Le système expert est-il surutilisé ? C’est peut-être au début lorsque les entreprises de cloud computing ont commencé à proposer l’IA en tant que service. Le cloud l’a rendu peu coûteux et facilement accessible aux concepteurs d’options. En conséquence, l’IA s’est retrouvée dans des applications qui n’avaient pas besoin de capacités d’IA et la solution s’est avérée moins précieuse. Cela ressemble à l’installation de freins de course haut de gamme et coûteux sur un véhicule sous-compact. Les voitures et le camion s’arrêteront tout simplement bien avec des freins d’origine ; les modèles haut de gamme gaspillent simplement de l’argent et des ressources.
Aujourd’hui, nous comprenons mieux l’utilisation pratique de l’IA : quand elle s’avérera bénéfique et quand elle ne le sera pas. Les services d’entreprise qui trouvent normalement le plus de valeur avec l’IA basée sur le cloud incluent :
Applications d’entreprise avec des modèles prospectifs dans de grandes quantités de données. Il peut s’agir de nouveaux modèles issus de nouvelles informations ou de nouveaux modèles qui émergent en fonction de ce qu’un moteur d’IA traite déjà et découvre progressivement. Plus il y a de données analysées et plus le système d’IA détermine de modèles, meilleur est le moteur d’IA. Nous le voyons dans nos vies : nos véhicules profitent de nos habitudes de conduite pour ajuster en conséquence le freinage et la vitesse. Les thermostats intelligents identifient de bien meilleurs modèles d’utilisation, ajustant le niveau de température en fonction des choix passés et des conditions météorologiques actuelles.
La production d’informations et/ou de compréhension inédites. Les détaillants exploitent en ligne moteurs de suggestion pour mieux déterminer avec qui ils se connectent et recommander des services et des produits que l’utilisateur est susceptible d’acquérir. Sur la base du comportement du consommateur, ces moteurs peuvent déterminer les données démographiques du consommateur, telles que l’âge, la préférence sexuelle, le revenu, la région et même le niveau d’éducation et s’ils ont un conjoint ou des enfants. Ces moteurs peuvent augmenter les ventes, souvent de 20 % ou plus. Cette technique « instruite » consistant à vous inciter à acheter des objets supplémentaires arme l’IA.
Un ensemble de données existant combiné à la capacité de l’IA à déterminer une toute nouvelle signification. C’est pourquoi l’IA existe en premier lieu. La majorité des entreprises savent qu’elles disposent de données importantes, mais elles n’ont pas vraiment compris comment exploiter leur valeur. Les données sont au cœur de tous les systèmes basés sur l’IA, mais elles sont rarement prises en compte en tant que telles. Si vous comprenez qu’il existe de bien meilleures méthodes pour tirer parti de vos données de service et recueillir des informations qui ne sont pas toujours évidentes, alors vous pouvez saisir la valeur de l’IA et du cloud.
Notifier ce que vous ne voyez pas. Vous ne voyez pas d’applications d’entreprise standard avec des systèmes d’IA intégrés, que vous ayez besoin d’IA ou non. Je vois l’IA dans les systèmes tactiques d’entreprise où la valeur de l’IA n’est tout simplement pas là. Cela augmente vos coûts et vos risques.
Les méthodes conventionnelles de définition du raisonnement et des habitudes d’application fonctionnent tout simplement très bien, et vous économiserez le coût supplémentaire de l’utilisation de l’IA, qui est d’environ 35 % de plus. Oui, même dans le cloud.
Les entreprises doivent gérer les réalités de l’IA : ce n’est pas parce que vous pouvez que vous devez. J’espère que beaucoup d’entre vous se posent cette question spécifique à mesure que l’innovation devient plus accessible et nous permet donc plus de chances de faire des erreurs avec elle.
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