• Lorsque le prix n’est fixé que par l’algorithme, les ventes augmentent de quelques points. 
• Lorsque le prix est recommandé par l’algorithme et ajusté par les équipes de vente locales, les résultats sont deux fois meilleurs qu’avec l’algorithme seul ! 

C’est donc la combinaison de l’expérience terrain, de l’intuition humaine et de la puissance de calcul qui produit les meilleurs résultats. D’ailleurs, Arti Zeighami se dit davantage préoccupé par les défis business que par les défis technologiques. Il ne consacre que 10% de son temps à l’IA et s’investit à 70% sur les personnes et les processus. N’oubliez pas l’humain pour tirer pleinement parti de vos déploiements d’IA ! 

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• Cette absence d’humour limite l’utilité d’outils d’analyse du langage : le chatbot qui vous renseigne sur les horaires de train ne perçoit pas votre ironie et l’application analysant les commentaires clients sur vos produits passe à côté des sarcasmes. 
• Elle limite aussi vos interactions avec les robots : l’isolement et le vieillissement de la population touchent de plus en plus de personnes et des pays comme le Japon déploient des robots destinés à rompre la solitude. Mais, sans humour, ils passent à côté d’une partie de leur mission de distraction. 

Si vous craignez de voir votre métier disparaître à cause de l’automatisation, devenez humoriste ! 

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Aurez-vous toujours besoin de comprendre ? #Complexité

Le deep learning révolutionne la prédiction, offrant des niveaux de fiabilité et de précision hors d’atteinte pour les moyens humains traditionnels. Deep Patient peut vous conseiller de prendre un traitement en prévention d’une pathologie dont vous n’avez pas exprimé le moindre signe précurseur, Paws aide les rangers à vous retrouver s’il vous prend l’idée d’aller braconner dans un parc national et plusieurs entreprises proposent des intelligences artificielles capables de déterminer le sexe des poulets âgés de quelques heures (afin « d’écarter » les mâles plus difficiles à engraisser). Le plus remarquable dans ces outils d’intelligence artificielle est leur capacité à s’auto-organiser pour apprendre. Ceux qui les ont conçus leur ont « dit » ce qu’ils devaient chercher, ils les ont nourris de pétaoctets de données… Mais ils ne leur ont pas expliqué le mode d’emploi de ces données. Tout simplement parce qu’ils ne le connaissent pas eux-mêmes. Pour des humains qui ont été éduqués dans la croyance que tout était explicable, que nous pouvions comprendre comment les événements surviennent et que nous pouvions donc les provoquer ou les stopper, la multiplication de ces oracles numériques autonomes et opaques peut sembler déstabilisante… À brève échéance nous aurons à revisiter nos modèles prédictifs[1]et imaginer de nouveaux schémas de décisions qui ne seront plus basés sur des faits connus mais sur des signes.

Chercherez-vous à garder un coup d’avance ? #Inanticipation

[1]Voir notre dossier « l’IA, cet allié qui va muscler vos prédictions », Business Digest n°287, juin 2018.

Extrait de Business Digest N°299, septembre 2019

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Donc, que feriez-vous si votre IA, après entrainement, ne distingue pas un chiot d’un chat ? La tentation serait de la bourrer de nouvelles données. Mais cela la rend-il plus intelligente pour autant ? Solignac fait un joli parallèle : « C’est comme si, pour apprendre à un enfant à lire, on se contentait de le laisser seul avec des centaines de livres. Et, si, face à l’échec, on décidait d’en rajouter quelques centaines supplémentaires ! »

En clair, ne confondez surtout pas énormes volumes de données et intelligence : les algorithmes les plus efficaces savent sélectionner la bonne info pour prendre une décision. À quand une IA qui ressemblera plus à un cerveau humain qu’a un super analyste statistique ? Certains l’ont prédite pour dans 20 à 30 ans, d’autres l’annoncent pour 2020 ……

En savoir plus :

« Pourquoi le machine learning n’aura jamais tort », février 2019, et « Il n’y a pas une once d’intelligence dans l’IA », (Usbeck & Rica, juin 2018.)

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