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Comprendre les cas d'utilisation de l'IA/AA

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L'intelligence artificielle (IA) fait généralement référence à des processus et à des algorithmes capables de simuler l'intelligence humaine, notamment en imitant des fonctions cognitives telles que la perception, l'apprentissage et la résolution de problèmes. L'apprentissage automatique (AA) et l'apprentissage profond sont des sous-catégories de l'intelligence artificielle qui utilisent des algorithmes pour identifier des schémas et établir des prédictions dans un ensemble de données. Dans des conditions idéales, l'apprentissage automatique permet aux êtres humains d'interpréter des données plus rapidement et plus précisément qu'ils ne seraient capables de le faire seuls.

L'IA/AA transforme rapidement le mode de fonctionnement des entreprises avec des applications aux multiples utilisations au sein de toutes les équipes et dans tous les secteurs. Avant d'utiliser des technologies d'IA/AA, il est essentiel de bien comprendre leurs avantages et les difficultés qu'elles peuvent poser au niveau des processus et charges de travail des entreprises.

Les technologies d'IA/AA sont de plus en plus utilisées pour simplifier, améliorer et mettre à l'échelle une multitude de fonctions métier, notamment :

  • Données et analyse : les technologies d'IA/AA permettent d'automatiser la saisie, le stockage et la sécurisation des données tout en rassemblant des données d'analyses prédictives sur l'activité. 
  • Assistance à la clientèle : les chatbots et les systèmes de classification des appels utilisent le traitement du langage naturel pour servir rapidement les clients et transmettre les demandes complexes aux canaux appropriés. 
  • Exploitation : le RPA (automatisation robotisée des processus) correspond à l'utilisation de robots logiciels pour exécuter des tâches répétitives auparavant effectuées par des humains. Associé à l'IA, il permet d'analyser des ensembles de données non structurées avec une rapidité et une précision impossibles à obtenir manuellement.
  • Marketing et vente : les algorithmes d'apprentissage profond aident les équipes marketing à recueillir des données d'analyses sur les consommateurs afin d'élaborer les stratégies et de personnaliser les campagnes. L'IA peut aussi traiter des informations qui permettent aux équipes commerciales de développer rapidement des prospects. 
  • Ressources humaines : les bots entraînés avec des modèles de fondation peuvent faciliter l'examen des profils des candidats au cours du processus d'embauche. Les enquêtes de satisfaction du personnel peuvent également être recueillies et analysées à l'aide de réseaux de neurones artificiels afin d'opérer plus rapidement des changements positifs. 

Pour mettre en œuvre ces solutions, il faut pouvoir atténuer les principaux problèmes de l'IA/AA, notamment les biais et le phénomène de la « boîte noire ». Ces problèmes peuvent être particulièrement difficiles à résoudre dans des secteurs réglementés tels que la santé, la justice pénale et la finance. Plus les entreprises déploient des solutions d'IA/AA pour améliorer leur productivité et leurs performances, plus il est essentiel de mettre en place des stratégies pour minimiser les biais et renforcer la transparence. Cette approche nécessite d'abord un réentraînement et une maintenance à un rythme régulier, ainsi que des processus de conception inclusifs et une prise en compte réfléchie de la diversité représentative au sein des données collectées.

Les nouvelles avancées en matière d'IA peuvent améliorer l'état des patients en permettant aux médecins et aux autres professionnels de santé de réaliser des diagnostics et des plans de traitement plus précis. Voici quelques-uns des avantages de l'IA pour les patients, les prestataires de soins et les organismes de santé :

  • Accélération des diagnostics : l'utilisation des informations tirées des données par les algorithmes d'IA et les analyses prédictives en temps réel peut accélérer les diagnostics. Les patients bénéficient ainsi d'un traitement plus rapidement. 
  • Développement de l'accès aux offres de soins de santé : grâce aux diagnostics assistés par IA, davantage de patients peuvent bénéficier de soins. Par exemple, avec la radiologie et l'imagerie médicale assistées par IA, un plus grand nombre de professionnels pourraient interpréter les clichés, ce qui diminuerait la pression sur un petit nombre de spécialistes et permettrait à plus de patients de bénéficier de ces technologies.
  • Développement de médicaments et recherche clinique : les outils d'IA informatiques peuvent améliorer les approches par essais et erreurs dans le cadre des études cliniques et du développement pharmaceutique, et permettent l'utilisation de modèles plus rapides et plus efficaces pour surveiller le processus dans son intégralité. 

Les technologies d'IA/AA sont de plus en plus utilisées pour rationaliser le secteur des télécommunications, par exemple pour optimiser les performances du réseau 5G et améliorer la qualité des produits et services. Voici quelques cas d'utilisation :

  • Qualité du service : les technologies d'IA sont utilisées pour optimiser les performances du réseau. Elles analysent les données recueillies par les opérateurs sur le volume du trafic, les ralentissements et les interruptions de service. Elles exploitent ensuite ces données pour suggérer des actions à mener. 
  • Améliorations audiovisuelles : le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur peuvent améliorer la clarté de l'audio et de la vidéo, pour une meilleure qualité des appels. 
  • Prévention de la perte de clientèle : sur la base des appels avec des clients actuels ou potentiels, la technologie de reconnaissance vocale peut effectuer une analyse des sentiments afin de comprendre les comportements qui conduisent à un abandon ou à un renouvellement de produit ou de service. Cette application peut être utile à d'autres secteurs. 

L'automatisation intelligente transforme la façon dont les entreprises fabriquent leurs produits, de l'atelier aux entrepôts, en passant par les itinéraires d'expédition.

  • Robots : de plus en plus de robots industriels sont installés dans les usines et les sites de production pour réduire la charge des tâches répétitives ou dangereuses pesant sur le personnel, comme le tri de colis ou la manipulation d'outils lourds. Ces robots réduisent aussi les risques d'erreurs humaines.
  • Gestion des chaînes d'approvisionnement : les technologies d'apprentissage automatique peuvent examiner la logistique des chaînes d'approvisionnement et assurer la gestion des stocks afin de déterminer les meilleurs moments pour l'expédition et le stockage.
  • Analyse industrielle : l'analyse industrielle peut s'appuyer sur les algorithmes d'IA/AA afin de faire le point sur les performances de fabrication du début à la fin pour identifier les goulets d'étranglement et mettre en place des workflows plus efficaces.

Les technologies d'IA/AA aident les organismes publics du monde entier à relever des défis de taille et à servir les intérêts de la population. 

  • Amélioration des services publics : les outils d'IA/AA recueillent des données sur l'utilisation et l'efficacité des services publics, tels que les transports, la collecte des déchets et les services sociaux, et les exploitent pour améliorer ou créer des offres. 
  • Gestion des données : le traitement du langage naturel est un outil utile pour trier et gérer les informations publiques. Il permet de réduire le temps et les efforts nécessaires pour comprendre des données qualitatives. Les solutions de cybersécurité basées sur l'IA permettent également de limiter l'exposition aux menaces et de diminuer le temps de réponse, pour une meilleure qualité des données publiques. 
  • Élaboration de politiques basée sur les données : les capacités prédictives des outils d'IA/AA permettent d'orienter les politiques publiques avec des prédictions reposant sur des données et des solutions fondées sur des preuves. 

Au quotidien, nous interagissons avec les technologies d'IA/AA sur les sites de commerce de détail et en ligne sous les formes suivantes :

  • Recommandations personnalisées : les technologies d'IA/AA suivent le comportement des clients en ligne et utilisent ces informations pour fournir des recommandations personnalisées via les publicités numériques ou les interactions sur site. 
  • Chatbots : les chatbots peuvent améliorer l'expérience client et servir pour l'automatisation des ventes. Ils utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre les besoins du client et l'aider à trouver ce qu'il cherche. 
  • Paiement automatisé : certaines enseignes utilisent l'IA pour faciliter le paiement, en donnant la possibilité aux clients de scanner directement les articles pour leur facturer le montant correspondant.

La popularité croissante des véhicules électriques et autonomes s'est accompagnée d'une nécessité de mettre au point une programmation sûre et novatrice pour amener les utilisateurs à destination.  

  • Perception des véhicules et aide à la conduite : les outils de vision par ordinateur tels que les détecteurs d'angle mort et les systèmes de freinage intelligents aident les conducteurs à détecter les objets qui les entourent (autres véhicules, piétons, obstacles) et à y réagir. 
  • Voitures sans chauffeur : les technologies d'IA/AA sont essentielles pour rendre les véhicules autonomes sûrs pour les conducteurs et les personnes à proximité, au moyen de régulateurs de vitesse, de la navigation, de systèmes d'avertissement de changement de voie ou de freinage automatique. 
  • Entretien préventif : les algorithmes d'AA collectent les données du véhicule pour prédire les pièces susceptibles de se détériorer et recommander la réalisation d'un entretien à l'avance. 

Si les technologies de traitement du langage naturel telles que ChatGPT sont prisées pour la rédaction et la recherche académiques, l'IA/AA peut s'utiliser de bien d'autres manières pour faciliter l'apprentissage.

  • Conception de cours intelligente : l'IA générative peut aider les enseignants à trouver et organiser les éléments nécessaires à un cours. Elle peut également servir à créer des contenus de cours et des devoirs. 
  • Assistants de recherche : dans le cadre de la recherche, les outils d'IA peuvent servir d'assistants virtuels qui parcourent Internet et les bases de données afin de trouver des supports d'apprentissage pertinents et d'identifier des sujets d'intérêt particuliers.  
  • Assistance pédagogique : les outils d'IA/AA peuvent faciliter l'accès à une assistance pédagogique pour les étudiants qui ont besoin d'aide en créant des supports d'apprentissage et des contrôles de connaissances personnalisés. 

Les organismes de services financiers utilisent l'IA/AA pour développer des applications qui offrent des résultats mesurables, comme l'augmentation de la satisfaction des clients, la diversification des offres de service et le renforcement de l'automatisation métier. 

  • Détection des fraudes : les établissements bancaires s'appuient sur l'AA pour détecter les transactions frauduleuses et dangereuses, et alerter les clients en temps réel. Ils peuvent aussi recourir à une technologie de reconnaissance vocale qui apprend les caractéristiques vocales uniques d'un utilisateur afin de protéger les comptes et d'autoriser l'accès aux bonnes personnes. 
  • Facturation : l'IA permet d'automatiser la facturation et les tâches administratives répétitives, avec à la clé une réduction des coûts et des erreurs. 
  • Investissement : les sociétés d'investissement utilisent l'apprentissage profond pour identifier des possibilités d'investissement et améliorer leurs algorithmes afin d'augmenter la précision des prévisions.

Si tous les secteurs ne tireront pas parti des mêmes applications de l'IA/AA, ils auront tous besoin d'une base adaptée pour mieux en profiter. 

La solution Red Hat OpenShift est une plateforme unifiée qui permet de créer, moderniser et déployer des applications à grande échelle. Elle accélère le cycle de vie des projets d'IA/AA et la distribution d'applications intelligentes, et offre ainsi aux équipes de science des données l'agilité, la flexibilité, la portabilité et l'évolutivité dont elles ont besoin pour entraîner, tester et déployer des modèles en production.

Gamme de produits basée sur l'IA, Red Hat OpenShift AI fournit des outils pour le cycle de vie complet des expériences et modèles d'IA/AA, notamment la solution Red Hat OpenShift Data Science, une plateforme Open Source d'apprentissage automatique pour le cloud hybride. Dans un environnement entièrement pris en charge, les équipes de science des données et de développement peuvent mettre en œuvre les meilleures pratiques MLOps pour entraîner, déployer et surveiller rapidement les charges de travail et modèles d'AA, sur site et dans le cloud public.

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