux gérer,• améliorer l’expérience client et l’expérience utilisateur.

Pour pouvoir utiliser les solutions de l’intelligence artificielle, les don-nées ont une importance capitale. La qualité de l’apprentissage ma-chine, et donc des résultats de l’IA, dépend grandement de la qualité des données.

L’ENJEU DES DONNÉES DOIT ÊTRE AU CENTRE DES PRÉOCCUPATIONS DES ENTREPRISES.

Ce changement de priorité et de paradigme va profondément impacter la transition numérique en cours.

L’approche holistique nécessaire à une bonne intégration des solu-tions IA oblige une remise à plat des processus internes afin d’identifier toutes les opportunités d’implémentation. Une réflexion approfondie doit également être menée sur l’UX et la CX.

Le chantier IA, et toutes ses déclinaisons, va devenir prioritaire car il constituera la colonne vertébrale de la transition numérique.

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Comment comprendre les risques et opportunités de l’intelligence

artificielle ?Février 2018

Comprendre les différences entre IA forte et IA faible.

Les craintes au sujet de l’IA, dont nous sommes quotidiennement abreu-vés, sont-elles fondées ou largement exagérées ?

Le point de départ est sémantique. En effet, il n’y a pas une Intelligence Artificielle mais de nombreuses Intelligences Artificielles. Alors, de quoi parle-t-on ? …. de l’IA faible (étroite), ou bien de l’IA forte ?

L’IA forte, c’est l’algorithme qui, à l’avenir (en 2045, d’après le Ray Kurzweil dans « The singularity is near ») sera capable de coordonner, en toute autonomie, de nombreux algorithmes, en conscience, avec des possibilités d’ « auto-amélioration » et une capacité à comprendre ses propres raisonnements. On se rapproche du concept de « Skynet » développé avec efficacité dans les films Terminator et qui nourrit fan-tasmes et peurs pour l’avenir du travail, de la liberté et de la démocratie, de nos interactions sociales, voire de notre existence en tant que telle.

CE QUE NOUS VIVONS ACTUELLEMENT, C’EST LE DÉVELOPPE-MENT RAPIDE (EXPONENTIEL) DES CAPACITÉS DES IA FAIBLES.

Les innovations technologiques dans le domaine de la robotique et de

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l’apprentissage machine qui apparaissent continuellement rendent pos-sible l’automatisation de nombreuses tâches dans l’entreprise. L’analo-gie peut être faite avec l’invention de la machine à vapeur qui a permis de remplacer la force musculaire d’un homme (ou d’un cheval) par une force mécanique quasi infinie. De nombreux métiers de labeurs ont dis-paru, d’autres sont apparus.

L’économiste J.A. Schumpeter a parfaitement décrit le cycle de l’inno-vation qui est source de « destruction créatrice » (dans son ouvrage paru en 1939, Business Cycles : a Theoretical, Historical and Statistical Analysis of the Capitalist Process) : certaines activités deviennent obso-lètes, ce qui entraine des défaillances d’entreprises et le chômage. De nouvelles activités et de nouveaux métiers apparaissent, la demande augmente, des entreprises sont créées. La première réaction est sou-vent négative.

L’illustration la plus connue est celle de l’apparition des métiers à tisser (Jacquard) qui a provoqué la révolte des Canuts à Lyon à la fin de l’an-née 1831. La légende affirme d’ailleurs que le mot « sabotage » puise ses origines dans le fait que les Canuts ont jeté leurs sabots sur les mé-tiers à tisser pour les détruire. Mais l’innovation crée une nouvelle valeur ajoutée et des emplois plus qualifiés apparaissent.

On peut logiquement penser que l’IA faible sera créatrice d’emplois (qui restent encore à inventer).

L’enjeu pour l’éducation et de la formation continue est absolument considérable.

L’intelligence artificielle représente une opportunité extraordinaire pour l’entreprise innovante, dynamique et agile. Elle représente un risque pour les entreprises qui ne prendront pas conscience de la révolution en cours.

Chaque dirigeant doit, à minima, procéder à une analyse de type SWOT des risques, opportunités, forces et faiblesse de l’entreprise vis à vis de l’intelligence artificielle.

Comment comprendre les risques et opportunités de l’intelligence artificielle ?

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COMMENT AVOIR UNE APPROCHE RESPONSABLE DE L’IA ?

La réflexion en amont de chaque projet doit guider la manière dont les algorithmes vont être développés en fonction des données dis-ponibles. Les données sont le combustible du moteur IA mais elles peuvent comporter des biais importants qu’il convient de corriger en toute conscience. Aurélie Jean, ex-chercheuse au Massachusetts Insti-tute of Technology spécialiste du code et de la donnée, a exprimé cette vision dans un éditorial du magazine Le Point en décembre dernier : «…. C’est plutôt à nous, utilisateurs comme développeurs, de nous res-ponsabiliser face à ces outils… »

Une intégration responsable de l’IA est possible et souhaitable pour en exprimer tout le potentiel. Afin de saisir les formidables opportunités de l’IA pour le business, l’entreprise doit, comme pour tout sujet de transformation digitale, :

• impliquer fortement ses équipes ;• être transparent ;• mesurer les performances.

L’IA FORTE POSE(RA) PROBLÈME

Le problème est aujourd’hui théorique mais va très rapidement se caractériser.

Il est absolument indispensable de réfléchir dès à présent aux problé-matiques éthiques posées par l’IA et l’on ne peut que se féliciter du fait que de nombreux philosophes et scientifiques aient d’ores et déjà entamé ces réflexions.

Parallèlement, il est surprenant d’assister aux discours des dirigeants des GAFAMI et autres BATX qui agissent « … en véritables « pom-piers pyromanes » qui, tout en allumant volontairement un incendie, font mine d’essayer de l’éteindre … » comme l’indique fort justement le Professeur Jean-Gabriel Ganascia dans son dernier ouvrage : « Le Mythe de la singularité ».

Comment comprendre les risques et opportunités de l’intelligence artificielle ?

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Comment créer de nouveaux business avec l’IA ?

Juin 2018

Être une AI-First Company peut être un objectif de moyen ou long terme pour les dirigeants visionnaires.

L’intelligence artificielle s’apprête à déferler massivement dans les entreprises car elle constitue un élément majeur de la transformation digitale. Automatisation des tâches à faible valeur ajoutée, réinvention de la relation client, personnalisation des offres, modélisation de pricing…, les champs d’application sont vastes et toutes les entreprises sont potentiellement concernées.

Nous avions il y a quelques semaines évoqué dans un article comment les modèles économiques des entreprises pouvaient évoluer avec l’intelligence artificielle. En substance, il s’agit de prendre conscience des données disponibles, de considérer l’IT comme catalyseur de business, et non exclusivement comme une fonction support, et d’adopter une approche «try-and-learn».

Pour compléter cette discussion, considérons ici comment une société établie (à la différence d’une start-up) peut tirer profit de ses actifs pour créer de nouveaux business basés sur les capacités de l’intelligence

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artificielle.

POURQUOI LANCER UN BUSINESS IA ?

Les ETI et grands groupes ont tous intérêt à se saisir des opportunités offertes par l’IA pour optimiser leurs processus et transformer l’expérience offerte à leurs clients. Pour autant, le lancement de nouvelles activités basées sur l’IA est complémentaire à ces actions de transformation. Cela met l’entreprise en position de saisir les opportunités de disruption apportées par l’IA et de préempter des activités ou des secteurs connexes.

Sur cette ligne de départ, en concurrence avec de nouveaux entrants, les sociétés établies bénéficient d’atouts :

• légitimité sur le métier;• équipe expérimentée;• données accumulées depuis de nombreuses années dans la plupart des cas.

COMMENT LANCER UN BUSINESS IA ?

Pour schématiser, un business IA s’appuie sur 3 piliers principaux :

• des données sources;• une approche métier nourrissant la problématique à résoudre et donc la valeur du service apporté;• une capacité technologique.

Pour mettre en place l’infrastructure technologique nécessaire, les sociétés établies ont plusieurs voies possibles :

• conduire un programme de R&D et développer une technologie propre;• s’appuyer sur une technologie existante et disponible à la demande auprès des géants de la tech (IBM, Amazon, Google…);• faire l’acquisition d’une start-up pour accélérer le time-to-mar-


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ket.

Cette dernière voie est celle retenue par exemple par MasterCard qui annonce en juin 2018 le lancement d‘AI Express, bouquet de ser-vice dans le domaine de la sécurisation des flux financiers et de pré-vention des fraudes. AI Express a été construit suite à l’acquisition de la startup Brighterion en juillet 2017.

Autre exemple récent, avec le géant suisse des services ABB qui est à la recherche d’acquisitions dans le domaine de l’intelligence artifi-cielle pour diversifier son portefeuille d’activité

Sans vouloir entrer ici dans un débat sur la nécessité de construire ou d’acquérir une capacité technologie d’IA, ce qui nous semble ici inté-ressant est l’ambition que l’on donne à l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’entreprise.

Être une AI-First Company, dont nous avons rappelé ici les caractéristiques, peut être un objectif de moyen ou long-terme pour les dirigeants visionnaires.

Sur ce chemin, ils pourront bénéficier d’un effet de levier maximal en jouant la passe de deux:

• intégrer l’IA dans leur processus et leur offre afin de maintenir durablement leur compétitivité;• lancer de nouveaux business basés sur l’IA et préempter de nouveaux gisements de création de valeur.


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Intelligence artificielle, business et R.O.I

Mars 2018

Mesurer le retour sur investissement des projets d'intégration de l'IA.

Le discours ambiant des influenceurs du web est aujourd’hui axé sur les promesses et les dangers de l’intelligence artificielle en se focalisant sur des problématiques éthiques, philosophiques, voire métaphysiques. Ces réflexions sont évidemment essentielles, capitales, et doivent être menées à leur terme pour fixer un cadre de développement et d’exploi-tation harmonieux de ces technologies.

Toutefois,

DU POINT DE VUE DE L’ENTREPRISE, IL FAUT REVENIR AUX FONDAMENTAUX : BUSINESS ET RETOUR SUR INVESTISSEMENT.

Les solutions d’intelligence artificielle sont aujourd’hui exploitées dans trois domaines principaux :

• l’automatisation ;• la prédiction ;• l’expérience client/utilisateur.

Pour l’entreprise, l’intelligence artificielle doit être considérée comme une série d’outils, mis à sa disposition pour atteindre des objectifs de

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business. L’implémentation de ces outils, doit être gérée en mode pro-jet, intégrant toutes les compétences internes (et éventuellement ex-terne) concernées par le projet. L’énergie et l’attention doivent être por-tés sur la réalisation concrète d’un objectif défini préalablement.

C’est pour cette raison, que les indicateurs clés de performance doivent être définis très clairement et partagés par les membres du groupe Pro-jet.

LES KPI DOIVENT ÊTRE CHIFFRÉS, LISIBLES ET COMPRÉHENSIBLES PAR L’ENSEMBLE DES COLLABORATEURS DE L’ENTREPRISE.

Dans le domaine de l’automatisation, il peut s’agir d’améliorer la qua-lité du service (temps d’attente, accès rapide à des informations utiles, et…), dégager du temps/hommes pour apporter une valeur ajouté sup-plémentaire (idéalement différenciante) au marché.

Les capacités de prédiction de l’intelligence artificielle, quant à elles, peuvent être appliquées à de très nombreux domaines de l’entreprise. Des prévisions sur les stocks à la maintenance du matériel en passant par la détection de tendances marketing, la liste des applications n’est limitée que par la capacité créative de leurs concepteurs et par le R.O.I. des solutions imaginées.

L’expérience utilisateur (UX) et l’expérience client (CX) vont également connaître une mutation profonde. Les entreprises ont aujourd’hui la possibilité d’intégrer des solutions d’intelligence artificielle à chaque étape du cycle de vente : acquisition, conversion, rétention. Il peut s’agir de Chatbots, d’outils CRM intégrant l’IA, d’assistants virtuels,...

LA MULTITUDE DES POSSIBILITÉS DE PROJETS IA OBLIGE À UNE PRIORISATION.

Une analyse précise des caractéristiques de chaque projet permet d’établir cette priorisation et le R.O.I. fait très certainement partie des plus importantes.

Intelligence artificielle, business et R.O.I

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Intelligence artificielle : keep it simple (for now...)

Mars 2018

Lancer un projet IA est plus simple qu'on pourrait le croire.

Le terme Intelligence Artificielle est partout depuis 18 mois, dans la presse tech, mais aussi dans les médias grands-publics. On le retrouve aussi largement dans les pitchs des startups cherchant des finance-ments, ou dans la liste de fonctionnalités de tout bon éditeur de logiciel : « Powered By AI, nourri à l’intelligence artificielle, utilisation de machine learning, basé sur l’apprentissage profond… ». Il faut trier évidemment dans tout cela ce qui relève de l’opportunisme, du bulllshit marketing et a contrario de réelles avancées technologiques ou de services.

S’ajoute à cela la discussion sans fin sur les risques pesant sur l’individu, nos entreprises et nos sociétés, créant un climat anxiogène dont nous avons récemment expliqué pourquoi il fallait le combattre et au contraire embrasser pleinement les promesses de l’AI.

UN FOISONNEMENT DE TERMES ET DE CONTEXTES D’UTILI-SATION QUI COMPLIQUE LA COMPRÉHENSION POUR LE DIRI-GEANT.

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Il est ainsi fascinant de constater l’écart entre la perception de l’IA (obs-cure, complexe…) et la réalité de son utilisation au quotidien. Nous sommes utilisateurs depuis de nombreuses années des capacités de l’IA. Quelques exemples parmi des dizaines :

• filtre anti spam Gmail ;• catégorisation automatique de nos photos sur iPhone ou téléphones Android ;• recommandation de contenus par Spotify ou Nextflix.

Une logique similaire doit guider le dirigeant dans la mise en place de sa stratégie Intelligence Artificielle.

Les entreprises doivent se concentrer sur les initiatives IA qui allient simplicité de mise en œuvre ET bénéfices clairs.

L’exemple récent de la présence de Darty sur l’assistant Google Home est flagrant : l’utilisateur énonce son problème et communique son numéro de téléphone, les équipes de SAV de Darty l’appelle avec la solution.

C’est avec cette approche pragmatique, basée sur le critère de faisabilité immédiate, que l’on pourra initier un cercle vertueux de transformation.

Elle permettra d’enclencher une dynamique positive dans l’organisation par la réussite d’un projet en peu de temps ; une logique de success-story base d’une communication claire de l’intérêt de l’IA pour l’entreprise.

Comment faire ?

D’abord bien planifier le projet, assurer une communication interne de première classe et s’appuyer sur des données immédiatement disponibles. Coté technologies, utiliser une solution sur étagère (SaaS) et/ou les APIs des grands leaders, GAFAM en tête.

Puis, en terme d’organisation, s’adjoindre les services de consultants IA, monter une équipe projet ad-hoc restreinte mais multifonctionnelle, y intégrer un communicant.


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Ce n’est qu’après ces premières expérimentations de l’intelligence ar-tificielle en production (et pas en labo) que les sociétés pourront amé-liorer la performance de leurs outils, déployer plus avant de nouveaux services, et, petit à petit, sophistiquer leur approche d’une technologie certes complexe mais maîtrisée.


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Les 3 V du Big Data (vraiment Big)Juin 2018

La donnée est la matière première des solutions d’IA. Mais de quels ordres de grandeur parle-t-on exactement ?

La donnée est la matière première essentielle au développement des solutions d’intelligence artificielle. Mais de quoi parle-t-on exactement? Quels ordres de grandeur ?

On a l’habitude de caractériser le « Big Data » par les trois V : Volume, Vélocité (fréquence et rapidité de transmission) et Variété (différents types de données).

LE VOLUME TOUT D’ABORD. IL CROIT DE MANIÈRE EXPONENTIELLE.

En 2018, on estime que 1,75 million de Gigaoctet sont créés chaque minute (de quoi saturer la mémoire de près de 30 millions d’iPhone X – 64). 90% de l’ensemble des données disponibles dans le monde ont été créées au cours deux dernières années. Les 3,8 milliards d’inter-nautes ne cessent d’accélérer le mouvement.

Heureusement, le coût du stockage d’information a considérablement

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diminué. En 1956, le stockage d’un gigaoctet coûtait l’équivalent de 56 millions d’euros. 60 ans plus tard, il ne coûte plus que 5 centimes d’euros.

LA VÉLOCITÉ ENSUITE. TOUJOURS PLUS SOUVENT, TOUJOURS PLUS VITE.

En 1992, 100 gigaoctets s’échangeaient chaque jour dans le monde. En 2020, les estimations nous annoncent 50 000 gigaoctets par seconde !

Toutes les minutes les utilisateurs de Netflix « streament » l’équivalent de 69 444 heures de vidéos.

ENFIN, LA VARIÉTÉ DES DONNÉES.

Comme de meilleurs exemples valent mieux qu’un long discours, voici quelques chiffres :

Chaque minute :- 456 000 tweets sont envoyés ;- 4 146 600 vidéos sont regardées ;- 3,6 millions de recherches sont effectuées sur Google.En une année, les expérimentations sur le Large Hadron Collider (LHC) générent 1 milliard de téraoctets de données.Les objets connectés seront au nombre de 50 milliards environ à l’horizon 2024.

On se rend bien compte que les ordres de grandeurs sont de plus en plus complexes (voire impossibles) à appréhender.

Ici, on parle de zetaoctets (10²¹ octets), une unité de mesure utilisée aujourd’hui quantifier les données disponibles.

On retrouve les mêmes ordres de grandeurs quand on compte les étoiles de l’univers par exemple. Il y en aurait 300 sextillions (10²¹).

Tout ceci pour illustrer le fait que l’exploitation de cette gigantesque

Les 3 V du Big Data (vraiment Big)

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masse de données n’est possible qu’avec des supercalculateurs et du machine learning.

A l’échelle de l’entreprise, l’intégration de solutions d’intelligence ar-tificielle devient de plus en plus indispensable afin de traiter la masse considérable de données générées par son environnement et en ex-ploiter tout le potentiel.

Et puis, nous voyons mal comment on rentrerait tout cela dans un tableur XLS.

Sources : CEA, INRIA, Planetoscope, Data never sleep.

Les 3 V du Big Data (vraiment Big)

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L’intelligence artificielle se nourrit de vraies et de fausses données

Mai 2018

Quelles sont les données nécessaires pour initier des projets basés sur le machine learning ?

Au coeur des progrès actuels de l’intelligence artificielle, le deep-lear-ning pourrait certainement concourir au statut de technologie majeure de la décennie.

Basé sur des réseaux neuronaux synthétiques, il s’appuie sur un ensemble de facteurs :

• collecte massive de données;• disponibilité élastique de la puissance de calcul et du stockage;• recherche académique open-source;

qui créent les conditions d’un développement soutenu de cas d’usage variés : traitement du langage, vision machine, classification, détection d’anomalies…

LA PERTINENCE D’UNE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE BASÉE SUR LE DEEP-LEARNING EST LIÉE INTRINSÈQUEMENT AU VOLUME DES DONNÉES EN ENTRÉE

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Dans la mise en oeuvre d’applications basées sur le deep-learning, tout débute par une phase d’apprentissage où le modèle est « entraîné » en s’appuyant sur des jeux de données conséquents. Dans le domaine ju-ridique, par exemple, on estime qu’un fonds documentaire d’un million de contrats est nécessaire à l’entraînement d’une IA.

La collecte de données est ainsi au coeur d’une guerre économique sans merci entre les géants de l’internet US et Chinois (GAFAMI, BATX) et où, malheureusement, l’Europe est pour l’instant très en retard. Dans la reconnaissance d’image, il apparaît assez clairement qu’il est illusoire de chercher à concurrencer Google ou Facebook. Ce dernier intégrant quotidiennement plus de 900 millions de photos contribuées par les membres du réseau social.

Pour autant, nous n’en sommes qu’au début de l’histoire. Les champs d’application du deep-learning sont vastes et, pour les entreprises, chaque cas d’usage est particulier.

LES DIFFÉRENTES SOLUTIONS POSSIBLES POUR UNE ENTREPRISE NON-GAFAMI

Tout le monde n’est pas Google mais toute entreprise est concernée par l’intelligence artificielle. Alors, comment faire lorsque que l’on sou-haite construire une solution d’IA basée sur le deep-learning ?

Il faut associer différents types de données :

• données internes issues d’un CRM, d’une DMP, de logs…;• données internes issues de capteurs : beacons, IOT…;• données externes issues de jeux de données disponibles en open-source;• fausses données.

Attardons nous sur cette dernière famille de données. Si les données recherchées ne sont pas disponibles a priori, il est envisageable, dans un certain nombre de cas, de les fabriquer.


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Un premier axe est de s’appuyer sur des données existantes et de créer par imitation des données supplémentaires. Les données générées ne sont pas réelles mais sont suffisamment proches de la réalité pour permettre d’entraîner convenablement une IA. L’idée sous-jacente est d’augmenter le volume de données en conservant une pertinence acceptable.

Un second axe est de créer des données de toute pièce. La start-up estonienne Neuromation produit par exemple des millions d’images de rayonnages de supermarchés présentant de multiples combinaisons de produits. La collecte physique de ce type d’images étant beaucoup plus compliquée, lente et coûteuse.

Ainsi, il n’existe pas de fatalité sur l’avancée prise par les GAFAs et leurs équivalents chinois. Il appartient à chaque entreprise souhaitant se sai-sir des opportunités offertes par l’IA et le deep-learning d’adopter une approche créative et ouverte au champ des possibles.

Pour autant, aucune ne fera l’économie d’une gouvernance performante des données pour travailler sur les challenges induits par l’IA, notam-ment les biais algorithmiques ou encore les sujet liés à la cybersécurité.


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Pourquoi et comment protéger les données sources de

l’intelligence artificielle ?Novembre 2018

Comment la norme ISO 27005 s'invite dans la gouvernance des projets IA.

Pour les entreprises les plus avancées dans l’intégration de l’IA, l’heure est désormais au passage d’une phase de POC (Proof-of-Concept) à une phase de déploiement opérationnel. Cette dernière, salutaire car elle permet de constater les bénéfices de l’IA, s’accompagne d’un cer-tain nombre de challenges : mobilisation du capital humain, intégration au SI de l’entreprise, automatisation des chaînes de traitement de don-nées.

Les IA sont devenues ainsi des éléments contributifs à la chaîne de pro-duction des biens ou services. Il convient de sécuriser leur fonctionne-ment tant en terme de motorisation (les algorithmes) que de carburant (les données).

Ceci est particulièrement vrai dans les applications faisant appel au ma-chine-learning et produisant des indicateurs opérationnels basés sur le prédictif ; on pense notamment aux applications suivantes :

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• moteur de recommandation dans les e-services ou le e-commerce;• gestion prédictive de stock ;• maintenance prédictive ;• anticipation des ventes ;• prévention des fraudes ;• liste non limitative...

Une fois déployées à l’échelle, ces intelligences artificielles participent directement au processus business ou encore aux transactions avec les clients et fournisseurs.

On peut alors aisément imaginer les incidents et conséquences d’un ar-rêt de fonctionnement des IA, ou de résultats erronés voire manipulés: perte de CA, risque sur la réputation, augmentation de coûts directs...

Ainsi, les entreprises désireuses de mettre en production l’IA doivent intégrer dans leur gouvernance un chapitre dédié à l’analyse de risques et au maintien en sécurité des données alimentant les algorithmes.

L’ISO 27005 comme outil de sécurisation des intelligences artificielles

ISO 27005 est une norme internationale décrivant les lignes directrices à adopter pour la gestion des risques en sécurité de l’information. Elle vise à appréhender les risques, identifier les menaces et vulnérabilités pesant sur les processus business, mesurer leurs impacts potentiels et traiter les risques.

Deux composantes de la norme nous semblent particulièrement adap-tées au contexte de l’IA.

1-. La qualification des conditions de traitement des données au regard de la disponibilité, l’intégrité et la confidentialité.

• Disponibilité : sans une disponibilité garantie des données sources, les algorithmes ne sont plus alimentés, les IA ne produisent plus de

Pourquoi et comment protéger les données sources de l’intelligence artificielle ?

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résultats ; le processus business sous-jacent s’arrête.

• Intégrité : si les données sources sont corrompues ou sciemment modifiées, les résultats produits par l'IA sont faussés ; les décisions business qui en découlent sont erronées.

• Confidentialité : les paramètres des algorithmes doivent être pro-tégés pour empêcher des actions visant à manipuler les IA.

2-. Le cycle PDCA (Plan - Do - Check - Act) pour l’amélioration conti-nue du maintien en sécurité.

• Plan : modéliser les conditions dans lesquelles les données doivent être acquises, nettoyées, préparées pour les traitements algorithmiques ; évaluer les risques et les traiter.

• Do : mettre en place des mesures de protection autour des don-nées et algorithmes.

• Check : vérifier régulièrement que les mesures en place sont adaptées et à jour.

• Act : réviser régulièrement la politique de sécurité, intégrer les nouveaux jeux de données et leur contexte d’exploitation.

Ainsi, la gestion des risques sur les données est un élément essentiel à prendre en compte dans la gouvernance des projets d’intégration de l’intelligence artificielle. Elle doit accompagner la mise en production des capacités de l’IA et être définie dès les phases de POC.

Les centres d’excellence IA doivent intégrer, au moins régulièrement, la participation du RSSI ou de consultants certifié ISO 27005.

Pourquoi et comment protéger les données sources de l’intelligence artificielle ?

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Un POC IA en moins de 5 semaines !

Septembre 2018

Intégrez les bénéfices du machine learning (prédiction, identification) immédiatement, sans coder.

Comment intégrer l’intelligence artificielle dans l’entreprise ?

Une simple question pour de nombreuses réponses possibles car il faut prendre en compte le contexte de l’entreprise, du terrain d’application (industrie, relation client, back-office…), du type et du nombre de col-laborateurs impliqués dans la conduite du changement et surtout, de la finalité recherchée.

Les projets d’intégration de l’IA sont donc à géométrie variable et chaque entreprise saura (si elle est bien accompagnée) définir sa propre roadmap.

Il existe, par contre, une constante : la possibilité de pouvoir démontrer les bénéfices de l’IA à travers un POC (Proof of Concept) rapidement et sans faire appel à une équipe de PhD ou d’experts du Machine Learning.

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L’AVÈNEMENT DE L’ IA-AS-A-SERVICE

L’offre IA évolue à un rythme soutenu, portée par 4 grandes compo-santes :

• la concurrence effrénée entre Googe, Amazon, Microsoft et IBM pour s’imposer dans la plateformisation de l’IA et sa mise à disposi-tion sous forme d’API ;• les nombreuses startups qui développent des offres SaaS centrées sur un besoin métier ;• la philosophie open-source qui met à disposition immédiate-ment de nouveaux algorithmes plus puissants, plus pertinents ;• la mise à disposition de jeux de données variés d’origine publique (OpenData), privée (Gafa), ou militante (mouvement open source).

Ainsi, les entreprises disposent d’une boîte à outils diversifiée pour expérimenter et développer leurs premières initiatives IA.

Dans le domaine de la vision machine, de la reconnaissance d’images ou de la manipulation de textes, Microsoft propose ses Cognitives Ser-vices, Amazon opère une bibliothèque d’API prêtes à l’emploi, Google met à disposition son Cloud AI.

En ce qui concerne les données disponibles, Google a récemment lancé un moteur de recherche dédié, l’Etat français, quant à lui, met à disposition de larges jeux de données sur son portail OpenData.

La startup française prevision.io, par exemple, permet de facilement tester plusieurs modèles de machine learning en fonction d’un objectif business et d’identifier le plus pertinent.

INTÉGRER L’IA EN ENTREPRISE, QUELS FAST-TRACK ?

L’ADN de demain.ai est le pragmatisme et la recherche de résultats immédiats, à l’opposé de projets usine-à-gaz à l’horizon incertain. Nous favorisons donc les démarches opérationnelles permettant de matéria-


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liser au plus vite les bénéfices de l’IA, de pouvoir les partager avec les parties prenantes (salariés en premier lieu) et ainsi d’enclencher une dynamique positive de changement.

Illustrons cette philosophie avec une stratégie possible d’intégration rapide de l’IA :

1 – Sur le volet technologique :

• utiliser des modèles d’apprentissage machine pré-entraînés ;• utiliser des jeux de données existants pour compléter les don-nées métiers ; les données seront préparées et normalisées à tra-vers un outil logiciel ou un sous-traitant ;• déterminer quel algorithme ou modèle est le plus performant (par itérations successives) ;• installer le POC IA sur une plateforme en ligne, à la demande.

2 – Sur l’équipe projet :

• monter une équipe projet dédiée réunissant un représentant métier, un data scientist, et un conseil externe ; rendant compte de ses travaux à un sponsor membre du Comex.

3 – Sur la planification du projet :

• le POC se monte en 5 semaines au maximum ;• la mise en production s’effectue sur le périmètre initial dans le mois suivant ;• l’extension aux périmètres connexes ou voisins (approche verticale ou horizontale) s’enclenche.

Dans cette approche, il est envisageable qu’en 12 mois, le machine learning ait intégré le SI de l’entreprise.

Les métiers tirent les bénéfices d’une meilleure connaissance client, op-timisent leurs processus, placent de nouvelles initiatives business sur la


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rampe de lancement.

En réalité, l’entreprise débute sa transformation par l’IA. C’est moins compliqué qu’il n’y paraît !


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Roadmap Intelligence artificielle : pourquoi la définir et comment ?

Janvier 2018

Focus sur cet outil essentiel de la transformation de l'entreprise par l'IA.

Plan stratégique pluriannuel, schéma directeur… La politique géné-rale de l’entreprise se décline classiquement à travers ces exercices de planification stratégique ; ils guident l’action et permettent une com-munication claire du plan de marche de l’entreprise auprès des parties prenantes : salariés, actionnaires, fournisseurs et, le cas échéant, clients.

Au moment où de nombreuses entreprises définissent ou mettent en oeuvre leur transformation digitale, l’intelligence artificielle revendique désormais toute sa place dans la roadmap stratégique.

Pourquoi ? Parce que les capacités de l’intelligence artificielle – par exemple le traitement du language naturel, la reconnaissance d’images, la prédiction – ont désormais atteint un niveau de performance au-trement plus élevé qu’il y a encore quelques années. Et parce qu’en conséquence, les organisations de demain seront en partie construites avec ces leviers supplémentaires de performance.

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Changement de braquet pour l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’entreprise

Jusqu’à présent, pour la plupart des organisations, les initiatives en IA sont isolées. Par exemple, un site e-commerce intègre un moteur de recommandation d’achat ; un site web média peut proposer aux lecteurs des articles similaires, dans une logique de poursuite de lecture.

Nous entrons désormais dans un monde où l’intelligence artificielle intègre la colonne vertébrale du système d’information et donc du système de décision.

Dès lors, la gouvernance de l’IA est une composante de la stratégie de l’entreprise et la roadmap IA un support efficace de sa communication.

Les composantes de la roadmap

Aucune roadmap intelligence artificielle ne se ressemble ; chacune est différente car, pour être pertinente, elle doit se baser sur une analyse précise de l’environnement d’intégration – les objectifs recherchés, les technologies disponibles, les données, et avant tout, les équipes -.

Certains éléments y sont systématiquement présents :

• programmer l’intégration de l’IA dans l’entreprise travers une approche ad-hoc et non comme une composante d’un plan marketing ou d’un plan IT ;• relier chaque initiative IA à la stratégie générale de l’entreprise ; sans cela, les expérimentations isolées ne servent à rien ;• prendre en compte la maturité existante de chaque équipe ou process quant à l’automatisation ;• intégrer le facteur humain dès le jour 1 pour lever les freins et préparer la conversion des salariés.

Seul un regard extérieur peut aujourd’hui accompagner les dirigeants dans la rédaction de la roadmap IA. C’est ce à quoi nous nous employons chez demain.ai.

Roadmap Intelligence artificielle : pourquoi la définir et comment ?

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Livre 4

L’IA et le facteur humain

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Introduction

Les solutions d’intelligence artificielle constituent les “outils de demain” de tous les collaborateurs de l’entreprise. Il apparaît clairement que le monde du travail va évoluer rapidement avec l’adoption de ces techno-logies qui constituent un élément clé de la transformation digitale des entreprises.

Dans ce contexte, il est indispensable d’embarquer tous les collabora-teurs dans cette mutation en mettant en place une politique d’informa-tion, de communication et de formation spécifiquement pensée dans cet objectif.

La stratégie IA doit être portée au plus haut niveau de l’entreprise et être partagée. La pédagogie, l’explication et la démythification sont nécessaires pour exploiter au mieux le potentiel de ces outils.

De la même manière, la formation à l’IA doit accompagner, dès le dé-part, la mise en oeuvre des premiers chantiers. Le succès d’un déploie-ment, à l’échelle, d’une solution d’intelligence artificielle dépend, avant tout, des collaborateurs qui vont porter le projet.

L’intelligence artificielle est un formidable outil au service de l’entre-prise et de ses équipes. Son adoption et son efficacité dépendent avant tout du facteur humain !

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Expliquer et démystifier : préalable indispensable d’un

projet d’intégration de solutions d’intelligence artificielle

Mai 2018

Le sommet #AIforhumanity, le mouvement #AIforGood, les craintes exprimées par le très médiatique Elon Musk, les rapports du BCG, de France Stratégie… Le débat sur les bienfaits ou, au contraire, sur les menaces issues du nouveau cycle de développement de l’IA continue de faire la Une des journaux. Plus que jamais, le monde du travail est souvent présenté comme étant à risque, à la merci des robots !

Dans ce contexte, comment les salariés peuvent-ils ne pas être inquiets?

Comme lors de toutes les mutations technologiques d’envergure, ce sont des milliers de nouveaux postes qui vont émerger en soutien du développement de l’automatisation des tâches à faible valeur ajoutée. Pour les salariés, l’IA va permettre d’augmenter leurs capacités, tant en terme quantitatif que qualificatif. Alors, oui, il leur faut embrasser avec conviction et optimisme les transformations naissantes induites par l’intelligence artificielle en entreprise.

Maintenant, comment s’y prendre pour faire passer le message aux

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premiers concernés ? Comment initier le changement dans les équipes et éviter les écueils ou les faux-départs ?

Nous avons il y a quelques semaines décrits à quel point la communication interne représente un enjeu majeur dans les projets IA. Au travers de nos dernières interventions auprès des dirigeants, nous avons pu vérifier qu’il est nécessaire de partager un socle commun de culture de l’intelligence artificielle.

NOS RECOMMANDATIONS PRATIQUES POUR LA DIFFUSION D’UNE CULTURE IA AUPRÈS DES SALARIÉS

Démarrer un projet IA avec les salariés = expliquer + démystifier

Expliquer pour :

• faire progresser la connaissance générale;• préparer les esprits à la transformation;• donner des exemples de solutions afin de décrire ce qu’est et sera l’IA dans le quotidien;• permettre l’émergence des idées;• éviter les fausses promesses, les faux espoirs, la déception.

Démystifier pour :• corriger le traitement anxiogène des médias;• expliquer que l’humain contrôle les IA et non l’inverse;• travailler sur la terminologie et embrasser le concept d’intelligence augmentée plutôt que d’intelligence remplacée.

Cet exercice pédagogique et managérial est nécessaire dès que les collaborateurs entrent dans un projet IA à travers un groupe projet ou une phase pilote d’expérimentation.

Il est évidemment indispensable pour tout Comex ou conseil d’admi-nistration – la gouvernance de l’entreprise doit se saisir au plus vite de l’enjeu stratégique que représentent les progrès spectaculaires de

Expliquer et démystifier : préalable indispensable d’un projet d’intégration de solutions d’intelligence artificielle

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l’intelligence artificielle -.

Il ne peut être mené que par un intervenant extérieur (conseil, expert, praticien) en soutien de la direction et du sponsor du projet de trans-formation. A défaut, il existe un risque que la présentation initiale des enjeux soit faussée.

La présentation de l’intelligence artificielle doit être pragmatique, et surtout pas fantasmagorique. Il serait contre-productif de projeter l’entreprise dans un futur incertain.

Sur la forme, une conférence en groupe restreint, d’un maximum de 50 participants, et laissant une large part aux questions / réponses et échanges entre participants est à privilégier.

Expliquer et démystifier : préalable indispensable d’un projet d’intégration de solutions d’intelligence artificielle

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Intelligence artificielle en entreprise: un chien dans un jeu de quilles

Mai 2018

L’établissement d’une stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle dans l’entreprise bouscule les règles de gouvernance en place. Les membres du COMEX ne s’y sont pas trompés et il n’est pas rare de voir se dessiner une « troisième voie ». Retour d’expérience.

Nous nous entretenions récemment avec le patron d’un grand média audiovisuel français qui m’interrogeait sur l’intelligence artificielle et sur la manière de l’intégrer dans sa société. Après avoir déploré la « jungle » des solutions d’IA, entre GAFA(MI) et start-up, le foisonnement des ar-ticles sur le sujet qui, il faut bien le dire, racontent tout et son contraire, il nous a posé la question suivante :

« pour l’IA, on appelle qui ? »

Après lui avoir répondu : « demain.ai, c’est pour cette raison que le cabinet a été créé », nous avons constaté ensemble à quelle point l’écosystème IA est, du point de vue de l’entreprise, désorganisé et opaque.

Qui fait quoi, où et comment ?Combien ça coûte ?Est-ce que cela fonctionne ?Comment gérer le projet ? Qui doit le faire ?

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Beaucoup de questions et des réponses à inventer. En effet, nous en sommes au tout début du phénomène. L’écosystème IA n’est pas en-core tout à fait fédéré en France même si différentes initiatives tentent de réunir les troupes … à Paris.

Inutile de préciser que ce mouvement est totalement inexistant en Ré-gion où sont implantées de nombreuses Entreprises de Taille Intermé-diaire – 250 à 5 000 salariés générant un chiffre d’affaires inférieur à 1,5 milliard d’euros – qui ont pourtant un vif intérêt pour les solutions d’intelligence artificielle.

Le dirigeant éclairé qui choisira d’étudier l’implémentation de l’IA dans ses processus va rapidement se retrouver confronté à la problématique suivante : qui, au sein du COMEX, va piloter l’effort IA de l’entreprise et va s’assurer du respect des points d’étape de la roadmap IA.

NOUS CONSTATONS PLUSIEURS APPROCHES DIFFÉRENTES MAIS, DANS TOUS LES CAS, C’EST UN SUJET D’IMPORTANCE.

Il est possible de distinguer, en simplifiant à l’extrême, trois grandes configurations adoptées par nos clients :

• le cas de l’entreprise qui emploie plusieurs dizaines de milliers de salariés et au sein de laquelle le projet IA sort du COMEX.

Les membres du COMEX voient dans l’intelligence artificielle et son ap-proche holistique une excellente opportunité pour se positionner sur un projet global qui va transformer profondément l’entreprise. Les luttes d’ego et de pouvoir vont généralement conduire le Directeur général à choisir une gouvernance autour d’un chef de projet interne (Directeur de business unit par exemple).

• le cas de l’entreprise qui emploie plusieurs milliers de salariés au sein de laquelle le projet IA sera piloté par le Directeur général lui-même (ou plus généralement sera pilotée et coordonnée par la Direction des Ressources Humaines).

Intelligence artificielle en entreprise : un chien dans un jeu de quilles

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L’intégration de l’IA est un sujet de transformation de l’entreprise et l’implication de la DRH nous semble particulièrement pertinente.

• le cas de la grosse PME (à partir de 200 salariés) dans laquelle l’impulsion est donnée par le Président-Directeur général et le pi-lotage est délégué au Directeur général adjoint ou bien à un autre membre du COMEX qui aura la responsabilité de coordonner les travaux et de tenir les autres membres informés des avancés du projet.

La gouvernance d’un projet d’intégration des solutions d’intelligence artificielle dans l’entreprise devient rapidement un enjeu pour les membres du Comex, tant son empreinte sur l’avenir est importante.

C’est pour cette raison que nous recommandons une approche prag-matique, transparente et opérationnelle qui nous semble représenter le meilleur moyen de réaliser une intégration efficace et acceptée de l’IA.

Intelligence artificielle en entreprise : un chien dans un jeu de quilles

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L’intelligence artificielle et le facteur humain

Mars 2018

C’est bien l’IA qui « augmente » l’humain et non l’inverse.

L’arrivée des solutions d’intelligence artificielle dans les entreprises représente une opportunité unique de mobilisation des équipes.

Les Directions des Ressources Humaines commencent à voir la transformation des organisations et des métiers induits par l’IA comme le moyen de répondre à certaines préoccupations des salariés en terme d’évolution professionnelle et de formation.

L’implémentation de l’IA dans l’entreprise provoque une remise à plat des processus internes dans un souci d’amélioration de la productivité. Les tâches répétitives seront confiées à l’algorithme qui, grâce à l’ex-ploitation massive de données et à la puissance de calcul aujourd’hui disponibles, effectuera les tâches plus vite et de manière plus efficace que les collaborateurs humains en charge de ces tâches.

Évidemment, tout ceci ne se fait pas du jour au lendemain.

La préparation des données représente un enjeu crucial car elle permet d’éviter les biais et d’obtenir « assez » rapidement une performance

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de(s) l’algorithme(s) supérieure à celle de l’humain. Seulement, l’algo-rithme n’est pas intelligent, si les données d’entrées sont biaisées, alors les résultats seront décevants.

C’est bien le collaborateur(trice) qui va pouvoir travailler sur les don-nées et superviser l’apprentissage de la machine.

L’HUMAIN CONNAÎT SON MÉTIER, LA MACHINE EXÉCUTE.

On voit donc apparaître de nouveaux métiers autour de la data et une offre de formations commence à se structurer. En France, l’école 42, Microsoft/Simplon.co, les cours en ligne de Google ou, par exemple, de Coursera proposent des formations à ces « nouveaux métiers ».

Il est évident qu’aux cotés des Data Analysts et des Data Scientists qui vont (en simplifiant) travailler sur les algorithmes, il va falloir constituer des équipes de techniciens qui auront pour charge d’identifier et d’éti-queter les données nécessaires à l’apprentissage machine… et ainsi éviter les biais.

Les intitulés de poste ne sont pas encore figés, on parle de « Déve-loppeur de data IA », de « Dat(A)rtisan », de compétences « Getting and cleaning data ». Les DRH vont trouver dans ces nouveaux métiers l’opportunité de proposer de nouvelles formations aux salariés.

Les équipes vont ainsi pouvoir s’approprier ces technologies et en com-prendre le fonctionnement. Ceci contribuera fortement à « rassurer » les plus inquiets. Les collaborateurs vont apprendre de nouveaux métiers pour lesquels leur expertise est indispensable.

Ces formations permettront aux salariés de constater qu’ils ont leur place dans l’entreprise de demain. Ils seront mobilisés, impliqués et ac-teurs de la transformation. Or, tout dirigeant le sait, une équipe motivée c’est une entreprise qui fonctionne mieux.

C’est bien l’IA qui « augmente » l’humain et non l’inverse.


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Les Directions des Ressources Humaines vont être au cœur du dispositif de transformation et vont considérer l’intégration des solutions d’intelli-gence artificielle comme une opportunité pour (re)mobiliser les équipes et leur donner de nouvelles perspectives.


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Intelligence artificielle, l’enjeu de la com. interne

Février 2018

Mettre l’accent sur l’apport des technologies pour améliorer les capaci-tés de l’homme et non les remplacer.

Selon la dernière étude AI for Business 2017, le plus grand obstacle à l’introduction de l’intelligence artificielle dans les entreprises est un manque de compréhension. Lorsque l’on interroge les décideurs sur les freins à l’implémentation de solutions, pour 67% il s’agit d’une mau-vaise compréhension des capacités et des limites de l’AI ; vient ensuite pour 42% les besoins de formation et, également pour 42%, la culture interne.

Par ailleurs, on assiste à une surenchère médiatique sur les méfaits pré-visibles de l’intelligence artificielle : disparition des emplois, robots in-contrôlables, domination de la machine sur l’humain… Souvent, il s’agit de peurs inhérentes aux ruptures technologiques en général ; nos so-ciétés en ont connus de similaires lors de l’introduction de l’imprimerie, de l’électricité ou encore du train…

La situation est donc complexe pour les dirigeants souhaitant inscrire

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l’IA dans la stratégie de leur entreprise : ils font face à une organisation qui globalement méconnait le sujet, et leurs collaborateurs sont abreu-vés de nouvelles anxiogènes.

Comme nous l’avons déjà écrit ici, notre regard doit être fondamenta-lement positif sur les avancées de l’IA et les bénéfices qu’elle promet pour les entreprises.

LA COMMUNICATION INTERNE, INDISPENSABLE À TOUT PROJET D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Pour lever les freins et avancer, la communication interne jouera tout son rôle, bien plus encore que dans le cadre d’une conduite de chan-gement classique ; comme par exemple lors d’un changement d’une partie du système d’information : ERP, CRM …

Il s’agira de relier l’IA au thème plus vaste de la transformation digi-tale qui lui, ne peut être rejeté en bloc en 2018. Il faudra désamor-cer les peurs en expliquant qu’avec l’intelligence artificielle, le métier de l’homme évolue, il ne disparait pas. Que comme l’indiquait Barry Eichengreen, professeur à Cambridge et Berkeley, dans une récente tribune publiée par Le Monde, « Emploi transformé ne veut pas dire emploi menacé».

Il faudra, dans cette communication interne, mettre l’accent sur l’apport des technologies pour améliorer les capacités de l’homme et non les remplacer.

Alors oui, certaines tâches seront assurées intégralement par des algo-rithmes d’intelligence artificielle ; il faudra le dire, l’expliquer.

Comme il faudra aussi expliquer que l’entreprise met en place des garde-fous sur la sécurité des données, lutte contre les biais, cherchant à éviter des effets « boites noires’’.

La communication interne, outil de l’accompagnement à la transformation, occupe une place centrale dans l’intégration de l’IA


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dans l’entreprise.

Au plus loin de l’image d’une équipe de sorciers travaillant en secret, les groupes projet d’implémentation de l’intelligence artificielle devront intégrer des communicants et des formateurs.


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Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO), bonne ou mauvaise idée ?

Février 2018

Nos conseils pour la gouvernance des projets d'intégration de l'IA.

Il faut préciser que la réponse à cette question est évidemment très différente selon la nature de l’activité de l’entreprise. En effet, les entre-prises technologiques dont l’activité est centrée sur l’intelligence arti-ficielle auront une approche différente de celle des autres entreprises.

Ces dernières, vont considérer que les solutions rendues possibles par l’IA pourront améliorer la productivité, automatiser certains processus existants, exploiter les données dont elles disposent, développer de nouvelles approches marketing ou bien exploiter des analyses prédic-tives.

POUR LA MAJORITÉ DES ENTREPRISES, L’INTELLIGENCE ARTIFI-CIELLE PEUT REPRÉSENTER UN AVANTAGE CONCURRENTIEL.

Seulement, l’intégration réussie des solutions d’IA dans une entreprise doit être progressive, pragmatique et mesurable.

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L’IA peut apporter des solutions très concrètes et doit être abordée sous l’angle du » pourquoi » avant de l’être sous celui du «comment». L’objectif doit être clairement défini, il doit s’agir d’un objectif de bu-siness.

Une approche pragmatique et la mise en place d’une organisation en Groupe Projet réunissant des collaborateurs issus de tous les dépar-tements concernés doit être privilégiée car le projet aura des impacts l’organisation de travail, les procédures et les objectifs de chacun des membres du groupe.

Le leader du Groupe Projet doit occuper une fonction opérationnelle directement liée à l’atteinte de l’objectif business fixé.

Cette approche ne milite pas en faveur de la mise en place d’une fonc-tion de Chief Artificial Intelligence Officer (CIAO) au Comex mais en en faveur d’une organisation décentralisée.

Chaque projet étant coordonné par un group leader reportant à un membre du Comex. Il y aura autant de group leaders que de projets.

un objectif business + une équipe + un leader opérationnel

Ce modèle de gouvernance, de type » bottom-up « , facilitera l’intégra-tion de l’IA et renforcera l’aspect opérationnel, chacun étant focalisé sur l’objectif business et les moyens de l’atteindre.

Par contre, la présence d’un(e) CAIO au Comex, dans une organisation de type » top-down « , pourrait réduire l’implication des équipes par un éloignement des problématiques opérationnelles. L’approche sera plus stratégique. Le CAIO pourrait bien se transformer en » évangéliste interne » de l’IA bien plus qu’en intégrateur de l’IA.

En outre, du fait de la rapidité des développements technologiques, de l’émergence constante de centaines de nouvelles start-up et des pro-grès continus des GAFAMI, il nous apparaît difficilement envisageable de concevoir une roadmap IA précise au delà de 3 ans.


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Une organisation décentralisée permettra à l’entreprise de rester agile et l’inclusion de l’IA, progressive et pragmatique, sera plus efficace.

Quoiqu’il en soit, compte tenu de l’importance de l’IA, toute entreprise souhaitant préparer son avenir et se préserver des risques de disruption doit disposer d’une stratégie IA dès maintenant, avec ou sans CAIO.


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Croire que l’intelligence artificielle est un sujet réservé à

la direction informatique serait une grave erreur

Janvier 2018

La transformation par l'IA, projet d'entreprise, doit-être porté au plus haut niveau.

A la différence de l’implémentation d’un système expert, d’un outil CRM ou d’un CMS par exemple, le sujet de l’intelligence artificielle ne doit pas être considéré comme un sujet uniquement technologique. C’est bien plus que cela.

Traditionnellement, les DSI préconisent, auprès de leur direction géné-rale, des solutions pour résoudre une problématique précise.

Dans le cas de l’intelligence artificielle, les solutions proposées im-pactent potentiellement tous les métiers de l’entreprise et de nom-breux processus peuvent être améliorés.

L’intelligence artificielle est un puissant générateur de transformation de l’entreprise.

Elle adresse trois problématiques générales :

• la relation client : acquisition, persuasion, fidélisation. L’expé-

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rience client doit être au centre de toutes les attentions ;• l’amélioration de la production et l’optimisation des processus ;• le déploiement de nouvelles offres et de nouveaux services.

Dans un projet IA, les organisations seront amenées à évoluer, les équipes vont devoir évoluer.

Les risques d’échec sont grands car comme l’exprime la loi de Martec : les évolutions des technologies sont exponentielles (donc rapides), alors que les changements organisationnels sont logarithmiques (plutôt lent). En d’autres termes, les organisations ont du mal à s’aligner sur les technologies en termes de mise en œuvre et de compétences.

Il est donc nécessaire de développer une vision globale de l’intégration de l’IA, de déployer l’IA dans le cadre d’un plan de marche réaliste sous la supervision et le leadership du directeur général.

Il s’agit d’un véritable projet d’entreprise.

Pour toutes ces raisons, demain.ai promeut :

• une approche par groupe projet regroupant les différents mé-tiers concernés ;• une anticipation des problématiques organisationnelles (et un accompagnement à la transition) ;• une approche pragmatique de l’IA et la définition d’objectifs mesurables ;• une approche par «petit pas» avec de nombreuses victoires d’étapes.

Croire que l’intelligence artificielle est un sujet réservé à la direction informatique serait une grave erreur

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L’impérieuse nécessité de former tous les cadres à

l’intelligence artificielleOctobre 2018

Au fond, l’intelligence artificielle dans le business est surtout une his-toire d’hommes et de femmes, plus que de technologies. Pourquoi ?

Parce que l’accès aux capacités de l’intelligence artificielle se simplifie pour bon nombre d’usages (reconnaissance ou synthèse vocale, recon-naissance d’images, apprentissage machine…), et que la transforma-tion des entreprises ne se décrète pas à l’occasion d’avancées, certes spectaculaires, d’une technologie.

Plus que jamais, il faut des hommes et femmes pour imaginer comment l’IA peut rénover les processus de l’entreprise, définir de nouvelles in-teractions entre une marque et ses clients, travailler sur les données, programmer et surveiller les algorithmes...

Intégrer l’IA dans l’entreprise, une forme particulière de conduite du changement

Le déploiement, dans les services de l’entreprise, de solutions basées sur l’IA fait systématiquement l’objet d’un exercice de conduite du changement. Il s’agit de modifier les attributions des collaborateurs et les doter de nouveaux outils.

Il est aisé de trouver de nombreux points de similitude avec d’autres

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conduites du changement, notamment dans le cadre de déploiement de progiciels.

La différence ici est que l’IA est un vecteur de transformation de l’en-treprise (et par ailleurs de la société), et non un simple changement de méthode de travail.

“L'ère de l’IA nous amène à passer d’un monde où l’homme apprenait à travailler avec une machine à un monde où l’homme doit apprendre aux machines à travailler.”

La conduite du changement vers l’IA, c’est permettre un changement de posture, de savoir-être. La communication est primordiale et pour pouvoir communiquer, il faut adopter un langage commun.

D’où la nécessité absolue de former les collaborateurs à l’IA et d’infuser une culture commune de ses enjeux, contraintes, limites et potentiels.

Former pour éviter les quiproquos et crever l’abcès sur la "menace des robots"

"Travailler avec l'IA = enlever le robot qui est en nous"

C’est ce message que les cadres doivent faire passer à leurs équipes de terrain : "Certes, adopter l’IA a de fortes chances de remettre en cause le travail actuel ; mais c’est surtout l’occasion d’avoir un travail plus in-téressant car débarrassé d’une routine pénible à valeur ajoutée nulle."

L’intégration de l’IA est la poursuite d'un mouvement continu d’outil-lage des travailleurs et des collaborateurs :

• outil mécanique dans le secteur primaire ou secondaire;• outil d’aide à la décision : Excel, BI, accès à la connaissance dans le secteur tertiaire;• outil d’aide à la vente : fichier client, études marketing dans la relation client...

L’impérieuse nécessité de former tous les cadres à l’intelligence artificielle

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Former pour permettre aux idées d’émerger

Les domaines d'application de l’intelligence artificielle en entreprise sont multiples ; certains sont inédits. L’IA vient améliorer un service exis-tant tout comme elle peut être à l’origine de la création d’un nouveau service.

“Intégrer l’IA dans l’entreprise, c’est mettre l'imagination au pouvoir !”

Comment pouvait-on par exemple imaginer les cas d’usages suivants il y a juste quelques années ?

• installer un analyseur vocal et texte pour détecter quand des conversations clients contiennent tel ou tel mot clé (irritant, pricing…), et ce, sur tous les supports de communication ;• développer une IA de reconnaissance faciale en Chine pour prévenir l’usage de jeux mobiles par des enfants ou leur imposer d’être à une distance minimale de 40 cm de l’écran.

En offrant aux équipes une ouverture d’esprit sur ce que l’intelligence artificielle sait faire aujourd’hui, et comment en tirer parti, l’entreprise se dote d’un cadre propice à l’émergence des idées et un terrain favorable à l’innovation par l’IA.

Qui former à l’IA dans l’entreprise ?

Nous pensons que tous les cadres dirigeants, cadres intermédiaires et cadres à haut potentiels doivent être formés à l’IA. Ils doivent bénéficier d’une formation tronc commun centrée sur les apports business. Cette formation doit comporter un volet technique minimum pour permettre un dialogue constructif avec les data-scientist et les offreurs de solu-tions techniques. La formation à l’IA pour les cadres doit être identique pour tous. Elle représente l’un des enseignements de base pour toute entreprise sérieuse dans sa volonté de transformation numérique.

Les utilisateurs finaux, salariés ou employés, seront formés, quant à eux, dans le cadre de la mise en oeuvre des projets, des ateliers de concep-tion et du déploiement concret des solutions.


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"Former les collaborateurs à l’IA, c’est permettre à l'entreprise de se saisir pleinement de son potentiel."

En faisant cela, elle repousse la concurrence des pure-players décom-plexés qui viennent à la conquête des marchés avec une offre bâtie nati-vement sur l’IA. En formant ses collaborateurs à tirer parti des capacités de l’intelligence artificielle, l’entreprise devance ses concurrents qui ne le font pas.

La formation à l’Intelligence artificielle est urgente car elle est un facteur de compétitivité maintenant, et de survie demain.


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PostfaceFrédéric Oru*

J’aime l’approche pragmatique de demain.ai : loin de la fureur médiatique et des questionnements sur le lointain futur transhumaniste de notre société, ils restent les pieds sur terre et posent les bonnes questions : de quoi sommes-nous sûrs aujourd’hui ? Que pouvons-nous utiliser maintenant, tout de suite, pour le business ?

Après avoir lu ce livre, vous savez que l’IA est tout sauf intelligente, mais qu’elle constitue un nouvel outil de productivité, qui comme tous les autres avant celui-ci, doit faire l’objet d’audits, de tests, d’évaluations, de généralisations, de formations et d’accompagnement.

J’aimerais attirer votre attention sur ces deux derniers points : la forma-tion et l’accompagnement. Et vous faire prendre conscience de l’am-pleur de la tâche que vous avez devant vous.

Combien de personnes dans votre entreprise vont être touchées par l’IA dans leur travail ? A quel point le changement sera-t-il important pour eux ? A quoi devrez-vous les former pour tirer profit du temps li-béré par l’IA ? Et plus encore : comment allez-vous faire de vos collabo-rateurs, non pas simplement des utilisateurs de l’IA, mais des moteurs de la transformation de votre entreprise par l’IA ?

Les études d’impact de l’IA sur l’emploi à l’échelle mondiale sont nom-breuses1. La plupart s’appuient sur un article de recherche, qui prédit

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que 47% des emplois aux USA seraient détruit en vingt ans2. Plus ré-cemment le Conseil d’Orientation de l’Emploi a fait un travail remar-quable d’analyse des impacts sur le périmètre de la France et a abouti à des conclusions plus précises : 10% des emplois sont réellement me-nacés d'extinction par l'automatisation, 50% seront modifiés sur plus de la moitié de leur tâches d’ici 20303. La machine ne remplacera pas les emplois (ou peu), elle automatisera certaines tâches et en « augmentera » d’autres. L’OCDE pour sa part estime 14% d’emplois à risques et 32% qui vont changer substantiellement.

Conclusion : même en prenant des précautions, vous pouvez estimer qu’au minimum un tiers de vos effectifs vont connaître une transforma-tion radicale de leur métier avec l’IA.

Qui seront les plus touchés ? Evidemment, les métiers manuels non qualifiés dans l’industrie, la manutention, la mécanique sont menacés de disparition. Rien de nouveau, c’est la continuité de l’automatisation des usines. Cela dit, tous les métiers manuels ne vont pas disparaître : les robots manquent de dextérité et ont besoin d’un environnement contrôlé … ils ne remplaceront pas le plombier, le jardinier ou l’ouvrier des travaux publics qui agit en extérieur (mais pourra l’assister).

L’impact est en revanche bien plus fort sur les métiers moyennement qualifiés (plus ou moins le niveau du Baccalauréat) dans le secteur des services : métiers manuels toujours, comme les conducteurs, caissiers, agents d’exploitation, préparateurs de fast-food etc. ; mais aussi les métiers de bureau en back office dont l’accent est mis sur la collecte et le traitement de la donnée, comme les employés de banque, d’as-surance, les gens qui s’occupent des tâches élémentaires para-légales, administratives, etc.

Les emplois les plus protégés, ceux qui vont profiter à plein des effets d’augmentation de l'IA sont ceux du management, de l'expertise tech-nique et de l'interaction sociale. C’est probablement là que vous trou-verez vos « early-adopters », mais ce ne sera pas le gros du peloton des gens à accompagner.

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Comment former aux nouveaux métiers ? Question délicate, car vous ne pouvez qu’entrevoir ce que seront ces nouveaux métiers. En réalité, la seule chose dont vous pouvez être certain, c’est que le métier va évoluer en permanence en fonction des opportunités générées par le temps libéré par l’IA un peu partout dans votre organisation et en de-hors.

Mais cela n’est pas nouveau : c’est l’effet de la transformation digitale qui a démarré dans les années 2000. Vous savez donc que la question n’est pas de savoir quel sera leur nouveau métier, mais de quelles com-pétences ils ont besoin pour réinventer leur métier tous les jours.

Depuis l’arrivée d’internet, la disponibilité de l’information et la rapidi-té des changements technologiques ont rendu les compétences tech-niques de moins en moins durables, ce qui a mis l’accent sur la capacité transversale à collecter les informations pertinentes, les manipuler, et les communiquer.

L’intelligence artificielle va pousser ce mouvement un cran plus loin, en prenant la place aujourd’hui centrale de la collecte et de la manipula-tion de la donnée. Le temps ainsi libéré va se déporter sur des tâches à plus forte valeur ajoutée que la machine ne peut pas remplacer, comme typiquement la communication interpersonnelle, la résolution de pro-blèmes complexes, le travail transdisciplinaire.

Entendons-nous bien : les personnes capables d’acquérir une compé-tence technique dans le domaine de l’intelligence artificielle vont être très demandées dans les prochaines années : on estime qu’en 2020, 80 000 postes ne seront pas pourvus dans ce domaine4. Mais à moins que vous ne soyez DSI, cela ne concerne qu’une petite partie de vos effectifs. Et même dans ce cas, vos ingénieurs vont devoir monter en compétences dans leur capacité à communiquer avec les autres métiers de l’entreprise.

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Dans sa « vision prospective partagée des emplois et des compétences » le Syntec écrit : « la tendance actuelle serait finalement à l’hybrida-tion : adjoindre des compétences numériques à certains métiers non scientifiques à l’origine (marketing, design) tandis que d’autres métiers techniques se verraient symétriquement imposer l’adjonction de com-pétences transversales ».

De façon générale, plus l’IA se développera sur des expertises métiers, plus la valeur ajoutée du collaborateur se déplacera au carrefour entre les différents domaines de l’entreprise, dans sa capacité à comprendre et collaborer avec d’autres « cultures métiers » que la sienne.

Les compétences clés dans le monde numérique ont été identifiées dans plusieurs référentiels5. On peut les regrouper selon trois grandes caté-gories : les compétences cognitives (résolution de problèmes, pensée critique, créativité et innovation), les compétences sociales (esprit de collaboration, empathie, persuasion, négociation) et les compétences situationnelles (autonomie, flexibilité, adaptabilité). Les formations au Design Thinking et à l’Agilité dopent efficacement ces compétences et c’est ce qui explique certainement leur popularité grandissante dans les entreprises ces deux ou trois dernières années.

De combien de temps disposez-vous ?

Les projections sont établies sur dix ou vingt ans, et la vitesse d’adop-tion dépendra de la maturité des entreprises, de l’acceptation sociale et de la dynamique du marché. Mais je constate personnellement depuis trois ans une accélération dans les cas d’applications, les annonces d’in-vestissements, le nombre de startups, la recherche des talents… ce sont des signes qui ne trompent pas. La nouvelle vague de la transformation numérique est là, et vous devez préparer vos équipes au plus vite à la prendre.

Le Forum Economique Mondial estime que 40% des travailleurs néces-siteront des formations longues (au moins plus d’un mois, et jusqu’à plus d’un an). C’est énorme. Votre entreprise doit trouver des moyens

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de former massivement, et en continu. Les solutions de formation clas-sique ne sont pas adaptées à la dynamique et aux volumes auxquels vous devez faire face. Je vous préconise d’identifier rapidement vos futurs « AI-leaders », de lancer des actions de large sensibilisation et de vous faire accompagner pour mettre en place une culture « d’entre-prise apprenante ». Apprendre en continu, et transmettre le savoir à la machine est probablement la clé du succès dans l’ère de l’intelligence artificielle.

1. Parmi les meilleures : “Jobs Gain and Lost” by Mckinsey Dec. 2017, “The Future of Jobs” World Economic Forum 2018, “Putting faces to the jobs at risk of automation” OCDE Mar. 2018

2.“The future of Employment” by Carl Benedikt Frey† and Michael A. Osborne September 2013

3.“Automatisation, numérisation et emploi”, Conseil d’orientation pour l’emploi - Tome 1 - 2017

4.“Automatisation, numérisation et emploi”, Conseil d’orientation pour l’emploi - Tome 2 - 2017

5. O*Net model pour les USA, DigComp en Europe, Cléa en France.

* Frédéric Oru est polytechnicien et docteur en mathématiques. Il est le co-fondateur du NUMA, un réseau international de programmes d’innovation et de formation pour startups et entreprises.

lÕintelligence artificielle · 2020-04-08 · l’intelligence articielle va révolutionner...

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