L'intelligence artificielle (IA) révolutionne notre manière de concevoir les technologies, en dotant les machines de la capacité d'émuler des fonctions cognitives humaines comme percevoir, raisonner, apprendre ou prendre des décisions.
Une de ses branches les plus prometteuses est l'IA prédictive qui, au travers de l'analyse des données, cherche à prévoir les événements à venir pour optimiser les stratégies d'entreprise.
Basée sur des méthodologies telles que le machine learning et le deep learning, l'IA prédictive enseigne aux systèmes à identifier des modèles à partir de données passées, ouvrant ainsi la voie à la prévision.
Cette technologie offre aux entreprises la possibilité d'anticiper les besoins clients, de peaufiner leurs stratégies marketing, de minimiser les risques, d'améliorer leur performance et d'innover dans leurs offres de produits et services.
Cet article a pour objectif de détailler l'IA prédictive, sa mécanique, son impact sur divers secteurs, les challenges et questions d'éthique qu'elle pose, et la façon dont elle peut être utilisée à l'avantage des entreprises.
Qu'est-ce que l'IA prédictive ?
L'IA prédictive représente le segment de l'intelligence artificielle conçu pour amasser et examiner des données dans le but de prédire des événements futurs. Cette technologie s'efforce de détecter les modèles inhérents aux données pour pouvoir réaliser des prédictions éclairées.
Deux piliers fondamentaux soutiennent l'IA prédictive : le big data et l'apprentissage automatique.
- Sous le terme de big data, on entend l'immensité des données accumulées, essentielle pour affiner la précision des analyses statistiques.
- Quant à l'apprentissage automatique, il s'agit de la capacité des machines à apprendre de manière autonome à partir des données, sans le besoin d'une intervention humaine explicite.
Grâce à des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique, l'IA prédictive peut repérer des modèles, des tendances, des liaisons ou même des anomalies au sein des données collectées.
👉 Ces algorithmes peuvent être classifiés en supervisés, non supervisés, ou par renforcement, en fonction du problème à adresser et du degré de retour d'information disponible.
Par ailleurs, l'IA prédictive peut se prévaloir de l'apprentissage profond (deep learning), une technique plus évoluée d'apprentissage automatique qui repose sur les réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux possèdent la faculté de traiter des données d'une grande complexité, qu'il s'agisse d'images, de sons ou de langage naturel.
À l'inverse de l'IA générative, qui génère de nouvelles données à partir de celles existantes et peut créer du contenu original tel que des textes, des images, des musiques ou des vidéos, l'IA prédictive se concentre sur l'anticipation des événements à venir à travers l'analyse des données recueillies.
Prétendre que c’est de l’IA quand ça n’en est pas, c’est de l’AI-washing. Et si le phénomène existe avec l’IA générative (cf chapitre 5), il est aussi répandu dans l’IA prédictive. Il est ainsi facile pour une entreprise de conseil de prétendre que ses recommandations sont le fruit d’une IA super intelligente… Alors qu’il n’en est rien.
Ainsi, aux États-Unis, en mars 2024, la SEC (équivalent de notre AMF) a sanctionné deux entreprises de conseil en investissement qui prétendaient utiliser l’IA pour prédire les tendances à venir, alors qu’elles ne disposaient pas de ces capacités. Elles ont été condamnées à des amendes de $225.000. Et ça, elles ne l’avaient pas vu venir !
L'impact de l'IA prédictive sur les industries
L'intelligence artificielle (IA) prédictive offre un potentiel transformationnel dans divers secteurs, boostant l'efficacité, la qualité, la sécurité et la compétitivité. Les exemples suivants illustrent comment l'IA prédictive révolutionne des industries clés.
Transformation des secteurs financiers et bancaires
Dans le monde de la finance et des banques, l'IA prédictive se révèle un outil puissant pour améliorer la gestion des risques, combattre la fraude, personnaliser les offres, guider les clients et accélérer ainsi que réduire le coût des transactions.
Cette technologie s'appuie sur l'analyse approfondie des habitudes de chaque client, des données personnelles, historiques de transactions, scores de crédit, et peut prédire des scénarios très variés : risques de défaut, opportunités d'épargne, besoins de prêts ou chances de fidélisation.
De plus, l'IA prédictive ingère et traite les données de marché externes - tendances, événements géopolitiques, fluctuations des devises - pour anticiper les bonnes opportunités d'investissement, les demandes fluctuantes ou les crises financier.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et de la production industrielle
Les industriels exploitent l'IA prédictive pour peaufiner leur chaîne d'approvisionnement et accroître l'efficience de leur production, résultant en réduction des coûts et des délais, minimisation du gaspillage et des émissions nocives.
Elle analyse des données variées concernant la demande, les stocks, les fournisseurs, les transporteurs, pour prévoir les besoins en matières premières, optimiser les délais de livraison, et éviter ruptures de stock ou retards.
L'intégration de données issues de capteurs, caméras et robots permet de surveiller la qualité et la performance, anticiper l'usure des équipements, détecter les anomalies et ainsi prévenir les pannes, les défauts de fabrication, les accidents ou les réclamations.
Révolution dans le secteur de la santé
L'IA prédictive s'avère cruciale pour les professionnels de santé, améliorant considérablement l'exactitude, la vitesse, la sécurité et l'efficience des soins.
Elle est capable d'analyser les dossiers patients, les tests, les images médicales, les informations génétiques, pour prédire les risques de maladie, sa progression, sa gravité ou l'issue probable.
De plus, en utilisant les données collectées via des appareils connectés - montres, bracelets, capteurs - l'IA permet de surveiller en temps réel la condition des patients, leur comportement, activité physique ou même humeur, offrant la possibilité d'ajuster les traitements, conseils de santé ou d'émettre des alertes précoces.
Les défis et considérations éthiques
L'intelligence artificielle prédictive, tout en offrant de vastes avantages, soulève également des préoccupations et des interrogations éthiques significatives qui nécessitent une attention et des solutions adéquates. Nous explorerons ici quelques-uns des enjeux éthiques clés associés à l'emploi de l'IA prédictive.
Problématiques de la protection des données et de la vie privée
L'IA prédictive fonctionne grâce à l'exploitation d'immenses volumes de données, qui sont fréquemment d'ordre personnel ou sensible.
Ces données peuvent être collectées, stockées, partagées ou exploitées sans l'accord ou la connaissance explicite des individus touchés.
🕵🏻♂️ Cela suscite des inquiétudes quant à la protection de la vie privée et des données personnelles des personnes, ainsi qu'aux droits et libertés fondamentaux.
Par exemple, l'utilisation de l'IA prédictive dans le profilage des individus, le ciblage avec des publicités, des offres spéciales ou des recommandations personnalisées, ou encore pour influencer leurs comportements ou opinions, peut poser problème.
👉 Il est donc crucial d'assurer un traitement éthique, transparent, sécurisé et conformément aux normes législatives actuelles des données manipulées par l'IA prédictive, comme le démontre le règlement général sur la protection des données (RGPD) au sein de l'Union européenne.
Responsabilité et biais algorithmiques
L'IA prédictive peut conduire à des décisions ayant des répercussions significatives sur les individus, les organisations et la société en général, sans que ces décisions ne soient forcément explicables, justifiables ou contestables.
Cela soulève des défis en termes de responsabilité, de confiance et de légitimité.
Par exemple, l'IA prédictive peut influencer l'attribution de crédits, l'accès aux soins, à l'éducation, à la justice, selon des algorithmes qui s'avèrent souvent opaques, complexes ou propriétaires.
En outre, l'IA prédictive est sujette à des préjugés, des erreurs ou des discriminations, pouvant résulter de la qualité, la représentativité ou l'origine des données, du choix ou de la conception des algorithmes, ou encore de l'interprétation ou l'utilisation des résultats obtenus.
Il est donc essentiel d'assurer que l'IA prédictive soit fiable, robuste, juste et conforme aux principes éthiques, et que les intervenants impliqués dans son développement, son déploiement ou son utilisation soient responsables, redevables et soumis à contrôle.
Prêt ? Implémenter une solution robuste
N’espérez pas exploiter l’IA prédictive au tout début de votre business, au moment où vous estimez le potentiel de votre activité.
Comme on l’a vu, l’IA prédictive se base largement sur vos propres données. Vous devez donc disposer d’un historique d’activités, avec un gros volume de données enregistrées, pour espérer une prédiction future sur ces dernières. Et, non, 3 semaines de ventes ne seront pas suffisantes pour prédire les 3 prochaines années !
Plusieurs outils se démarquent en IA prédictive, en tête desquels Peak, Aera Technology et Verteego. Retenons ce dernier puisqu’il a l’avantage d’être proposé en français. 🇫🇷
Verteego analyse en temps réel vos données pour générer des recommandations visant à optimiser la chaîne d'approvisionnement, vos campagnes marketing, et votre logistique. Ces données peuvent être extraites de plateformes e-commerce comme Shopify ou Magento, de systèmes de gestion logistique, de logiciels ERP ou de toutes bases de données.
C’est une plateforme riche mais qui s’attache à proposer une interface intuitive, en affichant des recommandations sous forme de tableaux et graphiques clairs qui peuvent être facilement partagées avec une équipe.
Même si vous ne pouvez pas exploiter l’IA prédictive au tout début de votre business, veillez à déjà anticiper en adoptant un usage raisonné des données.
Dès le démarrage, structurez la collecte et la conservation de vos données de manière à pouvoir les utiliser efficacement dans le futur. Enregistrez autant d'informations que possible et assurez-vous qu'elles soient bien organisées pour qu'elles puissent servir une fois que votre volume de données sera suffisant pour mettre en œuvre des solutions d'IA prédictive.
Cette préparation précoce vous mettra sur la voie rapide vers l'optimisation de vos opérations et la maximisation de vos résultats dès que les conditions seront réunies.
Conclusion
L'intelligence artificielle prédictive représente une avancée majeure dans le domaine de l'analyse des données, offrant la capacité de prévoir les événements futurs et d'affiner les processus d'entreprise.
Cette technologie prometteuse impacte profondément divers secteurs, contribuant à accroître leur efficacité, qualité, sécurité, et compétitivité. Toutefois, l'adoption de l'IA prédictive n'est pas sans défis ni interrogations éthiques, qui nécessitent une attention rigoureuse et des solutions adéquates.
Pour intégrer l'IA prédictive au sein de votre entreprise et tirer parti de ses avantages, il est crucial de se familiariser avec les méthodes et les outils spécifiques à cette technologie.
Il est également essentiel de veiller à la conformité et à la sécurité des données manipulées, de sélectionner des algorithmes en adéquation avec vos objectifs, et d'analyser soigneusement les résultats obtenus ainsi que les conséquences de vos choix opérationnels.
Pour une implémentation réussie, songez à solliciter l'expertise d'experts ou de prestataires spécialisés en IA prédictive, qui sauront vous orienter et vous soutenir dans votre démarche.
Embrasser l'IA prédictive est une démarche stratégique prometteuse pour réinventer votre entreprise et innover au sein de votre secteur. Ne laissez pas passer cette occasion de marquer un tournant décisif : explorez dès maintenant les possibilités offertes par l'IA prédictive.
