L’IA n’est pas synonyme de gros projets longs à mettre en œuvre

L’IA sera l’un des thèmes de l’événement, quelle approche préconisez-vous ?

Plusieurs approches s’offrent aux entreprises qui souhaitent se lancer dans l’IA : Y aller seule ou accompagnée, se lancer sur un projet à périmètre restreint ou tout de suite envisager un passage à l’échelle…. L’approche va dépendre de plusieurs facteurs dont le type de projet IA envisagé, les ressources, compétences dont l’entreprise dispose et qu’elle veut allouer à ce projet, mais aussi les impératifs « time to market ».
Chez Microsoft, nous distinguons quatre grandes typologies de projets IA :

• Les projets qui vont utiliser des solutions « prêtes à l’emploi »

qui grâce à des partenaires (éditeurs de logiciels/solutions), peuvent être mis en œuvre en quelques jours, en mobilisant peu ou pas de ressources en internes

• Les projets qui vont s’appuyer sur des API sur étagères

pour enrichir des applications avec de l’IA  (comme les APIs cognitives Microsoft déjà pré-entrainées). Une telle intégration par un développeur en interne ou via un partenaire de services d’intégration prendra quelques semaines

• Les projets plus complexes, qui nécessitent un modèle d’IA plus personnalisé

avec notamment la mise en œuvre d’analyses de données et l’entrainement de modèles de Machine Learning. Ces projets nécessitent des profils plus spécialisés (data scientists, experts métiers pour guider les profils techniques dans la pertinence des modèles …). Là aussi, Microsoft (via du co-développement par exemple) et son écosystème de partenaires accompagnent les entreprises dans ces projets pouvant prendre plusieurs mois.

• Les projets qui nécessitent un niveau d’expertise élevé en raison de la complexité des systèmes d’IA à développer, pour faire face à des problématiques métiers difficiles à adresser

Ces projets demandent l’engagement de profils experts tels que les data scientists, des ingénieurs, des docteurs (PhD). L’ingénierie Microsoft, le centre MS Research et l’Inria (partenaire) peuvent être impliqués pour co-développer une solution avec l’entreprise. On se positionne plus sur une échelle de mois…voire années pour la mise en œuvre de tels projets.

En conclusion, l’IA n’est pas synonyme de gros projets longs à mettre en œuvre, il existe différents types de projets qui s’adaptent aux besoins et ressources de l’entreprise. L’important est de se lancer, même si on se lance petit !

Analyse prédictive : quelles perspectives pour 2019 ?

Les entreprises sont de plus en plus matures sur le sujet de l’IA au sens large. D’après une étude menée en partenariat avec IDC (octobre 2017), 77%  des entreprises avaient un projet ou des réflexions sur l’IA et 6%  avaient déjà des solutions en production.

Les entreprises continuent d’avancer sur le sujet, et l’analyse prédictive en est un des domaines clés, avec des scénarios de maturité différente :

L’analyse prédictive appliquée aux processus manufacturiers. Ainsi, la maintenance des machines est un scénario déjà adopté par beaucoup d’entreprises (voir encadré : Pour aller plus loin).

De même pour l’analyse prédictive du risque financier dans le domaine de la Banque, ou l’anticipation de l’offre et la demande dans la Distribution.
Clairement les bénéfices, tant dans l’optimisation des coûts que dans les revenus additionnels (sur des scénarios marketing par exemple) sont de plus en plus visibles.

On commence à voir en 2018, et ce sera probablement le cas en 2019, l’élargissement des champs d’applications de l’analyse prédictive à d’autres métiers et processus, faisant apparaître de nouveaux types de bénéfices : tel, le secteur de la Santé, avec l’analyse prédictive autour du développement de certaines pathologies, dans le cadre d’une médecine personnalisée.

Numérique & Ethique : quel est l’engagement de Microsoft sur le sujet ?

L’engagement Ethique autour de l’IA (spécifiquement) est très important pour Microsoft et s’illustre à différents niveaux. Nous pouvons en retenir trois.

• S’imposer une démarche éthique dans le design même et la conception de nos systèmes d’IA

Cette démarche s’appuie sur 6 grands principes éthiques : Transparence, Inclusion, Equité, Fiabilité, Confidentialité & Sécurité, Responsabilité

• Avoir une démarche vigilante & responsable dans notre engagement auprès des clients et projets IA.

Nous avons mis en place un comité éthique au niveau du groupe, mobilisé lorsque Microsoft est sollicité sur des projets dont le caractère « éthique » est remis en question e, chargé d’arbitrer sur la prise en charge par Microsoft de ce projet

• S’investir dans une démarche collective autour de l’impact éthique et sociétal de l’IA, tant dans la réflexion que dans l’action.

Nous avons réuni un écosystème pour lancer le collectif Impact IA, constitué d’acteurs divers : entreprises, startups, associations et organismes de recherche ou de formation sur l’IA ayant l’objectif commun de traiter des enjeux éthiques et sociétaux de l’IA et soutenir des projets innovants afin d’influer positivement sur le monde de demain

Pour aller plus loin

Découverte des typologies via le livre Blanc AI (p 84-86)

Les avantages d’une usine 4.0 : article MS Exp

IA & les principes éthiques : à découvrir ici (p 80-81)

https://info.microsoft.com/FR-DIGTRNS-CNTNT-FY18-05May-16-LivreblancGuidedesurvie-MGC0002441_01Registration-ForminBody.html?wt.mc_id=AID638382_QSG_176020