[Coproduction] Exploiter l’intelligence artificielle (IA) et les données sans être Tesla, Facebook ou une start-up innovante : possible ?
Depuis l’éclosion de l’Internet des objets (IoT), les capteurs collectent de grandes quantités de données. Ils s’installent aisément dans toutes sortes d’environnements (hôpitaux, maisons, bureaux…) ou sur des machines et mesurent de multiples paramètres. Les entreprises obtiennent, de cette façon, des données intéressantes à propos des personnes, produits et processus.
La science des données (data science) et l’IA sont de puissants outils d’innovation : pensez aux nouvelles perspectives à partir de données, au profilage de produits et de clients, à l’optimisation de la production, aux solutions de gestion intelligente du trafic, aux recommandations médicales… La technologie est disponible et pourtant, tout le monde n’est pas familier avec son potentiel et certainement pas les PME.
L’innovation des données et l’intelligence artificielle, c’est quoi ?
La notion d’IA remonte aux années 50 mais connaît aujourd’hui une révolution. Les données envahissent presque tous les secteurs de l’économie. Ceci résulte des progrès accomplis en termes de puissance de calcul (connectivité, capteurs, collecte de données…), de technologies et d’algorithmes (apprentissage profond, apprentissage par renforcement…). La réussite de grandes entreprises telles que Facebook, Google ou Amazon rend l’IA et la science des données attractives, certes, mais les PME ne savent pas toujours comment elles peuvent réaliser cela.
La simple application d’un algorithme à un jeu de données n’aboutit presque jamais à des résultats exploitables et tangibles. Des données de qualité doivent être collectées, intégrées, filtrées et prétraitées avant de pouvoir être exploitables. Cela prend beaucoup de temps.
La qualité des données prime toujours sur la quantité. De petits volumes de données qualitatives livrent souvent de meilleures informations que de grandes quantités.
Vous avez déjà une part d’expertise nécessaire pour obtenir des résultats exploitables !
Une compréhension du domaine d’application est nécessaire pour déterminer si les résultats sont pertinents. D’où le besoin de collaboration entre le spécialiste des données et l’expert du domaine. Heureusement, beaucoup d’entreprises possèdent déjà en interne une partie de l’expertise requise en science des données et IA.
L’IA s’implique dans les aspects commerciaux. Les entreprises investissent du temps et de l’argent pour obtenir des données. C’est pourquoi il est important, avant même d’innover avec des données, de comprendre les objectifs et exigences opérationnels du projet. Dresser le profil des clients permet, d’une part, par exemple de leur offrir des avantages (leur faire acheter/essayer de nouveaux produits). Investir dans la maintenance prédictive de machines est, d’autre part, essentiel pour réduire les coûts de maintenance à l’avenir et faire des économies.
Depuis 2009, Sirris aide, avec le soutien d’Innoviris, les entreprises bruxelloises dans la mise en œuvre d’innovations dans leurs produits et services par le biais de la science des données et de l’IA. Ces services à l’industrie (mise en place de projets de R&D, sessions de formation, projets industriels bilatéraux…) nourrissent la connaissance approfondie que Sirris a des besoins et des défis de l’industrie en matière de science des données et d’IA. Dans la continuité de cet engagement, Sirris a lancé le 17 septembre dernier son « Data and Artificial Intelligence Competence Lab ».
Plus d’info : elucidatalab.sirris.be ; elucidatalab@sirris.be ; +32 491 34 53 77
Formulaire - intérêt pour le digital