L’IA (intelligence artificielle) décrit les différentes technologies qui permettent aux machines et aux systèmes informatiques d’effectuer des tâches avec une intelligence comparable à celle de l’humain. Cela inclut la prise de décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage et bien plus. Elle permet aux utilisateurs d’augmenter leur efficacité et leur productivité.
L’IA (intelligence artificielle) décrit les différentes technologies qui permettent aux machines et aux systèmes informatiques d’effectuer des tâches avec une intelligence comparable à celle de l’humain. Cela inclut la prise de décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage et bien plus. Elle permet aux utilisateurs d’augmenter leur efficacité et leur productivité.
Le concept d’IA existe depuis longtemps. Depuis les premières possibilités envisagées par le Turc mécanique à la fin des années 1700 jusqu’aux premiers algorithmes associés à l’IA introduits dans les années 1950, et même jusqu’aux solutions logicielles intelligentes des années 2000 (comme celles liées à l’automatisation intelligente, à AIOps et à l’hyperautomatisation), l’application des systèmes d’apprentissage a constamment évolué, passant du concept à la création.
La sortie de ChatGPT en novembre 2022 a marqué le début d’une nouvelle ère pour l’IA. Du jour au lendemain, les technologies intelligentes avancées ont été largement mises à la disposition des utilisateurs particuliers, ainsi que de grandes organisations et entreprises. Interagir avec des agents conversationnels intelligents et des systèmes IA génératifs est rapidement devenu une seconde nature, au même titre que l’utilisation des moteurs de recherche. Plus important encore, l’IA moderne ne se contente plus d’imiter les interactions humaines : elle peut apprendre et réaliser des simulations d’images, de vidéos, de musique, de codage et bien d’autres choses encore, avec une précision toujours plus grande.
De nouvelles avancées transforment le paysage de l’intelligence artificielle. L’IA d’aujourd’hui représente une puissance de calcul sans précédent, de grandes quantités de données et des algorithmes sophistiqués. Ces éléments se combinent pour créer des systèmes capables d’apprendre à partir des données, de déterminer des modèles et de prendre des décisions éclairées avec un minimum d’intervention humaine. À la différence des formes antérieures d’IA, qui se limitaient à la mise en œuvre de règles prédéfinies, les systèmes d’IA moderne sont dynamiques, apprennent en permanence et améliorent leurs performances au fil du temps. Ce changement a ouvert la voie à des applications de l’IA qui relevaient autrefois de la science-fiction : voitures autonomes, traduction précise en temps réel et surveillance médicale en tout temps.
L’accessibilité généralisée de l’IA est en partie grâce à l’informatique en nuage et aux logiciels libres, qui ont réduit les barrières à l’entrée permettant d’utiliser un grand nombre de ces technologies. L’IA d’aujourd’hui ne se limite pas à l’automatisation des tâches routinières : elle permet d’accroître les capacités humaines et de créer de nouvelles possibilités d’innovation et de créativité.
L’objectif de la recherche en IA est de créer des systèmes artificiels capables d’une véritable intelligence humaine, une étape que l’IA n’a pas encore franchie. Cela dit, chaque innovation est un pas dans cette direction. Réfléchissez à la relation entre deux types d’intelligence artificielle, l’IA faible et l’IA forte :
L’IA faible (également appelée IA artificielle étroite ou ANI) est conçue pour effectuer intelligemment une tâche précise ou un ensemble de tâches. La plupart des systèmes d’IA utilisés aujourd’hui entrent dans cette catégorie, c’est notamment le cas des agents conversationnels, des systèmes de recommandation et des technologies de reconnaissance vocale. Ces systèmes sont « intelligents », mais seulement dans un domaine particulier. Ils n’ont pas la compréhension générale ou la conscience qu’un être humain développe naturellement.
Même les solutions intelligentes les plus avancées offertes aujourd’hui pourraient être classées dans la catégorie de l’IA « faible ». Bien qu’elles puissent surpasser les humains pour certaines tâches, elles n’ont pas la complexité nécessaire pour s’étendre au-delà de leurs fonctions qui leur ont été attribuées et appliquer leur intelligence dans d’autres domaines.
L’IA forte (parfois appelée intelligence générale artificielle ou AGI) représente la frontière de la recherche sur l’IA. Elle vise à créer des systèmes qui possèdent des capacités cognitives générales comparables à celles d’un être humain. Ces systèmes sont pleinement capables d’apprendre, de comprendre et d’appliquer des connaissances dans un large éventail de tâches. Une IA forte serait capable d’effectuer n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut accomplir.
Si cela peut paraître peu envisageable, c’est parce que c’est le cas… pour l’instant. Aujourd’hui, l’AGI reste un concept théorique plutôt qu’une réalité pratique, mais la ligne entre les deux commence à s’estomper. Dans tous les cas, le développement d’une IA forte révolutionnerait notre approche de la technologie et de la société. Elle pourrait également soulever de profondes questions éthiques et philosophiques sur la nature de l’intelligence, de la conscience et du rôle des humains dans un monde où les machines peuvent penser par elles-mêmes.
Une autre distinction importante est la différence entre l’intelligence artificielle et l’intelligence augmentée. Bien qu’elles utilisent toutes les deux des algorithmes d’IA pour traiter de grandes quantités de données, leurs applications et leurs implications en matière d’interaction humaine diffèrent considérablement :
L’intelligence artificielle fonctionne de manière autonome, en analysant les données pour prendre des décisions avec un minimum d’intervention humaine. Ce segment englobe un large éventail de technologies et de techniques qui aident les machines à imiter le comportement humain intelligent. Les systèmes d’IA peuvent effectuer indépendamment des tâches telles que l’analyse d’ensembles de données complexes, la reconnaissance vocale, la création de médias, etc. Ces capacités rendent l’IA inestimable dans les domaines où les systèmes automatisés peuvent considérablement stimuler la productivité et l’efficacité.
En comparaison, l’intelligence augmentée est conçue pour améliorer les processus de prise de décision humaine plutôt que pour les remplacer. En fournissant des aperçus et des suggestions, elle permet aux humains d’agir plus efficacement. Par exemple, dans le domaine de la vente au détail, l’intelligence augmentée peut analyser les données des acheteurs pour recommander des stratégies de placement des produits aux marchandiseurs. Cette approche collaborative garantit que l’expertise et la créativité humaines sont combinées à l’intelligence artificielle, ce qui permet de maintenir un équilibre entre la technologie et l’apport humain.
Si l’intelligence augmentée peut sembler moins avancée que l’IA, elle n’en reste pas moins une technologie précieuse. Dotée d’une intelligence sociale, l’intelligence augmentée peut comprendre et anticiper les intentions et les besoins humains. Cette distinction est cruciale dans le cadre d’applications nécessitant une compréhension et une collaboration nuancées entre l’homme et la machine.
L’intelligence augmentée et l’intelligence artificielle se combinent pour offrir une infrastructure plus complète d’utilisation de la technologie : l’IA offre une perspective détaillée et basée sur les données, tandis que l’intelligence augmentée ajoute le contexte inestimable de la compréhension et de l’intuition humaines.
D’autres distinctions en matière d’IA méritent également d’être mentionnées. L’intelligence artificielle s’appuie sur de nombreuses technologies de support : deux des plus essentielles sont l’apprentissage machine et l’apprentissage profond. Une comparaison entre ces technologies et leur rapport avec l’IA est présentée ci-dessous.
- IA
L’intelligence artificielle est le terme générique; un concept large qui englobe toute technique permettant aux machines d’imiter l’intelligence humaine. Cela inclut l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la compréhension du langage. Les systèmes d’IA comprennent aussi bien des algorithmes simples basés sur des règles que des réseaux neuronaux complexes capables d’apprendre et de s’adapter de manière autonome. - Apprentissage machine
L’apprentissage machine est un sous-ensemble de l’IA axé sur la création de systèmes qui apprennent à partir des données. Au lieu d’être programmés explicitement pour effectuer une tâche déterminée, ces systèmes apprennent des schémas et prennent des décisions. L’apprentissage machine représente un passage du codage direct de règles propres à une tâche à la création d’algorithmes capables d’améliorer leur rendement au fur et à mesure qu’ils sont exposés à davantage de données. - Apprentissage profond
L’apprentissage profond est un sous-ensemble plus pointu de l’apprentissage machine, qui fait appel à des réseaux neuronaux en couches (ou « profonds ») pour analyser les données. Ces réseaux neuronaux s’inspirent de la structure et du fonctionnement du cerveau humain et permettent aux machines de traiter les données de manière plus complexe et hiérarchique. L’apprentissage profond a été le moteur derrière de nombreuses avancées récentes dans le domaine de l’IA, notamment la reconnaissance d’images et de la parole, le NLP et les véhicules autonomes. Sa capacité à apprendre à partir de grandes quantités de données non structurées rend l’apprentissage profond très efficace pour extraire des aperçus et des modèles que les humains ou les techniques traditionnelles d’apprentissage machine ne pourraient pas obtenir.
L’IA est un concept fascinant, mais sa véritable importance réside dans les avantages qu’elle apporte dans différents secteurs. L’IA révolutionne et optimise la façon dont nous interagissons avec la technologie. Cette technologie présente plusieurs avantages évidents rendus possibles par les innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle.
L’IA excelle dans l’automatisation des tâches répétitives à fort volume, de façon fiable et efficace. Cette capacité libère les humains du travail monotone et leur permet de se concentrer sur les activités créatives et celles qui revêtent une importance plus stratégique. Les systèmes d’IA peuvent fonctionner en tout temps, sans se fatiguer, et effectuer des analyses de données, gérer des flux de travail et réaliser des calculs complexes à des vitesses et à des échelles inatteignables pour une main-d’œuvre humaine.
L’IA améliore considérablement les fonctionnalités des produits existants. Que ce soit les téléphones intelligents qui comprennent les commandes vocales ou les maisons intelligentes qui apprennent à connaître les préférences et les habitudes, l’IA est de plus en plus présente dans les technologies grand public. Cela a la capacité d’améliorer l’expérience utilisateur tout en introduisant de nouveaux niveaux de commodité et d’accessibilité dans les appareils du quotidien.
Grâce à des algorithmes d’apprentissage progressif, les systèmes d’IA peuvent s’améliorer au fil du temps. Cette adaptabilité permet d’offrir des expériences personnalisées allant de recommandations de produits sur mesure pour l’achat en ligne à des flux de contenu personnalisés sur les plateformes de médias sociaux. L’analyse du comportement et des préférences des utilisateurs permet à l’IA d’offrir des interactions très pertinentes.
La capacité de l’IA à analyser de grandes quantités de données avec des techniques d’apprentissage profond a ouvert de nouvelles possibilités dans des domaines comme la détection des fraudes, la modélisation financière et les diagnostics médicaux. En utilisant des réseaux neuronaux à couches multiples, l’IA peut découvrir des aperçus cachés au plus profond des données. Elle constitue donc un outil puissant pour les chercheurs, les entreprises et les professionnels de la santé.
La précision des applications d’IA s’améliore continuellement. Cette précision est essentielle dans des domaines critiques comme le diagnostic médical, où l’IA aide désormais à détecter des maladies telles que le cancer avec une précision plus grande que jamais. De telles avancées améliorent les résultats pour les patients et contribuent à simplifier les processus de santé potentiellement complexes.
Plus que toute autre technologie, l’IA transforme les données en un actif stratégique. La capacité de l’IA à apprendre à partir des données signifie que la qualité des données dont dispose une entreprise peut constituer un avantage concurrentiel important. La collecte, l’analyse et l’utilisation intelligente des données sont devenues un facteur de différenciation concurrentielle majeur.
L’IA possède une capacité unique à résoudre des problèmes complexes qui, autrement, seraient extrêmement difficiles et chronophages. Cela va de l’optimisation de la logistique en temps réel à la prévision des modèles climatiques, en passant par la résolution de problèmes scientifiques complexes.
En automatisant les processus de prise de décision et en exécutant les tâches avec précision, l’IA réduit considérablement l’impact des erreurs humaines. Non seulement elle améliore l’efficacité et les résultats, mais elle améliore également la sécurité dans des applications critiques, telles que les diagnostics médicaux et les véhicules autonomes.
Le développement de l’IA peut être catégorisé en fonction de différentes étapes de sophistication, chacune avec ses capacités et ses implications uniques. Ces types de fonctionnalités sont classés en quatre catégories, chacune représentant un niveau différent de capacité cognitive et d’interaction avec l’environnement :
Les machines réactives représentent la forme d’IA la plus élémentaire. Ces systèmes fonctionnent selon un principe simple de stimulus-réponse, réagissant à des entrées définies par des sorties prédéterminées. Ils ne peuvent pas tirer de leçons de leurs expériences passées, ils ne peuvent donc pas améliorer leurs réponses au fil du temps. L’IA réactive est généralement utilisée pour des tâches qui nécessitent une exécution directe de fonctions, telles que le filtrage de courriels ou la formulation de recommandations basées sur des données actuelles, sans l’influence du contexte historique.
L’IA à mémoire limitée englobe les systèmes capables de stocker les données antérieures et les utiliser pour faire de meilleures prédictions ou prendre de meilleures décisions à l’avenir. Ce type d’IA dispose d’une mémoire temporaire et dynamique qui peut intégrer des renseignements récents pour améliorer son fonctionnement. La fondation de l’IA à mémoire limitée repose sur l’apprentissage profond, qui permet à la machine de s’améliorer progressivement. La plupart des applications d’IA actuelles, des agents conversationnels aux véhicules autonomes, fonctionnent suivant ce modèle. Elles utilisent les renseignements du passé pour affiner continuellement leurs fonctions.
L’IA à théorie de l’esprit est un concept avancé qui n’a pas encore été pleinement concrétisé dans le domaine de l’IA. Il s’agit de la capacité des machines à comprendre et à interpréter les émotions, les croyances et les intentions humaines, créant ainsi un niveau d’interaction plus profond. Empruntant à la psychologie, la théorie de l’esprit est essentielle pour créer une IA capable de prédire les actions humaines en se basant sur une compréhension émotionnelle. Bien que prometteur, ce type de fonctionnalité de l’IA pose des défis importants et des considérations éthiques. En effet, il est complexe de lire et de répondre avec précision à des signaux émotionnels nuancés, ce qui accroît le risque de malentendus.
L’IA consciente (une forme d’IA forte) représente le zénith du développement de l’IA, une étape où les machines ont un sens de soi. Ce type d’IA, généralement discuté en termes théoriques, aurait conscience de son existence et pourrait éprouver ses propres sentiments. La concrétisation d’une IA consciente constituerait une étape majeure, ouvrant la voie à une nouvelle ère de machines intelligentes, et à des conséquences difficiles à prévoir.
Bien que l’on soit encore loin d’une IA forte et consciente, l’IA est déjà en train de remodeler les industries. Sa polyvalence lui permet d’être appliquée dans divers secteurs, notamment :
- Santé
L’IA contribue à la détection précoce des maladies en analysant les images médicales avec une grande précision et une grande rapidité. Elle personnalise également les plans de soins des patients et peut même être conçue pour aider pendant les opérations chirurgicales grâce à des systèmes d’IA améliorés et à des robots médicaux. - Vente au détail
L’IA personnalise les expériences d’achat pour chaque acheteur en analysant ses habitudes et ses préférences. Elle optimise aussi la gestion des stocks pour réduire le gaspillage et garantir la disponibilité des produits. - Fabrication
Les algorithmes d’IA pour l’entretien prédictif anticipent les pannes d’équipement, réduisant ainsi les temps d’arrêt. L’IA améliore également l’efficacité de la production et la sécurité sur le lieu de travail grâce à un suivi en temps réel. - Finances
Dans le domaine de la finance, l’IA pilote la négociation algorithmique pour obtenir des rendements optimaux et emploie des systèmes de détection des fraudes pour se protéger contre les délits financiers. Du côté des clients de la finance, l’IA améliore le service et l’assistance à la clientèle grâce à des agents virtuels et des agents conversationnels accessibles en tout temps. - Jeux
L’IA crée des environnements réalistes et stimulants dans les jeux vidéo, en contrôlant les personnages non-joueurs et en générant un contenu dynamique et immersif pour créer une expérience unique pour le joueur. - Militaire
L’armée utilise l’IA pour la reconnaissance et les opérations tactiques grâce aux drones et à la robotique. Elle l’utilise également pour la planification stratégique en analysant l’imagerie satellitaire et les communications. L’IA fait également partie intégrante de la formation basée sur la simulation pour le personnel militaire.
Il existe de nombreuses façons d’utiliser l’IA à des fins productives dans différents secteurs et marchés. Cependant, elle peut aussi être utilisée à mauvais escient. Alors que l’IA continue de se propager, elle pourrait présenter certains risques et défis qui nécessitent une attention particulière. Il est essentiel de comprendre ces risques pour élaborer des stratégies visant à les atténuer et faire en sorte que l’IA soit une force positive dans le monde entier.
L’IA et l’automatisation peuvent rendre obsolètes divers postes occupés par des humains. Cela est particulièrement vrai dans les secteurs où les tâches de routine sont fréquentes. Pour atténuer ce phénomène, les programmes de recyclage professionnel et d’éducation peuvent aider la main-d’œuvre à faire la transition vers de nouveaux rôles que l’IA peut soutenir (plutôt que remplacer), en se concentrant sur les emplois qui nécessitent de l’empathie humaine, de la créativité et de la réflexion stratégique.
L’IA est le produit de ses intrants; les systèmes d’IA peuvent hériter des préjugés présents dans leurs données de formation, ce qui peut entraîner des résultats discriminatoires. Assurer la diversité au sein des équipes qui développent des systèmes d’IA et appliquer des tests rigoureux sur divers ensembles de données peut aider à repérer et à corriger les préjugés. Ainsi, les décisions en matière d’IA seront plus équitables.
L’IA peut analyser de grandes quantités de données personnelles, ce qui soulève d’importantes questions en matière de confidentialité. La mise en œuvre de réglementations strictes en matière de protection des données et de politiques d’utilisation des données transparentes peut contribuer à la protection des renseignements personnels.
L’IA soulève des dilemmes éthiques, comme le processus de prise de décision dans les véhicules autonomes en cas d’accident inévitable. Établir des lignes directrices éthiques claires pour le développement et l’utilisation de l’IA et intégrer des considérations éthiques dans son processus de conception sont des étapes essentielles pour répondre à ces préoccupations.
La puissance de calcul nécessaire à l’apprentissage de modèles d’IA sophistiqués a un impact considérable sur l’environnement. L’optimisation de l’efficacité des algorithmes, l’investissement dans des technologies informatiques vertes et l’utilisation de sources d’énergie renouvelables pour les centres de données peuvent réduire l’empreinte écologique des opérations d’IA, ce qui deviendra de plus en plus important à mesure qu’elle se développera.
Imiter l’intelligence humaine n’est pas une tâche simple. L’IA rend cela possible en employant plusieurs techniques distinctes, chacune conçue pour gérer des fonctions précises ou résoudre des problèmes. Comprendre les technologies fondamentales suivantes qui sous-tendent l’IA permet de comprendre comment ces systèmes peuvent accomplir des actions qui, jusqu’à récemment, n’étaient possibles qu’avec l’intelligence humaine :
- Apprentissage machine
Comme nous l’avons vu précédemment, l’apprentissage machine est un sous-ensemble fondamental de l’IA. Il permet aux systèmes d’apprendre à partir de données, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions en employant des algorithmes qui peuvent améliorer leur rendement pour une tâche donnée au fil du temps et avec davantage de données. L’apprentissage machine est l’épine dorsale de nombreuses applications d’IA. - Apprentissage profond
L’apprentissage profond s’appuie sur des réseaux neuronaux en couches pour analyser les données. Ces réseaux peuvent apprendre de grandes quantités de données non structurées, ce qui rend l’apprentissage profond particulièrement efficace pour les tâches complexes comme la reconnaissance d’images et vocale. L’apprentissage profond est à l’origine de nombreuses technologies de pointe en matière d’IA. - Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux sont un ensemble d’algorithmes, modélisés librement d’après le cerveau humain et conçus pour reconnaître des modèles. Ils interprètent les données sensorielles par une sorte de perception automatique, en étiquetant ou en regroupant les données brutes. Les modèles qu’ils reconnaissent sont numériques, contenus dans des vecteurs, dans lesquels toutes les données du monde réel, qu’il s’agisse d’images, de sons, de textes ou de séries chronologiques, doivent être traduites. - Traitement du langage naturel (NLP)
Le NLP permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain. Il combine la linguistique informatique (modélisation du langage humain basée sur des règles) avec des modèles statistiques, d’apprentissage machine et d’apprentissage profond. Le NLP est utilisé pour des applications telles que la traduction linguistique, l’analyse des sentiments et les agents conversationnels. - Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui forme les ordinateurs à interpréter et à comprendre le monde visuel. À partir d’images numériques provenant d’appareils photo, de vidéos et de modèles d’apprentissage profond, les machines peuvent reconnaître et classer les objets avec précision et réagir à ce qu’elles « voient ». Les applications de vision par ordinateur incluent la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la surveillance.
Au-delà des techniques de base qui permettent à l’IA d’imiter l’intelligence humaine, il existe plusieurs technologies sous-jacentes essentielles pour alimenter et mettre en œuvre les systèmes d’IA. Ces technologies fournissent l’infrastructure, la vitesse et la connectivité nécessaires pour rendre les applications d’IA possibles et efficaces.
- Unité de traitement graphique (UTG)
Les UTG peuvent traiter plusieurs calculs simultanément, ce qui les rend parfaites pour les exigences de calcul élevées de l’apprentissage machine et des algorithmes d’apprentissage profond. Leur traitement parallèle réduit considérablement le temps nécessaire à la formation de modèles d’IA complexes. - Internet des objets (IoT)
L’IoT joue un rôle central dans l’IA en collectant de vastes quantités de données issues du monde physique, qui peuvent ensuite être analysées et exploitées par les systèmes d’IA. Ces appareils étendent la portée de l’IA aux objets du quotidien, améliorant ainsi des applications telles que les maisons intelligentes, la technologie portable et l’automatisation industrielle. - Algorithmes avancés
Les algorithmes fournissent des instructions claires à l’IA lorsqu’elle effectue des opérations. Ils aident l’IA à apprendre à partir des données, à résoudre des problèmes complexes et à optimiser les processus dans chaque application. - Interfaces de programmation d’applications (API)
Les API permettent à différents systèmes de communiquer et de partager des données. Ceci permet le déploiement de fonctionnalités d’IA telles que la reconnaissance vocale et la traduction linguistique sur toutes les plateformes et applications.
Pour de nombreuses organisations, l’arrivée et l’évolution rapides de l’IA incitent à la prudence. Malheureusement, l’hésitation à adopter des solutions d’IA ne fera qu’accroître la difficulté à suivre le rythme des premiers utilisateurs. Pour garantir une compétitivité continue dans un monde de plus en plus centré sur l’IA, les organisations doivent intensifier leurs initiatives dans ce domaine. Voici comment commencer :
Le potentiel de l’IA est optimisé lorsque les connaissances et les compétences sont mises en commun entre les différentes disciplines. Le décloisonnement et la promotion de la collaboration interdisciplinaire permettent de réunir les diverses perspectives nécessaires à l’élaboration de solutions innovantes en matière d’IA. Cette approche fait en sorte que les projets d’IA tirent parti d’un large éventail d’expertises, notamment la science des données, l’informatique, les opérations et les connaissances spécifiques à un domaine. Les entreprises devraient encourager la collaboration en créant des équipes interfonctionnelles dédiées au déploiement de solutions d’IA.
Les entreprises devraient démocratiser l’accès aux données et autoriser les employés à prendre des décisions sur la base des conclusions déduites par l’IA. Pour ce faire, il faut investir dans les bons outils et les bonnes technologies, tout en formant et en perfectionnant le personnel pour qu’il puisse utiliser ces données de manière efficace. En intégrant l’analyse pilotée par l’IA dans les flux de travail quotidiens, les entreprises peuvent s’assurer que la prise de décision est plus rapide, plus précise et alignée sur des objectifs stratégiques plus larges. Les employés peuvent alors agir sans hésitation en fonction des aperçus fournis par l’IA.
La mise à l’échelle de l’IA nécessite une approche agile du développement et du déploiement. Cela signifie qu’il faut être ouvert à l’expérimentation, tirer des leçons des échecs et procéder rapidement à l’itération. Un état d’esprit agile encourage la flexibilité, la réactivité et une culture de l’amélioration continue. Ces éléments sont essentiels pour adapter les solutions d’IA à l’évolution des besoins de l’entreprise et aux progrès technologiques.
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