Le robot représente la mascote de l’intelligence artificielle, mais au delà de cet aspect, elle renferme une facette complexe liée à la science des données.
L’intelligence artificielle (IA) fait référence à des systèmes ou des machines qui imitent l’intelligence humaine pour effectuer des tâches et qui peuvent s’améliorer en fonction des informations collectées grâce à l’itération. L’IA est davantage liée au processus et à la capacité de réflexion et d’analyse de données approfondies au maximum qu’à un format ou une fonction particulière. Bien que l’IA évoque des images de robots ultra-performants ressemblant à des humains et envahissant le monde, l’IA n’est pas destinée à nous remplacer. Elle vise à améliorer de manière significative les capacités et les contributions humaines. Cela en fait un atout commercial très précieux.
La data science est un sous ensemble de l’IA qui désigne les domaines interconnectés des statistiques, des méthodes scientifiques et de l’analyse des données. Tous ces éléments sont utilisés pour extraire du sens et des perspectives.
Prenons l’exemple suivant : Comment savoir quel utilisateur sera tenté d’acheter un tel produit?
On peut savoir cela en analysant les données que l’ont possède sur l’utilisateur en question.
Le processus complet pour répondre à cette problématique sera considéré comme étant de l’IA. On va utiliser les data sciences pour savoir quelles données traiter et sous quelle forme. Une fois ces données récoltées dans la bonne forme, on va les passer à un algorithme d’apprentissage automatique (on ne va pas les traiter à la main => automatique, et on ne va pas non plus spécifier les règles à la main => apprentissage) .
Voilà le lien entre les trois. Dans l’application concrète on peut considérer le machine learning et les data science comme faisant partie du champs “intelligence artificielle” au même titre que les statistiques et les probabilités font partie du champs des mathématiques . Après les avis divergent sur la définition même d’IA, qui devient de plus en plus complexe.
La technologie de l’IA améliore les performances et la productivité de l’entreprise en automatisant des processus ou des tâches qui nécessitaient auparavant des ressources humaines. L’intelligence artificielle permet aussi d’exploiter des données à un niveau qu’aucun humain ne pourrait jamais atteindre. Cette capacité peut générer des avantages commerciaux substantiels. Par exemple, Netflix utilise le machine learning pour personnaliser son service, ce qui lui a permis d’accroître sa clientèle de plus de 25 % en 2017. La plupart des entreprises ont fait de la data science une priorité et investissent massivement dans ce domaine. Dans la récente enquête de Gartner auprès de plus de 3 000 responsables informatiques, les personnes interrogées ont classé les analytiques et la business intelligence comme principales technologies de différenciation pour leur entreprise. Les responsables informatiques interrogés considèrent que ces technologies sont stratégiques pour leur entreprise, ce qui explique qu’elles attirent la majorité des nouveaux investissements. L’IA est exploitable dans la plupart des fonctions, entreprises et secteurs d’activité. Elle comprend des applications générales et spécifiques aux secteurs, par exemple : Utilisation de données transactionnelles et démographiques pour prédire la somme que certains clients dépenseront au cours de leur relation avec une entreprise (ou la valeur du cycle de vie des clients) Optimisation des tarifs en fonction du comportement et des préférences du client Utilisation de la reconnaissance d’images pour identifier des signes de cancer sur des images radiologiques
