Intelligence Artificielle : définitions et applications

Aujourd’hui le terme d’intelligence artificielle est très tendance pour évoquer les technologies développées dans de nombreux domaines. Mais quels en sont ses usages concrets ?

Pour le savoir, nous nous sommes rendus le jeudi 04 octobre à une conférence organisée par le CA Atlantique Vendée sur l'intelligence artificielle “L’IA : Du buzzword aux applications business concrètes”. La conférence, organisée en tables rondes, explorait le concept de l’IA, ses technologies et ses applications pour une entreprise intelligente.

Nous avons assisté à la table ronde intitulée « De la recherche à l’opportunité : comment transformer les avancées de la recherche en cas business concret ? » avec la participation de l’Université de Nantes, du groupe CGI, de Logiroad et de Stampyt.

Quelle définition de l’IA ?

Les intervenants présents lors de cette table ronde nous ont présenté leur activité et leur vision de l’IA.

Stampyt est une startup spécialisée dans la photographie automobile. L’entreprise propose à ses clients des solutions de détourage pour mettre en avant la voiture chez le concessionnaire. Pour Stampyt, l’objectif de l’IA est d’arriver à faire faire une tâche à une machine que seul l’humain savait faire auparavant. La machine est alors là pour soulager le travail de l’humain et lui éviter des tâches répétitives et inintéressantes.

La startup Logiroad est une société spécialisée dans la gestion préventive des routes, leur entretien et l’exploitation des réseaux routiers. Ils agissent notamment pour améliorer le comptage et la connaissance des flux. Chez Logiroad, l’IA est utilisée comme une boîte noire pour apprendre à la machine à reconnaitre sur une route ce qu’est un piéton, un camion et une voiture et de pouvoir les identifier et les compter.

Enfin, une autre définition de l’IA proposée lors de cette table ronde est le fait qu’une machine soit capable de réaliser les mêmes tâches que l’humain mais d’une façon plus rapide. L’IA existe ainsi depuis les années 1950s mais deux leviers permettent d’accélérer l’IA depuis plusieurs années :

  • La puissance de calcul des ordinateurs incomparable avec celle des années 50 ;
  • La quantité, le stockage et la gestion des données.

L’objectif pour les entreprises est donc aujourd’hui d’aligner la vision interne de l’IA et la façon dont elles peuvent l’utiliser.

Des applications business concrètes

Stampyt nous a proposé une première application concrète de l’IA. Cela a commencé avec l’identification d’un besoin client : les concessionnaires prennent des photos des véhicules avant de les mettre en vente. Toutefois, il est très fréquent que ces photos soient de mauvaise qualité et ne mettent pas le véhicule en valeur. L’idée est donc d’amener le laboratoire photo à la concession pour “mettre la voiture dans un écrin”.

Stampyt a ainsi mis en place un logiciel qui soit capable de détourer jusqu’à 120 photos de la même voiture pour proposer une vision 360 du véhicule et immerger l’acheteur. Ce travail était auparavant délocalisé dans des pays à bas coûts. L’IA permet alors d’internaliser cette tâche et d’obtenir un résultat quasi parfait et bien plus rapide qu’avec un humain.

Toutefois, l’intervenant de chez Stampyt nous a alertés sur les limites de l’IA. En effet, l’humain doit toujours superviser la machine et cette dernière n’est pas encore capable de réagir lorsqu’un cas inconnu se présente à elle.

Chez Logiroad, l’IA permet de remplacer la mesure de trafic par compteur pneumatique ou humain sur le terrain. Une caméra pourra alors exécuter cette tâche et l’IA permettra de traiter l’image pour identifier et reconnaître les véhicules mais pourra aussi agir comme vidéo surveillance des routes. Cette application permettra donc de soulager les gestionnaires routiers d’activités longues, répétitives et ennuyantes, permettre une activité en continue (contrairement au compteur pneumatique) et enfin améliorer le quotidien des usagers sur la route en leur procurant des informations en continu sur les flux de circulation.

L’Université de Nantes nous a également proposé un exemple original d’utilisation de l’IA. Les chercheurs de l’Université ont récupéré de nombreux registres de la Comédie Italienne du 17e siècle. L’objectif était de numériser ces documents de façon automatisée. De nombreux défis se sont posés : le scripteur des documents n’était jamais le même, le fond des images était très abimé et les documents étaient écrits en différentes langues (vieux français, vénitien et italien). Les chercheurs de l’Université de Nantes ont donc mis au point un système qui soit capable de décrypter les registres et d’identifier le nom de la pièce. L’IA permet alors d’améliorer l’accès à la connaissance.

L’intervenant de la CGI a évoqué deux cas concrets. Le premier est celui d’un distributeur qui réalise une prévision des ventes. Il s’est aperçu qu’il existait un écart de 10% entre ses prévisions et les ventes effectives. Cet écart pose un problème sur la gestion des stocks et génère des coûts importants pour l’entreprise. Le but est alors de réduire cet écart grâce à l’IA et au machine learning. Cette nouvelle technologie intègre des paramètres comme la météo, les vacances scolaires etc. Sa mise en place a été très profitable au distributeur qui a vu son écart prévision-réalité réduit à 5%.

Le deuxième cas concret proposé par la CGI est l’utilisation de l’IA pour fournir un outil de traduction simultanée, notamment pour des opérations militaires. Cet outil doit pouvoir identifier et traiter jusqu’aux langues les plus reculées comme les dialectes arabes. L’IA permettra d’isoler la voix de la personne qui parle, reconnaître la langue qu’elle parle puis en extraire un texte qui pourra être traduit en voix. Enfin, le logiciel permet de transformer cette traduction en voix à nouveau.

Quels verrous technologiques pour l’IA aujourd’hui ?

Au niveau de la retranscription du langage, le problème de l’analyse sémantique a été levé très récemment. Aujourd’hui, l’un des plus gros enjeux pour l’intelligence artificielle est de comprendre les différents sens des mots et l’environnement dans lequel la machine évolue. Le rêve (ou cauchemar?) est maintenant de créer des machines complètement autonomes qui ne nécessitent plus de supervision humaine.

Pour en savoir plus sur cet aspect de l’IA n’hésitez pas à consulter Humanisation de l’IA : Jusqu’où peut-on aller ?

Vous trouverez d’autres exemples d’utilisation de l’IA en entreprise dans la revue de presse du 6 février.

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