Si un anthropologue examinait certaines des principales tendances en matière de communication des deux dernières décennies, il pourrait facilement conclure que nous nous dirigeons rapidement vers un avenir où tous les êtres humains passeront la majorité de leur temps à interagir avec le monde par le biais d’un type quelconque d’appareil numérique. La prolifération des appareils informatiques mobiles, des réseaux sociaux et l’apparition rapide des métavers pourraient nous amener à penser qu’à l’ère de l’IA, les êtres humains devront se comporter comme des ordinateurs simplement pour suivre le rythme dans un monde de plus en plus virtuel.
Mais si l’on met de côté les prédictions de Mark Zuckerberg, la grande majorité des êtres humains vivent et travaillent encore dans le monde physique, et continueront probablement à le faire dans un avenir prévisible. Dans le monde des affaires, de nombreuses décisions critiques concernant la localisation de la fabrication, de l’expédition, de l’exécution et d’autres fonctions clés sont encore régies par la disponibilité de la main-d’œuvre et d’autres considérations liées à la base d’employés, tout comme elles l’ont été pendant des siècles.
Utilisation de l’IA dans les systèmes physiques
Jusqu’à présent, l’attention des médias sur l’intelligence artificielle (IA) s’est concentrée sur l’IA générative, une branche de l’IA qui génère du texte, des images et d’autres types de médias sur la base des modèles et de la structure des données d’apprentissage d’entrée. Si les chatbots, la génération d’images et d’autres formes d’IA virtuelle s’avéreront sans aucun doute utiles à de nombreuses entreprises, une véritable percée se produira lorsque l’IA entrera dans notre monde physique.
Dans l’IA incarnée, les agents intelligents interagissent avec l’environnement par le biais d’une incarnation physique, telle qu’un robot. Bien que les robots aient captivé l’imagination des écrivains et des artistes pendant des décennies, la plupart des gens n’ont pas encore interagi avec l’un d’entre eux, parce qu’ils ne sont pas encore devenus un élément courant de la vie quotidienne.
Cela s’explique en partie par le fait que les systèmes d’IA incarnée doivent répondre à des exigences complexes pour garantir que leurs performances s’alignent sur les valeurs et les intentions humaines. Au fond, l’alignement de l’IA consiste à définir des attentes et des résultats souhaités clairs et cohérents. Pour que les systèmes d’IA incorporée soient performants, nous devons leur enseigner le langage des préférences humaines.
L’une des premières applications majeures de l’IA incarnée à laquelle les habitants des grands centres urbains seront exposés est celle des véhicules autonomes, sous la forme de robotsaxis. L’industrie automobile a déjà investi des sommes et des ressources considérables dans les véhicules autonomes, mais même avec cela, le déploiement a été difficile.
Les leçons que nous tirerons de la résolution des problèmes liés aux robotsaxis seront mises à profit dans de nombreux autres domaines qui touchent à notre vie quotidienne, qu’il s’agisse de la fabrication de nos appareils électroménagers, de la manière dont notre épicerie locale réapprovisionne ses rayons ou de la façon dont les articles sont livrés à domicile.
Aujourd’hui, les robots sont essentiellement confinés aux centres de traitement des commandes et aux usines de fabrication. Mais nous sommes sur le point de les voir entrer dans les espaces humains. Les robots collaboratifs (ou cobots) sont déjà utilisés à proximité des humains dans les espaces de travail domestiques et professionnels.
Conseils aux chefs d’entreprise pour la mise en œuvre de l’IA incorporée
Il n’est pas nécessaire d’être un expert technique pour récolter certains des avantages des outils alimentés par l’IA dans sa propre entreprise. Si vous abordez le processus avec la bonne combinaison d’esprit pratique, de patience et de persévérance, vous pourriez vous retrouver avec un avantage concurrentiel très précieux. Plus important encore, l’IA permettra à votre équipe d’être plus agile et itérative, deux qualités qui resteront essentielles pour réussir dans un environnement commercial volatile et hyperconcurrentiel.
Voici quatre étapes pratiques pour les chefs d’entreprise qui souhaitent intégrer avec succès les outils alimentés par l’IA dans leurs activités :
Établissez une structure solide pour vos données. Comme beaucoup l’ont fait remarquer, les données sont le nouveau pétrole, et sans elles, il n’y a pas grand-chose à faire en termes d’alignement sur l’IA. À ce stade, la plupart des entreprises ont déjà commencé à collecter et à stocker leurs données, mais dans certains cas, cela a conduit à une accumulation et à d’autres habitudes désordonnées. Les entreprises d’IA matures structurent leurs données de manière significative pour une qualité optimale. Pour les petites entreprises qui démarrent, il est important de rechercher des personnes qui sont déjà passées par ce processus et de leur demander conseil. Qu’est-ce qui a bien fonctionné et qu’auraient-ils fait différemment ?
Utilisez les solutions open source existantes et les solutions basées sur l’informatique en nuage. N’essayez pas de réinventer la roue avant d’explorer les solutions de base disponibles, telles qu’Azure de Microsoft ou Amazon Web Services, qui éliminent la nécessité d’écrire du code à partir de zéro. Non seulement cela nécessitera moins d’investissement initial en temps et en argent, mais cela permettra également d’adopter une approche plus itérative.
Trouver les bons partenaires. Dans le monde de l’IA, certains experts pensent que les grandes entreprises technologiques ont un avantage majeur, mais les partenariats présentent également de nombreux avantages. Les grandes entreprises ont tendance à disposer de plus de données, mais ne savent pas comment les utiliser. À l’inverse, de nombreuses startups ont des idées novatrices et sont bien placées pour tirer parti des nouvelles technologies. Un bon jumelage peut donner d’excellents résultats.
Tirez parti de votre expertise dans le domaine. En règle générale, les entreprises gagnent de l’argent lorsqu’elles disposent d’un avantage, d’une connaissance ou d’une capacité unique et rare sur leur marché. De même, la création d’un ensemble de données exclusives spécifiques à votre marché vertical particulier ou à votre domaine d’activité est la clé pour tirer parti de vos systèmes d’IA. Prenez le temps de demander à vos parties prenantes quel type de données a le plus de valeur à leurs yeux, afin de vous assurer que vous recueillez le bon type de matière première. En procédant ainsi dès le départ, vous pourrez commencer à stocker ces connaissances exclusives. Vous pourrez ensuite commencer à entraîner le modèle d’apprentissage automatique à se concentrer sur les éléments les plus précieux.
