L’intelligence artificielle est de plus en plus sollicitée dans des domaines plus diversifiés. Utiliser des machines pour exécuter des tâches à la place d’un humain a toujours été un des piliers de notre évolution. À notre ère, l’intelligence artificielle s’immisce dans les processus métier pour faciliter et améliorer notre travail. Trouvez dans cet article des informations sur l’importance de l’intelligence artificielle et de la machine learning dans le processus métier.
Les intérêts pour utiliser le processus intelligence artificielle dans les métiers
Comme l’intelligence artificielle (IA) permet de reproduire des actions humaines, on peut lors s’en servir pour optimiser notre façon de travailler. Avec un processus d’intelligence artificielle bien précis, la machine peut apprendre à récolter et analyser des informations pour améliorer des tâches qu’on lui a confiées.
La machine apprend alors à sélectionner et capturer les données les plus pertinentes à partir de différentes sources et base de données. Puis il va les analyser pour trouver et lancer la manière de travailler la plus adaptée. La machine va alors s’améliorer avec l’accumulation d’expérience. Et au cas où elle rencontre un problème, elle enregistre et exploite les corrections apportées par l’homme pour l’éviter dans le futur. L’intelligence artificielle sera alors en mesure de lancer et d’exécuter le plus rapidement possible des opérations qu’elle pense que l’homme ferait face à une situation ou une information. L’IA permet d’alléger le processus métier pour permettre à l’humain de se focaliser sur des tâches plus importantes et à forte valeur ajoutée.
Bien au-delà d’une simple automatisation, confier la gestion totale de certains postes permet alors d’améliorer tout le processus métier et de rester compétitif.
Machine learning adaptée au processus métier
Pour pouvoir s’adapter, exécuter et optimiser des tâches, une machine a besoin d’apprentissage. La Machine Learning entre en jeu pour paramétrer la machine et avoir un processus d’intelligence artificielle adapté à l’environnement de travail. La qualité de l’apprentissage garantit alors l’optimisation du processus métier.
L’apprentissage qui se trouve parmi les plus importantes de la Machine learning est la reconnaissance. En effet, pour être performant dans l’analyse, savoir reconnaitre et comprendre les données est primordial. D’importants travaux de segmentation, d’annotation, de détourage sur des images ou séquences vidéos sont alors importants pour que l’IA puisse capturer les informations pertinentes par rapport à ses objectifs. La saisie et retranscription de données sur divers types de documents permet à la machine de les traiter efficacement (factures, commandes ou devis, manuscrit ou en PDF). Et il est aussi important que la machine puisse détecter, reconnaitre et suivre des objets ou des individus avec des opérations de taggage. Le tracking permet à l’IA d’établir diverses statistiques sur l’utilisation ou la consommation de biens et services.