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IA : l’optimisation des prises de décisions dans l’entreprise
 

« L’usine du futur se développe et ceux qui l’adopteront en premier seront les pionniers de la quatrième révolution industrielle », selon Boston Consulting Group.

Si l’intelligence artificielle fait sa place en entreprise, principalement dans les solutions marketing et les ressources humaines, elle tend à s’imposer plus largement pour optimiser toute décision opérationnelle. Pour Pierre Magrangeas, CEO d’Onogone, startup spécialisée dans le développement de l’intelligence artificielle à destination des entreprises, ça ne fait aucun doute : « Il faut aller au cœur des métiers pour automatiser et optimiser une décision afin d’apporter la plus grande valeur ».

Démocratiser l’accès à l’IA au sein de l’entreprise

Si les données marketing se ressemblent dans le paysage économique, l’activité au quotidien et les données opérationnelles générées par les collaborateurs et interlocuteurs de l’entreprise varient. Il faut donc engager des processus et modèles différents selon les métiers étudiés. Au sein même de chaque entreprise, ceux-ci n’ont par ailleurs pas le même intérêt à automatiser les tâches, ni le même niveau d’expertise.

Pourtant, pour gérer des dossiers, automatiser des décisions, structurer les documents… même si les actions dépendent des métiers et des secteurs, il s’agit dans la plupart des cas de traiter des informations, des données. Pour Pierre Magrangeas, tout est question de démocratisation de l’accès au machine learning : « Beaucoup de choses se rejoignent finalement. Les décisions ont en commun les ressources à prendre en compte et l’intégration de l’IA aux outils de l’entreprise ».

La complémentarité humaine

Aujourd’hui, l’automatisation se concentre sur les tâches les moins intéressantes pour les humains. L’IA permet d’enlever de la « pénibilité », dans le but d’améliorer les performances. Si certains métiers ont vocation à être remplacé pour passer au « tout automatisé », l’entrepreneur nuance : « Le machine learning s’appuie sur des informations passées pour prendre une décision, l’arrivée d’un événement imprévu peut tout bousculer ». En prenant pour exemple la crise sanitaire qui a fait évoluer les mentalités, Pierre Magrangeas constate que l’intelligence artificielle possède ses limites dans la gestion d’un tel événement et que « l’humain reste au cœur de ce process ».

Dans tout procédé ayant recours au machine learning, les consignes et indications proviennent des humains. « Il s’agit de plus en plus de la transformation du métier, davantage que du développement technologique derrière », conclut sur ce point le dirigeant de startup.

Performant et en faveur de l’environnement ?

Outre les secteurs bancaire, immobilier, ou encore automobile, l’un des terrains où l’IA trouve sa place, est notamment celui de l’industrie du textile. Aujourd’hui décriée comme étant la plus polluante, celle-ci doit saisir les opportunités pour évoluer en prenant en compte les enjeux environnementaux. Déjà en 2017, WWF faisait état de trois leviers de transformation pour la production de vêtements : les actions tout au long de la chaîne de valeur, l’innovation technologique et la conscience des consommateurs.

La startup Onogone s’est saisie de cette brèche pour introduire l’IA dans les chaînes de production. Le contrôle par l’intelligence artificielle permet de détecter d’éventuels défauts à la production avant qu’il ne soit trop tard, et évite ainsi le rejets de tissus en grande quantité. L’enjeu est à la fois environnemental et économique. « L’IA a un fort impact écologique par l’économie sur les matériaux, mais aussi financièrement, avec une économie de 5 à 10% des coûts de matières soit jusqu’à 5% des dépenses totales grâce au contrôle de la qualité », affirme notre interlocuteur.

Si l’IA gagne en performance pour détecter jusqu’à plus 99% un défaut sur un textile, au pixel près, le développement de telles solutions présage une optimisation accrue dans de nombreuses prises de décisions !

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