Utiliser l’IA dans l’entreprise
Temps de lecture : 9 min
Auteur : HL
De plus en plus nous vivons dans un monde où l’intelligence artificielle nous entoure. L’entreprise n’échappe pas au phénomène de société. Mais comment utiliser l’IA pour gérer l’entreprise ? Dans quels domaines les robots peuvent nous aider ?
En fait, l’intelligence artificielle nous permet par exemple de traiter plus de données, de faire rapidement des calculs jugés trop longs ou impossibles avant. L’IA nous permet de prévoir et d’affiner nos modes de gestion. Nous allons traiter ici spécifiquement de l’utilisation de l’IA dans la gestion de l’entreprise.
C’est quoi l’Intelligence Artificielle ?
L’IA est constituée d’algorithmes, de formules logiques et mathématiques développées par des mathématiciens, qui cherchent à reproduire l’intelligence humaine pour résoudre des problèmes. On peut par exemple utiliser un algorithme de prédiction.
L’intérêt c’est que les machines vont plus vite, plus loin et sont plus précises que l’être humain. Ainsi dans ces process, on étudie des données, on les manipule et on laisse ensuite travaille la machine qui va modéliser, c’est de l’automatisation, de l’apprentissage automatique. On peut utiliser cette IA dans l’entreprise.
Ce sont les progrès de la data science et de l’informatique qui ont permis par exemple de créer la voiture autonome. Pour vous donner une idée de la puissance du phénomène, sachez que fin 2022, un algorithme d’IA, programmé en langage python, a permis de découvrir près de 31 millions de nouveaux matériaux n’ayant encore jamais été synthétisés. Qui plus est, le code est en accès libre et disponible gratuitement sur github (à l’adresse suivante : https://github.com/materialsvirtuallab/m3gnet).
Différence entre IA, Machine Learning et Deep Learning
L’Intelligence Artificielle regroupe le machine learning (ML) qui lui-même comprend le deep leraning (DL) avec les fameux réseaux de neurones artificiels. La grande différence entre ML et DL c’est que dans le deep learning, le data scientist n’a pas accès à tous les calculs.
Les réseaux de neurones sont une sorte de boite noire dans laquelle sont réalisés des calculs, des analyses avancées, sans que l’on sache vraiment ce qu’il s’y passe. Ils permettent l’apprentissage automatique, supervisé ou non supervisé. Malgré cela c’est un outil de prédiction remarquable.
On utilise également le DL pour la reconnaissance d’images ou la reconnaissance vocale. Pour réaliser ces calculs, cet « apprentissage machine », il est souvent nécessaire d’avoir beaucoup de données. Cette science des données se développe en effet grâce à un ensemble de données appelé big data, un lac de données sur lequel on fait du datamining, de l’exploration de données exploitables. Pour modéliser on a besoin de séparer les datas en deux ensembles de variables. D’un côté les données d’apprentissage et de l’autre celles de test. On peut utiliser l’IA pour gérer l’entreprise avec ces techniques.
Quel est l’impact de l’Intelligence Artificielle en management ?
Utiliser l’IA pour gérer l’entreprise, c’est prendre un temps d’avance sur les autres. Les entreprises qui utilisent la donnée, le digital et les techniques de l’intelligence artificielle prennent un avantage certain sur leurs concurrents. Ceci va continuer de s’accentuer dans un avenir très proche. La connaissance et le ciblage de ses clients, de ses prospects, de ses salariés est une donnée précieuse. Elle permet de mieux servir sa clientèle avec les bonnes équipes. La connaissance du risque d’entreprise quant à elle, permet une meilleure gestion, de meilleures analyses prédictives pour la chaine décisionnelle.
La prévision
Ces techniques ne sont pas la panacée mais elles aident à la prise de décision. Elles apportent de la visibilité, elles éclairent le chemin. Elles servent d’aide à la décision. On peut par exemple prévoir des ventes ou des cours de bourse avec différentes techniques (ARIMA, SARIMA, ARCH, GARCH)
La première étape d’une prévision ou d’une modélisation, consiste donc à récupérer la donnée qui concerne le produit ou l’entreprise. Nombre d’entre elles ne s’en préoccupent pas, or il ne faut pas perdre vos datas. Cette donnée est précieuse. Le volume des données est important mais les sources de données sont souvent nombreuses.
La collecte de données
Même si ce n’est pas toujours simple de collecter des données utiles, sachez qu’il existe un ensemble de techniques faisant appel à l’informatique, au marketing, aux statistiques, aux réseaux sociaux. Vous pouvez également acheter des bases de données qui sont plus ou moins renseignées.
Le marketing digital
Ainsi, plus précisément, l’IA révolutionne aujourd’hui le marketing digital. L’internet permet de cibler, capter et fidéliser de nouveaux clients dans le monde entier. De nouvelles techniques, de nouveaux métiers se développent sur le net grâce à des robots utilisant l’intelligence artificielle. Ici l’IA permet de gérer l’entreprise. Un ensemble de techniques font aujourd’hui appel à l’IA.
– Optimisation du SEO pour grimper dans les moteurs de recherche de Google ou Bing.
– SEA (publicité).
– Campagnes SMS.
– Plateformes CRM pour la gestion de votre marketing.
– Plateformes de traitement des images.
– Le marketing sur les réseaux sociaux.
Dans quels domaines utiliser l’Intelligence Artificielle ?
En ce qui nous concerne, c’est-à-dire en gestion d’entreprise, nous disposons d’un ensemble d’outils d’analyse applicables à plusieurs secteurs de l’entreprise. On utilise l’IA à forte dose dans la finance de marchés. Utiliser l’IA pour gérer l’entreprise c’est concrètement l’utiliser dans l’immobilier, dans le commerce, en gestion d’entreprise, en RH, en logistique, en marketing, en ressources humaines, …
L’IA permet de prédire, elle permet d’étudier un groupe, une population, de faire parler les chiffres et les textes.
Les algorithmes du machine learning et du deep learning permettent de faire des prévisions. On peut ainsi faire des prévisions de cours de bourses (modèle Arch, Garch) ou des prévisions des ventes et du chiffre d’affaires (loi normale, naïf de Bayes, modèles ARMA, ARIMA, SARIMA).
On peut étudier l’évolution des ventes à travers le temps et sur différents secteurs, différentes équipes (modèles de données de panel) pour en comprendre certaines causes.
L’IA dans la finance
En finances d’entreprise, utiliser l’IA pour gérer l’entreprise c’est calculer le risque d’incident bancaire ou de défaillance d’entreprise. Après une exploration des données, on fait du clustering, de la discrétisation de données, de la segmentation, on étudie les corrélations. Parmi les modèles prédictifs, on utilise la régression linéaire, la régression logistique, Ridge ou Lasso, les arbres de décision. On va ensuite analyser les modèles et les tester.
Les modèles nous donnent une probabilité de défaillance. C’est de l’analyse prédictive construite à partir des données et des analyses.
La prédiction nous dit ainsi que, par exemple, nous avons 60% de chances d’avoir un incident bancaire au cours de l’année. On peut avoir une visualisation graphique pour savoir où on se situe dans l’échelle des risques. On sait également que l’analyse prédictive fonctionne x fois sur 10, par exemple 7 fois sur 10, ce qui est alors un bon modèle.
On peut encore améliorer les prédictions sur les probabilités d’incident avec des algorithmes d’apprentissage de deep learning.
Ça peut être bien utile, c’est du business intelligence. On peut ensuite utiliser un système expert ou un spécialiste de l’analyse financière et du risque d’entreprise pour corriger ce risque.
On peut également utiliser les techniques de classification en matière de ressources humaines.
L’IA dans le marketing
En marketing, l’utilisation des algorithmes nous sert pour bien segmenter la clientèle. Les techniques de l’IA permettent l’étude de la connaissance des clients. Elles permettent la prédiction du comportement des consommateurs (algorithmes de classification, SVM, arbre de décision).
On peut faire ressortir des catégories, des types de clientèle. C’est le cas dans l’étude de ce qu’écrivent les prospects et clients sur les réseaux sociaux ou dans les mails. Les techniques du text mining permettent donc d’extraire des tendances, des profils, des idées.
Il existe des logiciels d’analyse tels que Matlab pour les traitements analytiques même si on utilise directement les packages de R ou de Python pour réaliser ces études analytiques. Ces techniques sot très utilisées et cette IA est utilisée dans la gestion de l’entreprise.
Exemple d’utilisation de données d’entreprise avec l’IA
Prenons une entreprise qui a bien travaillé et qui a récupéré de la donnée sur ses clients. Elle a notamment pu estimer les niveaux de revenus de sa clientèle (que l’on peut déduire par la CSP ou le métier). Peu importe que ce ne soit pas très précis. Ces données sont souvent collectées avec la carte de fidélité et déduite.
L’entreprise fait alors de la fouille de données. Elle regarde quelles sont les montants des ventes en fonction de des niveaux de revenus, des âges, sexe, etc.
Ensuite, grâce aux techniques statistiques (clustering), elle parvient à identifier des familles de clients aux comportements distincts. Elle étudie ensuite les caractéristiques de ces familles de clients.
On constate ainsi que le groupe « des 40 ans » dispose de hauts revenus mais achète peu de produits de l’entreprise. Par contre le groupe « des 35 ans » qui a, grosso modo, les mêmes moyens, dépense très peu.
La question à résoudre sera d’imaginer comment faire pour que ce segment de clientèle consomme plus.
Ainsi grâce à l’étude des données les dirigeants ont pu identifier un segment de clientèle sur lequel il pouvait faire progresser leur chiffre d’affaires. Ils pourront aussi tenter d’anticiper le comportement de leurs clientèle par d’autres techniques issues de l’IA.
Chez Go To Business, nous proposons des formules pour vous aider à faire parler vos données, notamment dans le domaine du marketing.