Intelligence Artificielle et intelligence humaine : une collaboration indispensable au service de votre société 

Intelligence Artificielle et intelligence humaine

Depuis quelques années, l’intelligence artificielle fait couler beaucoup d’encre. Qui n’a pas entendu parler de ChatGPT ou plus récemment d’IA générative. Nombreux sont ceux à penser que l’intelligence artificielle représente un danger pour la société. D’autres, en revanche, ont perçu les bénéfices qu’elle peut apporter. Tout est une question de perspective et d’utilisation de cette technologie. 

Et s’il s’agissait finalement d’allier le meilleur de l’intelligence artificielle et de l’intelligence humaine pour apporter des bénéfices concrets ? 

L’intelligence artificielle : brève histoire de cette technologie 

L’intelligence artificielle est une technologie assez récente. En effet, elle ne date que d’une soixantaine d’années. L’ambition de départ est de créer une intelligence artificielle capable de reproduire les mécanismes de l’intelligence humaine. Pour ce faire, elle se base sur différentes expertises telles que les mathématiques, les statistiques, les probabilités et l’informatique. 

Historique et évolutions de l’intelligence artificielle

Entre 1940 et 1960, l’intelligence artificielle – qui n’en est qu’à ses prémices – évolue considérablement.

C’est Norbert Wiener, pionnier de la cybernétique, qui est le premier à théoriser le concept considérant qu’il faut réunir les théories mathématique, électronique et l’automatisation afin de faciliter “la commande et la communication, aussi bien chez l’animal que dans la machine »

En 1950, John Von Neumann et Alan Turing créent une première technologie ancêtre de l’IA. 

Ces derniers vont faire évoluer les calculateurs à logique décimale vers des machines dîtes binaires. A travers cette innovation, ils prouvent qu’une machine peut effectuer ce qu’on lui demande. Cette nouvelle technologie servira d’ailleurs de base à l’architecture des ordinateurs contemporains.

C’est à Alan Turing que l’on doit le terme d’intelligence artificielle. Dans le cadre d’un article rédigé en 1950, “Computing Machinery and intelligence”, il pose un premier jalon sur la possibilité qu’une machine dispose d’une intelligence. 

Un temps considérée comme fascinante, l’engouement autour de cette nouvelle technologie s’essouffle en raison de la mémoire limitée des machines et de la complexité d’utiliser un langage informatique. Pour l’anecdote, l’économiste Simon Herbert, prophétisa en 1957 qu’un jour l’intelligence artificielle serait capable de jouer aux échecs avec un humain et même de le battre. Prophétie qui se réalisa 30 ans après. 

Mais c’est autour de 2010, que l’intelligence artificielle retrouve ses lettres de noblesse et prend la forme de celle que l’on utilise aujourd’hui.

Les raisons sont les suivants :

  • Les processeurs de carte graphique plus performants qui permettent de développer des algorithmes d’apprentissage performants. 
  • La digitalisation massive de la société amène des volumes de données importants et exploitables. 
  • Enfin, il y a eu le cloud computing et la big data qui ont permis de créer l’IA telle qu’on la connaît et l’utilise aujourd’hui.

Ainsi, grâce à ces évolutions technologiques, de grandes entreprises telles que IBM ou encore Google ont commencé à investir massivement dans cette technologie.

Tour d’horizon des techniques d’intelligence artificielle

Intelligence artificielle, machine learning, deep learning, IA générative… nombreux sont les termes pour parler de cette technologie. Cette multitude de termes techniques ne facilite pas la compréhension. Pire, elle favorise une certaine méfiance.

En réalité, le machine learning et le deep learning sont des sous catégories de l’IA. Plus précisément, le machine learning est une sous catégorie de l’IA et le deep learning, une sous catégorie du machine learning. Compliqué ? On vous explique !

Le machine learning
Traduction française : apprentissage automatique. Cette technique va effectuer des comportements / tâches à partir d’algorithmes programmés. Ces algorithmes vont se nourrir des datas pour apprendre et définir des modèles et scénarios automatisables. 

Le deep learning
Comme son nom l’indique, cette technique effectue un apprentissage en profondeur. Son fonctionnement s’approche de celui du cerveau et plus précisément du réseau de neurones. La technologie va analyser d’importants volumes de données avec précision, pour appréhender des concepts. Plus les couches d’analyses sont profondes, plus l’algorithme est puissant et sa capacité à apprendre et s’adapter également. 

L’IA générative
CHAT GPT, Midjourney… voici des exemples de solutions exploitants de l’IA générative. Concrètement, cette branche de l’intelligence artificielle va créer de toutes pièces du texte, des images, des vidéos ou encore de la musique… Contrairement aux autres technologies qui se limitent à des tâches spécifiques. Elle s’approche/s’inspire donc des capacités humaines pour réaliser des tâches dans des domaines variés.
Concrètement, elle va utiliser les modèles de machine learning pour apprendre des schémas qui vont lui permettre par la suite de produire des contenus semblables. 

Quelles applications de l’IA aujourd’hui ? 

L’intelligence artificielle est omniprésente dans nos vies et sans forcément nous en rendre compte nous sommes amenés à l’utiliser au quotidien. Quelques exemples d’utilisation de l’IA. 

Le service client : 

Les chatbots sont un parfait exemple de l’IA utilisée au profit d’un service client plus performant. Il va permettre aux utilisateurs d’un service ou d’une solution d’interroger le chatbot et d’avoir accès à une aide ou à des informations en temps réel. 

La traduction : 

Lorsque vous utilisez des logiciels tels que google traduction ou deepl, c’est de l’intelligence artificielle qui est derrière et qui va permettre en un temps record de traduire un texte ou encore une phrase pour vous. 

La médecine : 

L’intelligence artificielle est également utilisée par certains médecins afin d’améliorer leur diagnostic. En interrogeant des bases de données, ils peuvent infirmer, confirmer ou perfectionner leur diagnostic. 

Quelques exemples de cas d’application : la détection précoce du cancer, ou encore l’analyse des radiographies.

L’automobile : 

Avec les véhicules autonomes : bien que les véhicules ne soient pas (encore?) en circulation, ces véhicules utilisent de l’intelligence artificielle pour appréhender le danger, la situation, se diriger et prendre les bonnes décisions durant de la conduite. 

Les jeux vidéos : 

L’IA peut être utilisée pour élaborer des jeux vidéo comme des paysages ou encore des personnages. Elle permet ainsi à l’industrie de proposer des jeux toujours plus réalistes et attractifs ! 

La finance 

Lorsque vous placez de l’argent, il y a fort à parier que de l’IA se cache derrière. Grâce à sa capacité à analyser un grand volume de données et de paramètres, elle est désormais utilisée pour améliorer les placements, identifier les tendances de marché ou encore pour donner des conseils financiers personnalisés.

Les parcours digitaux et la lutte contre la fraude 

L’IA peut également être utilisée à des fins de lutte contre la fraude et d’optimisation des parcours clients. Lorsque vous ouvrez un compte en banque, il est possible que ce soit une IA qui analyse vos données personnelles. 

Zoom sur ce dernier cas d’usage ! 

L’IA au service de parcours digitaux fluides, sécurisés et optimisés

Chez VIALINK, nous utilisons de l’IA plus précisément du machine learning et du deep learning afin de fluidifier et sécuriser les parcours digitaux de nos clients.

En effet, l’Intelligence Artificielle va nous permettre d’accompagner nos clients et leurs clients sur toutes les étapes d’un parcours : de la vérification d’identité, à l’analyse du dossier jusqu’à la signature. Nous utilisons l’IA pour les 2 premiers cas d’usages. 

Cela nous permet de garantir un véritable niveau de sécurité mais également une rapidité d’exécution puisque l’IA va analyser en temps réel l’ensemble des données et leur fiabilité. 

Pour ce faire, l’IA peut réaliser des  contrôles spécifiques sur les documents,, analyser une photo et un selfie vidéo pour s’assurer qu’il n’y pas usurpation d’identité ou encore de deep fake et encore interroger des bases de données externes pour vérifier que les documents n’ont pas été volés ou perdus et ceci en temps réel….

Voici quelques bénéfices de l’IA dans les parcours clients : 

  1. La récupération et l’analyse en temps réel des données. Cela nous permet d’alerter rapidement notre client en cas de fraude documentaire et à l’identité. Il peut donc prendre des mesures rapides et adaptées. En outre, l’IA peut détecter des choses que l’œil nu ne pourrait pas analyser !

     

  2. Avec la digitalisation, les demandes sont croissantes. Il y a donc une réelle nécessité de répondre rapidement. Grâce à nos algorithmes d’IA, nous pouvons analyser un grand nombre de données tout en interrogeant des bases externes. Cela représente un véritable gain de temps pour les salariés et un gage de fiabilité pour les entreprises qui sont ainsi conformes aux réglementations en vigueur dans leurs secteurs.

     

  3. Afin que la solution soit la plus efficace possible, nous exploitons plusieurs modèles d’IA. Cela nous permet d’effectuer l’analyse la plus complète et fiable en nous approchant au maximum d’une approche d’un expert humain.

     

  4. L’accélération des contrôles et analyses pour que le collaborateur puisse se focaliser sur des tâches à plus forte valeur ajoutée et n’ait plus qu’à valider la décision.

     

  5. L’adaptabilité de la solution digitale : l’IA va s’entraîner et au fur et à mesure s’adapter aux cas d’usage et aux cas de fraude pour réaliser le contrôle le plus efficace possible. Dans la mesure où les fraudes ne cessent de croître et de devenir de plus en plus élaborées, l’IA permet de s’adapter en temps réel et de contrer les nouvelles fraudes rapidement.

     

  6. La traçabilité : grâce à une solution digitale, tous les contrôles sont tracés et prouvables. Dans le cadre d’un processus humain, il est possible que toutes les pièces ne soient pas contrôlées par erreur ou que tous les contrôles ne soient pas effectués. Ainsi, cela limite le risque d’erreur humaine ou de non conformité.

Toutefois, bien que l’intelligence artificielle représente de nombreux bénéfices : minimiser les risques d’erreur humaine, plus de fiabilité et traçabilité des contrôles, gain de temps pour le client et les collaborateurs, elle présente quelques limites. 

L’intelligence artificielle au service de l’humain 

L’humain demeure nécessaire pour un fonctionnement optimal de l’intelligence artificielle. 

En effet, afin d’être pleinement efficace, l’intelligence artificielle doit disposer de certaines éléments : 

  • Des documents lisibles afin d’éviter les faux positifs pouvant fausser les résultats et l’algorithme. 
  • De données de qualité afin d’alimenter l’algorithme et le rendre toujours plus efficace. 
  • Tous les contrôles ne sont pas automatisables à 100% et ne peuvent pas égaler une expertise humaine. Aussi, en bout de chaîne, une fois l’analyse effectuée, un humain doit effectuer la validation finale. Une solution digitale peut traiter la masse et détecter un maximum d’éléments mais pas la totalité.

Enfin, avec la RGPD, et dans le cadre de la protection des données personnelles, il est possible qu’un client refuse d’effectuer le parcours en ligne et préfère échanger avec un humain.

Ainsi l’IA est un outil d’aide à la prise de décision et ne peut garantir une fiabilité à 100%. L’humain demeure donc indispensable, d’une part pour entraîner l’IA, et d’autre part, pour contrôler son analyse ! Sur des tâches à plus forte valeur ajoutée donc !

Vous souhaitez en savoir plus sur la solution de VIALINK ? 

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