L'IA et le Machine Learning as-a-service sont indispensables pour aider les entreprises à surmonter les difficultés économiques actuelles

Si certains doutaient encore de l’impact de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning, non seulement sur les entreprises mais aussi sur la société dans son ensemble, l’engouement autour de l’outil ChatGPT d'OpenAI a balayé ces doutes.

Cependant, la question n'est pas de savoir "quand" les entreprises intègreront ces technologies, mais "comment" et à quelle vitesse. La sélection, l’achat et l’intégration de ces innovations au sein d’une organisation demandent des ressources et un temps considérables. Les données constituent par ailleurs le carburant indispensable pour tirer pleinement parti des outils d’IA et de Machine Learning. La façon dont elles sont organisées et exploitées optimise la prise de décisions au sein de l’organisation.

Les technologies existantes constituent donc un obstacle de taille au progrès et freinent parfois les chefs d'entreprise à adopter une approche "rip and replace" en raison des investissements existants. Cela peut conduire à l'inertie, motivée par l'incertitude de la stratégie informatique et la peur de l'échec en raison d'erreurs coûteuses.


L’innovation technologique : vecteur de progrès des entreprises

Pour tirer pleinement parti des outils d’IA/ML, les organisations ont besoin d'accéder à des données pertinentes et de qualité pour alimenter leurs modèles d'apprentissage automatique et prendre des décisions éclairées. Les silos de données, les processus manuels et le manque de compétences numériques internes peuvent conduire à un environnement manquant de confiance et de capacités.

Les technologies liées au cloud, à l'intelligence artificielle et au métavers infusent désormais de nombreuses organisations et continueront de façonner notre avenir. Les grandes entreprises se tournent vers celles-ci pour favoriser la résilience, accélérer la croissance, optimiser les opérations et réinventer leur capacité d'innovation. Dans un contexte d'incertitude économique, de nombreuses organisations s'efforcent de trouver des moyens d'utiliser la technologie pour améliorer leurs opérations et leur avantage concurrentiel.


Surmonter les principaux défis grâce à l'analyse augmentée

En modernisant les capacités de veille stratégique et en passant à un modèle AI/ML-as-a-service, les entreprises peuvent rapidement se mettre au diapason de l'analytique avancée. De par sa conception, ce modèle démocratise et décentralise également les données. Il n'exige pas une transformation complète, mais peut aider les organisations à démocratiser l’accès aux données. En fournissant des outils d'IA/ML en tant que service, les organisations donnent à un plus grand nombre de personnes un accès aux données. Cela signifie que les connaissances et les capacités liées aux données ne sont plus limitées à quelques spécialistes de la science des données, mais peuvent être utilisées par des équipes et des individus à travers toute l'organisation. Cela contribue à favoriser une culture orientée sur les données.

L’analytique augmentée utilise des outils Low code/ No code tirant parti de l’IA et de l’apprentissage automatique pour automatiser les tâches effectuées au cours du flux de travail de l’analyse des données et permet ainsi aux utilisateurs d’exploiter des sources de données plus larges. L’analytique augmentée améliore ainsi les capacités d'analyse, tout en minimisant les biais humains, en accélérant la compréhension et la prise de décision. Cela peut conduire à la fois à une réduction des coûts opérationnels et à des décisions plus précises et plus approfondies. L’automatisation ouvre ainsi la voie à de meilleures synergies entre l’homme et la machine.

Compte tenu des défis économiques actuels, la capacité à fournir des flux de travail plus intelligents et plus dynamiques sera un facteur de différenciation pour les entreprises. Grâce à cette approche holistique de la gestion des données, les organisations ont la possibilité de planifier et réagir plus efficacement aux changements du marché. Cela pourrait faire toute la différence face à la volatilité des économies et à l'incertitude de la supply chain.