Comment les entreprises utilisent l'intelligence artificielle

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ChatGPT et l'intelligence artificielle générative (IA) sont devenus un sujet brûlant ces derniers mois, mais les consommateurs et les entreprises utilisent l'IA depuis plusieurs années. Il est utilisé lorsqu'Amazon ou Netflix fournissent des recommandations, ou via l'utilisation d'assistants vocaux tels que Siri ou Alexa. Cet article examinera la manière dont de nombreux secteurs et entreprises différents utilisent déjà l'IA dans le cadre de leurs processus et offres commerciaux quotidiens.

L'IA transforme l'avenir de l'agriculture

L'IA dans l'agriculture est utilisée pour améliorer la productivité agricole de trois manières principales : la robotique agricole, la surveillance des sols et des cultures et l'analyse prédictive.

John Deere a passé les dernières décennies à investir dans la technologie et la robotique pour développer et lancer les premiers tracteurs entièrement automatisés au CES 2022. En appliquant des données de formation d'IA et d'apprentissage automatique de haute qualité adaptées à l'agriculture, les tracteurs autonomes peuvent entreprendre des tâches telles que cultiver, la fertilisation, la récolte et la plantation avec une intervention humaine minimale. Monarch Tractor, une start-up basée aux États-Unis, développe également des tracteurs autonomes, avec le soutien de CNH Industrial.

Une autre utilisation importante de l'IA est l'agriculture de précision utilisant l'analyse prédictive. Combinée aux données de capteurs en temps réel et aux données d'analyse visuelle des drones, l'IA peut fournir aux agriculteurs des indications prospectives pour améliorer la prévision du rendement des cultures et détecter les infections par les ravageurs et les maladies. Récemment, PepsiCo (États-Unis) s'est associé à Cropin (Inde), un fournisseur de logiciels en tant que service (SaaS), pour lancer un modèle d'intelligence des cultures pour l'Inde qui utilise l'analyse prédictive de l'IA pour améliorer le rendement de la pomme de terre.

L'IA est le moteur de l'innovation dans le secteur automobile

L'IA a un large éventail d'applications pour l'industrie automobile, de la conception, de la production et de la maintenance des véhicules à l'infodivertissement et à la conduite autonome.

Les algorithmes d'intelligence artificielle, combinés aux entrées de capteurs (y compris LiDAR) et de caméras, peuvent déjà diriger des véhicules autonomes dans des zones prescrites et autonomes. La BMW X5, la Tesla Model S et la Cadillac Escalade de GM fonctionnent désormais au niveau 2 ou 3 des cinq niveaux de conduite autonome. Cela signifie qu'ils nécessitent toujours l'attention du conducteur à plein temps, mais fournissent une assistance pour la direction, le freinage, l'accélération et le régulateur de vitesse adaptatif. Pendant ce temps, Cruise (États-Unis ; propriété de GM), Waymo (États-Unis ; propriété d'Alphabet) et Pony.ai (Chine) font partie des entreprises qui expérimentent des robotaxis sans conducteur de niveau 4 dans des villes allant de Phoenix, en Arizona, à Pékin, en Chine.

En termes de fabrication, l'IA est utilisée pour la conception de véhicules, les solutions de flux de travail et la robotique sur les chaînes de production. BMW (Allemagne), Toyota (Japon) et GM font partie de ceux qui déploient des systèmes de vision artificielle, qui utilisent l'IA pour l'inspection automatique et aident à détecter les produits défectueux. L'IA alimente également les systèmes d'infodivertissement embarqués, permettant la navigation, la sécurité grâce à la reconnaissance biométrique et la surveillance de la conduite pour les assureurs.

L'IA a contribué à fluidifier la logistique et la vente au détail

Amazon (États-Unis) utilise l'IA pour la logistique prédictive depuis plusieurs années maintenant, après avoir breveté la technologie en 2014. Le géant de la vente au détail en ligne analyse les données des clients afin de prédire la demande de marchandises, afin qu'il puisse préparer et expédier les produits pour livraison dans quelques heures après l'achat. Des détaillants tels que Walmart (États-Unis) utilisent des outils d'intelligence artificielle pour prévoir et planifier les niveaux de stock, non seulement en analysant la demande, mais également en numérisant des images et des vidéos à partir des caméras des magasins. Les entreprises de consommation utilisent l'IA et les données de géolocalisation pour améliorer la transparence de leurs chaînes d'approvisionnement, par exemple pour atteindre leurs objectifs de durabilité ; Unilever (Pays-Bas) l'utilise pour suivre la déforestation.

Un autre cas d'utilisation de l'IA (en particulier l'IA générative) concerne le service client, de nombreuses entreprises utilisant des chatbots alimentés par l'IA pour répondre aux questions des clients, ou même pour prendre des commandes ou les aider à faire leurs achats. Cependant, certains détaillants peinent à monétiser ces services ; Walmart a fermé son assistant d'achat personnel expérimental AI en 2020, trois ans après son lancement, faute d'adoption suffisante. Les avatars numériques alimentés par l'IA ont eu plus de succès. Utilisés en Chine pour remplacer les influenceurs humains en ligne soumis à la surveillance du gouvernement, ils sont particulièrement appréciés des marques de luxe occidentales telles que Louis Vuitton (France) et Prada (Italie).

L'IA peut améliorer la résilience des réseaux électriques

Actuellement, la principale utilisation de l'IA dans le secteur de l'énergie consiste à améliorer la gestion et l'efficacité du réseau dans un réseau de plus en plus volatil et flexible. Étant donné que la production des centrales éoliennes, solaires et hydroélectriques fluctue en fonction des conditions météorologiques, une gestion efficace du réseau est nécessaire pour éviter les pannes. Aux États-Unis, le ministère de l'Énergie a placé l'IA au centre de sa stratégie de réseau intelligent, tandis qu'au Royaume-Uni, le National Grid s'est associé à IBM pour développer des analyses basées sur le cloud. Ces initiatives permettent une surveillance en temps réel des réseaux électriques et la capacité de prévoir et de répondre aux surtensions de la production ou de la demande.

Cette flexibilité devient de plus en plus importante à mesure que les biens durables sont électrifiés. Les véhicules électriques (VE) ont besoin d'un réseau électrique flexible, car ils sont chargés à partir du réseau mais peuvent également être déchargés dans le réseau, fournissant une source d'électricité supplémentaire. Les appareils électroménagers sont électrifiés et connectés à des compteurs intelligents, ce qui conduit à une utilisation plus flexible. Cela inclut les machines à laver qui s'allument automatiquement lorsque l'électricité est bon marché.

La détection des fraudes et l'investissement automatisé dominent l'IA financière

Les entreprises du secteur financier ont été les premières à adopter les algorithmes et l'IA, bien que le secteur ait sans doute pris du retard ces dernières années. Une utilisation répandue est dans la détection de fraude. Visa, Mastercard et PayPal (tous aux États-Unis) utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données sur le comportement des clients capturées sur plusieurs décennies. Une telle analyse peut détecter les bizarreries dans les activités du compte et identifier les activités frauduleuses en quelques millisecondes à tout moment du cycle de transaction. Ces systèmes génèrent parfois de faux positifs – bloquant les paiements authentiques des clients – mais ils ont réussi à réduire la fraude.

Une autre utilisation importante de l'IA concerne ce que l'on appelait autrefois le trading algorithmique, qui repose désormais davantage sur l'apprentissage automatique que sur les instructions humaines. Les premiers à adopter ces systèmes ont souvent réalisé de bons bénéfices, mais risquaient de provoquer un comportement grégaire qui secouait les marchés. Plus récemment, les entreprises d'investissement ont déployé des systèmes similaires d'investissement automatisé, ou roboadvisors, qui peuvent prendre en charge des tâches telles que le rééquilibrage de portefeuille, la récolte des pertes fiscales et l'investissement efficace des liquidités. Les roboadvisors américains les plus populaires incluent le conseiller numérique de Vanguard et le bot d'investissement automatisé de SoFi.

L'IA est-elle déjà dans le rose des soins ?

L'IA est déjà utilisée dans les établissements de santé et les industries pharmaceutiques de plusieurs manières, notamment la découverte de médicaments, le diagnostic et l'allocation des ressources.

Pfizer (États-Unis), Genentech (États-Unis) et Sanofi (France) font partie des entreprises qui utilisent l'IA et l'apprentissage automatique pour accélérer leurs efforts de R&D. Cela peut être fait en parcourant des documents de recherche historiques et des données d'essais cliniques à la recherche de modèles non repérés, ou en analysant les données génétiques des patients et des maladies pour générer de nouvelles informations. Cette idée aide à développer des candidats-médicaments plus personnalisés et plus efficaces, l'IA étant également utilisée pour concevoir les essais cliniques ultérieurs.

GE HealthCare (États-Unis) fait partie des entreprises de technologie médicale qui utilisent l'IA pour aider à la numérisation des services de santé. Ses centres de commande centralisés, tels qu'utilisés à l'hôpital Johns Hopkins (États-Unis) et à la Bradford Royal Infirmary (Royaume-Uni), utilisent l'analyse prédictive de l'IA pour faciliter la prise de décision des médecins, la gestion des flux de patients et les collaborations de recherche.

Le diagnostic est un autre domaine à potentiel, l'IA étant utilisée pour vérifier les symptômes des patients par rapport à des causes possibles ou pour analyser les scans. Les premiers utilisateurs incluent des applications de santé chinoises telles que Good Doctor de Ping An et des hôpitaux chinois, en particulier à Shanghai, qui veut devenir une base pour l'IA dans le domaine de la santé.

Les cas d'utilisation doivent favoriser l'adoption

Dans tous ces secteurs, la pandémie a mis en évidence la nécessité d'une stratégie de transformation numérique - et l'IA est un élément essentiel de ce processus. La technologie se développe rapidement, mais il reste important pour les entreprises de comprendre pourquoi elles veulent l'utiliser. Ce besoin commercial orientera alors les investissements et l'innovation nécessaires dans la bonne direction, avec moins de faux pas.

L'analyse et les prévisions présentées dans cet article se trouvent dans le service d'analyse par pays d'EIU. Cette solution intégrée fournit des informations mondiales inégalées couvrant les perspectives politiques et économiques de près de 200 pays, aidant les organisations à identifier les opportunités potentielles et les risques potentiels.

lun. 05 juin 2023 Balises d'articlePrévisionMondialAnalyse de paysTechnologie