Le machine learning, la RPA et l'IA conversationnelle changent votre métier. Découvrez-en davantage sur l'intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle (IA) est un terme générique désignant la technologie qui permet aux machines de percevoir, comprendre, agir et apprendre. Les algorithmes de machine learning (ML), l’automatisation des processus robotiques (RPA), la reconnaissance faciale et la reconnaissance vocale sont quelques-uns des exemples les plus courants, mais ce domaine est vaste et comprend de nombreuses applications de l’intelligence artificielle.
L’IA peut être classée en trois niveaux de complexité différents :
Niveau 1 : Technologie capable de reconnaître des images ou de la parole.
Niveau 2 : Technologie capable de relier des données et de faire des prédictions basées sur des probabilités.
Niveau 3 : Une technologie capable de découvrir de nouvelles connexions et en tirer des enseignements.
L’intelligence artificielle fait déjà partie de notre vie de tous les jours. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des applications les plus courantes de l’intelligence artificielle que vous pourriez rencontrer sans même vous en rendre compte.
Assistants virtuels : Les assistants virtuels – comme Google Assistant ou Amazon Echo – utilisent l’IA conversationnelle et la reconnaissance vocale pour créer des expériences interactives bidirectionnelles. Vous pouvez, par exemple, demander à ajouter un événement à votre calendrier. Les différentes technologies d’IA analyseront votre discours, détermineront ce qui est pertinent, puis demanderont des informations plus détaillées avant d’ajouter l’événement à un ensemble de données structuré (le calendrier).
Smart homes : Les maisons intelligentes utilisent des appareils connectés, comme des caméras de sécurité et des thermostats compatibles avec l’IA. Google Nest, par exemple, peut apprendre les habitudes de votre foyer et ajuster la température intérieure selon que vous êtes à la maison ou au travail, éveillé ou endormi.
Recommandations de médias : Des services comme Netflix, Spotify et YouTube utilisent l’IA pour apprendre ce que les utilisateurs aiment ou n’aiment pas. Ils font ensuite des recommandations en fonction de ces informations.
Le covoiturage : Des services comme Uber et Lift utilisent l’IA pour prédire combien de temps un utilisateur devra attendre pour être pris en charge, ou combien de temps il lui faudra pour arriver à destination.
Le terme de machine learning est un terme générique désignant un type d’intelligence artificielle qui apprend par l’expérience. Les algorithmes de machine learning sont parfaits pour résoudre des problèmes complexes et à grande échelle. Cette technologie est souvent utilisée pour faire des prédictions basées sur le comportement humain ou environnemental, ou pour trouver des inefficacités ou des tendances passées inaperçues dans de grands ensembles de données.
Les systèmes de machine learning sont des systèmes spécialisés qui ne peuvent être utilisés que dans leur domaine de compétence. Comment cela fonctionne-t-il ? Le processus de machine learning nécessite un algorithme basé sur des données. Cet algorithme est ensuite « entraîné » afin qu’il puisse effectuer une tâche spécifique. Pendant que l’algorithme travaille, l’ensemble des données s’enrichit constamment au fur et à mesure que les conditions évoluent. En incorporant ces données supplémentaires, l’algorithme poursuit son apprentissage, et étend ses capacités étape par étape. C’est là que NTT DATA Business Solutions peut vous aider.
NTT DATA Business Solutions a combiné des algorithmes de machine learning, des capteurs et des prévisions météorologiques pour aider Xervon à comprendre combien de tours de refroidissement elle devait faire fonctionner à un moment donné. Cela a permis à l’entreprise d’économiser de l’argent en réduisant les coûts énergétiques. Elle a également aidé Xervon à planifier la maintenance pour les périodes où elle s’attendait à ce que les tours soient hors service.
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Thomas Nørmark Global Head of AI & Robotics
Dans le passé, la prise de décisions opérationnelles était supportée par des éléments isolés. Aujourd’hui, la situation est bien différente. Avec la multiplication des appareils connectés, la quantité de données augmente de façon exponentielle. Maximiser la valeur des grands ensembles de données est désormais le défi à relever.
Grâce aux technologies d’intelligence artificielle, vous pouvez utiliser toutes ces données pour prendre des décisions éclairées et précises et devenir une entreprise intelligente. Les données des capteurs IoT, par exemple, peuvent être combinées avec des services basés sur le cloud et dotés d’IA pour accroître l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. L’automatisation des processus robotiques (RPA) rationalise les tâches répétitives et élimine les erreurs humaines. Les assistants virtuels peuvent libérer un temps précieux pour vos employés et optimiser les services proposés à vos clients. Le machine learning peut améliorer les prévisions. Vous disposez de données abondantes mais sous-utilisées ? L’IA peut peut-être vous aider.
The logistics bridge case: Learn how NTT DATA Business Solutions used Internet of Things technology and SAP cloud resources to build a better track-and-trace solution.
The Kia Mia case: Learn how NTT DATA Business Solutions used artificial intelligence and SAP HANA
The FarmBot Network: Learn how NTT DATA Business Solutions created a platform for users of FarmBot gardens, integrating logistics, procurement, and the gardens themselves.
The Giant Hogweed Case: Learn how NTT DATA Business Solutions used intelligent technology and SAP innovations to save lives.
The XERVON cooling Towers: Learn how NTT DATA Business Solutions used machine learning to increase efficiency and better schedule maintenance.
Wolfgang Möller
Mar 13, 2023
Isabelle Wilson
Fév 16, 2023
Wolfgang Möller
Fév 06, 2023
Thomas Nørmark
Jan 04, 2023
Morten Arnesen
Déc 05, 2022
NTT DATA Business Solutions
Nov 02, 2022
Jan Ammann
Sep 05, 2022
Paul Dietrich
Juil 04, 2022
Adrian Kostrz
Juin 09, 2022
Thomas Nørmark
Oct 11, 2021
Les chatbots dotés d’une IA conversationnelle sont courants dans le service client en ligne, où ils orientent les utilisateurs en fonction des requêtes qu’ils ont tapées.
Des robots physiques, appelés assistants virtuels ou humains numériques, peuvent aussi aider vos clients dans des boutiques traditionnelles, équipés d’écrans et capables de répondre à des questions et diriger les visiteurs vers les produits qu’ils recherchent.
Les gestionnaires financiers utilisent l’IA pour accélérer les transactions et faire des prévisions de marché. Les bots peuvent faire gagner du temps sur les tâches de saisie de données, et peuvent également aider à accomplir des tâches plus complexes, en réduisant les erreurs humaines par l’automatisation des flux de trésorerie, par exemple, ou en veillant à ce que les mesures de conformité complexes et les exigences légales soient respectées.
Les chatbots et la RPA peuvent automatiser les tâches RH courantes et répétitives, comme le remplissage de formulaires, la recherche d’informations clés dans les e-mails et la saisie de données. L’IA peut aider à réduire de grands groupes de candidats à quelques candidats retenus, et la technologie peut améliorer les effectifs de votre organisation en identifiant les employés qui risquent de partir.
L’IA peut aider à la gestion de la relation client en prédisant quels clients sont sur le point de partir et pourquoi. Sont-ils des clients stratégiquement importants ? Peut-on faire quelque chose pour les satisfaire ? Avec l’IA, il est possible d’analyser quels clients ont besoin d’une attention supplémentaire à un moment donné.
L’analyse d’images peut rationaliser les processus de catégorisation et d’évaluation. Sur un site de revente de meubles en ligne, par exemple, les vendeurs doivent normalement prendre des photos de chaque chaise, identifier le designer, décrire la fonctionnalité de la chaise, détailler l’usure et fixer le prix. L’analyse d’images par IA peut gérer ces processus automatiquement.
La technologie IoT comme le track and trace a ajouté un niveau de précision aux services de livraison qui n’existait pas il y a peu. Il est désormais possible de ne pas seulement programmer le jour de la livraison, mais de prédire exactement quand un colis pourrait arriver.
Notre expert Adrian Kostrz vous partage l’étendue des capacités de la suite intelligente SAP S/4HANA et ses fonctionnalités intégrées, renforcées par l’intelligence artificielle, le machine learning et la RPA. Découvrez comment ces technologies avancées complètent le puzzle d’une entreprise intelligente et comment elles peuvent être facilement adaptées à votre business model et à vos processus.
Nous co-innovons pour apporter de nouvelles idées à différentes industries. Il ne s’agit pas d’une approche universelle, mais d’une approche unique, modulaire et itérative. Considérez-la comme une feuille de route qui vous guidera de votre point de départ, où qu’il soit, jusqu’à votre destination. Notre objectif est toujours le même : transformer l’innovation en valeur ajoutée pour nos clients.
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Thomas Nørmark
Global Head of Innovation
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