L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) sont là pour durer. Les recherches montrent que le marché mondial de l’IA pourrait atteindre une valorisation de 190 milliards de dollars en 2025. En outre, en 2022, les entreprises devraient mener environ 35 projets d’IA dans le cadre de leurs activités.
Alors que l’IA et l’AA se généralisent, les entreprises doivent être conscientes des sept tendances qui affecteront directement leurs activités et leur avenir à l’horizon 2022. Ces tendances auront des répercussions non seulement sur les aspects les plus concrets de leurs activités, mais soulèveront également des questions plus abstraites d’ordre éthique autour de l’IA.
Cybersécurité
Les préoccupations liées à la cybersécurité sont une conséquence inévitable de l’essor de l’IA. Les technologies fondées sur l’IA, comme l’hyperautomatisation et la 5G, comportent toutes des implications en matière de sécurité qui ne font qu’accentuer ces préoccupations. À mesure que les entreprises traiteront un volume croissant de données, elles devront adopter une vigilance accrue en matière de cybersécurité, avec l’aide notamment de l’AIOps.
Les entreprises de cybersécurité suivent elles aussi le rythme de l’augmentation des menaces et utilisent l’IA et l’AA pour contribuer à lutter contre les attaques malveillantes. Les acteurs majeurs du secteur — notamment NortonLifeLock, CrowdStrik et Darktrace — utilisent l’IA pour tirer les enseignements des attaques passées et prévenir ainsi de futures compromissions. Comme la plupart de ces solutions logicielles fonctionnent de manière autonome, elles sont abordables et évolutives, ce qui favorise l’adoption accrue des plateformes d’AIOps dans les années à venir.
Hyperautomatisation
L’hyperautomatisation consiste à identifier et à automatiser autant de processus que possible. Bon nombre des solutions adoptées dans ce cadre, comme Microsoft Power Automate et Laiye RPA, sont axées sur l’IA. Un exemple de l’intersection entre l’hyperautomatisation et l’IA est celui des outils d’automatisation robotisée des processus (RPA), qui utilisent des robots et automatisent des processus simples et routiniers au sein de diverses applications logicielles.
L’hyperautomatisation et l’IA peuvent apporter deux avantages aux entreprises : la montée en compétences des employés et l’efficacité opérationnelle. Cela s’explique principalement par l’essor des solutions low-code et no-code adoptées dans le cadre de l’hyperautomatisation, afin de permettre aux utilisateurs quotidiens d’accéder à des techniques et à des compétences plus avancées que jamais.
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AIOps
Comme nous l’avons indiqué précédemment, l’un des principaux problèmes auxquels seront confrontés les responsables informatiques et les entreprises est la quantité croissante de données qu’ils doivent gérer. L’AIOps peut aider les équipes informatiques à limiter les interruptions de service, à organiser les ensembles de données et à résoudre les problèmes de performance.
Les entreprises trouveront tout particulièrement l’AIOps utile dans l’espace de travail moderne et distant. Les technologies d’AIOps peuvent aider les entreprises travaillant à distance de trois manières principales :
- Visibilité : La visibilité à l’échelle de l’entreprise a été fortement affectée par la transition vers le télétravail. Les dirigeants et les principaux responsables métier ont perdu la capacité de superviser les opérations, mais l’AIOps cherche à y remédier. Les équipes informatiques peuvent, par exemple, suivre l’activité des applications afin de s’assurer que chaque service dispose des bons outils.
- Services d’assistance : Traditionnellement, les équipes informatiques doivent traiter les problèmes logiciels au cas par cas. Avec l’AIOps, les employés peuvent créer des tickets et faire traiter et résoudre automatiquement leurs problèmes. Si les problèmes sont trop complexes pour être automatisés, les solutions d’AIOps peuvent bien sûr alerter votre équipe informatique. Cela représente néanmoins une amélioration considérable par rapport au modèle existant.
- Erreurs d’application : L’AIOps s’appuie à la fois sur l’IA et l’AA pour identifier les erreurs d’application précédentes et en tirer des enseignements. Ainsi, les équipes informatiques n’ont pas à traiter les mêmes tickets à répétition. Ces problèmes peuvent au contraire être diagnostiqués automatiquement, voire totalement évités.
Solutions low-code et no-code
Alors que de plus en plus d’entreprises s’engagent dans leur transformation numérique, un obstacle majeur à l’adoption de solutions d’IA réside dans le manque de développeurs et d’ingénieurs spécialisés en IA. Ces deux compétences figurent parmi les plus recherchées sur le marché actuel de l’emploi technologique et le resteront à l’avenir.
Pour y remédier, les technologies low-code et no-code ont connu une croissance exponentielle. Ces solutions aident les utilisateurs à développer des systèmes complexes pilotés par l’IA au moyen d’interfaces très simples. Comme les solutions low-code et no-code visent à mettre des compétences auparavant avancées à la portée d’un public plus large, les employés de différents secteurs verront leurs compétences progresser. Par extension, les entreprises gagneront en efficacité opérationnelle.
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Métavers
Le métavers est un terme générique désignant les espaces en ligne que les individus utilisent pour interagir de manière plus attrayante et immersive qu’avec les modes de communication existants.
Les entreprises peuvent s’attendre à ce que le métavers transforme leurs activités de trois manières :
- Créer de nouveaux modes de relation avec les clients et les entreprises
- Faire émerger de nouvelles monnaies et de nouveaux types de transactions, comme les cryptomonnaies et les NFT
- Fluidifier les communications avec les employés à distance.
Éthique de l’IA
Les entreprises cherchent à comprendre les avantages pratiques et les conséquences de l’adoption de l’IA. Cependant, cet intérêt est tempéré par les interrogations persistantes concernant les implications éthiques de l’IA.
L’IA soulève un certain nombre de dilemmes éthiques, notamment les difficultés liées à la confidentialité des données et son utilisation pour diffuser de la désinformation. Même si cela ne semble pas directement lié aux aspects les plus opérationnels de la gestion d’une entreprise, il est essentiel que les dirigeants comprennent ces implications et s’y confrontent.
L’adoption de l’IA a également une incidence sur les dynamiques au travail, beaucoup se demandant si son adoption rapide pourrait finir par remplacer les humains. Il est essentiel d’obtenir l’adhésion des employés lors de l’adoption de l’IA en tant que service, afin d’expliquer comment la technologie sera utilisée et de dissiper ces craintes.
Évolutions à l’échelle des secteurs
Enfin, il faut s’attendre à ce que l’IA transforme de nombreux secteurs d’activité, non seulement en 2022, mais tout au long de la décennie. Voici quelques exemples de la manière dont l’IA continuera de façonner certains des plus grands secteurs du marché.
Santé : Le secteur de la santé est depuis longtemps à l’avant-garde de l’adoption de l’IA. Les acteurs majeurs du domaine continueront de s’appuyer sur l’IA pour analyser les données des patients et améliorer la précision de leurs diagnostics, mais aussi pour utiliser potentiellement ces données afin de découvrir de nouveaux médicaments.
Service client : L’IA est utilisée dans le domaine du service client pour des cas d’usage qui vont bien au-delà de la messagerie vocale automatisée. En 2022, des chatbots qui apprennent du comportement passé des clients et exploitent leurs données contribuent à personnaliser l’expérience client. Les clients bénéficient grâce à l’IA d’un service personnalisé et instantané.
Marketing : Les réseaux sociaux et même les agences de marketing traditionnelles s’appuient sur l’IA pour tirer les enseignements des campagnes passées et personnaliser les suivantes. Le marketing fondé sur l’IA peut aider les entreprises à mieux comprendre leur clientèle et à concevoir des campagnes plus efficaces.
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