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Recherche intelligente grâce à l’intelligence artificielle

| mise à jour
par Felix von Reischach, Responsable Artificial Intelligence et Machine Learning chez Swisscom Enterprise Customers

De nombreuses entreprises ont fait le premier pas vers la numérisation. Elles génèrent par conséquent de plus en plus de données. L’intelligence artificielle crée de l’ordre – et peut également aider les entreprises dans d’autres domaines.

Felix von Reischach, Responsable Artificial Intelligence et Machine Learning chez Swisscom Enterprise Customers (Source: Swisscom)
Felix von Reischach, Responsable Artificial Intelligence et Machine Learning chez Swisscom Enterprise Customers (Source: Swisscom)

Aujourd’hui, les entreprises scannent des documents, envoient des factures électroniques et archivent des documents de travail sur un serveur. Cependant, pour les collaborateurs, la recherche des bonnes informations ressemble souvent à celle d’une aiguille dans une botte de foin. Comment peut-on trouver les informations nécessaires parmi l’abondance de mails, de documents, de notes et d’images – et surtout en l’absence d’une indexation ou catégorisation adéquate? Les systèmes basés sur l’intelligence artificielle peuvent aider à résoudre ce problème: Ils permettent à l’ordinateur de comprendre, d’interpréter et de traiter les fichiers de manière autonome. L’ordinateur peut, par exemple, catégoriser automatiquement des documents scannés sans qu’une personne soit obligée de les lire et de leur attribuer manuellement une catégorie.

À la recherche de Mme Muret

Prenons pour exemple une archive municipale dans laquelle d’innombrables documents sont stockés. S’ils sont scannés et archivés électroniquement, les informations souhaitées sont trouvées beaucoup plus rapidement que par une recherche dans des fichiers papiers. Cependant, la recherche échoue souvent lorsqu’elle comprend des photos, des plans, des illustrations, des vidéos ou des fichiers audio – c’est-à-dire lorsqu’il ne s’agit pas de textes. De plus, les connexions entre les documents individuels ne peuvent être trouvées que si elles ont été définies manuellement durant la numérisation. Un exemple: quelqu’un souhaite trouver tous les documents concernant la famille Muret au 18ème siècle. La recherche ne fournira probablement qu’un tiers des documents réellement disponibles. Si l’on utilise l’intelligence artificielle, la chose se présente différemment. En plus des fichiers texte, le système reconnaît non seulement des images, mais identifie également toutes les femmes mariées du nom Muret ayant changé de nom. L’intelligence artificielle est en effet capable de reconnaître des réseaux de relations.

L’IA peut donc analyser un grand volume de texte libre. Elle est également utilisée pour traiter d’autres données appelées «données non structurées». Par exemple, la reconnaissance d’images a fait de grands progrès ces derniers mois. Il existe déjà des services de recherche publics qui ne recherchent pas seulement des métadonnées, mais comprennent l’image. Ces algorithmes ont par exemple compris ce qu’est un caniche. Qu’il soit brun, noir ou blanc, assis, debout ou couché, chiot ou sénior – l’intelligence artificielle a appris les caractéristiques d’un caniche et peut l’identifier parmi des milliards de photos. Dans les années à venir, de nombreux
progrès sont encore attendus. La commande vocale, notamment, facilitera considérablement la vie.

Plus qu’une simple fonction de recherche

Même l’IA fait des erreurs – surtout au début. Car l’intelligence artificielle n’est performante que si elle reçoit un apprentissage adéquat. C’est là que le facteur humain entre dans le jeu. Si l’intelligence artificielle reconnaît Jean Murat sur une photo mais qu’il s’agit en fait de son frère Charles-Louis, un expert doit corriger l’erreur. L’ordinateur apprend et ne fera probablement pas la même erreur la prochaine fois. Sauf naturellement si Jean et Charles-Louis sont des jumeaux identiques – dans ce cas, il faut admettre que la question est difficile.

L’intelligence artificielle peut donc accomplir plus que de rechercher une certaine information dans des données existantes. Contrairement aux moteurs de recherche habituels, les systèmes intelligents offrent deux avantages importants. D’une part, ils proposent une solution au lieu d’un résultat. Deuxièmement, le système apprend de manière autonome et perfectionne constamment l’accomplissement de ses tâches.

IA pour les PME

L’intelligence artificielle n’intéresse pas seulement les grandes entreprises, mais également les PME. Un cabinet d’avocats, par exemple: l’ordinateur catégorise automatiquement les contrats suivant le cas, le mandant, le type d’infraction ou l’avocat – selon le besoin. Les interfaces ou dépendances sont visualisées sur un panneau de bord (voir également l’interview de René Gamma en page 34). L’anonymisation des données est un autre sujet d’importance pour les PME: grâce à l’intelligence artificielle, les noms, adresses ou numéros de téléphone sont automatiquement anonymisés sans qu’un collaborateur ne soit obligé de les noircir manuellement.

De nombreux algorithmes sont déjà accessibles au public. Dans ce domaine, surtout les grands fournisseurs sont leaders. Ceci représente une bonne nouvelle pour les PME à budget TIC limité. Elles peuvent intégrer des solutions IA dans leurs infrastructures de manière relativement simple et bon marché – du moins théoriquement. En pratique, les choses se présentent différemment: pour permettre à l’IA d’être réellement efficace, un grand volume de données est nécessaire afin d’entraîner le système. Si une application IA ne comprend que l’anglais, ses performances seront assez limitées pour une brasserie suisse. Les clients de la brasserie ne parlent que le suisse allemand, l’allemand, le français et l’italien. L’IA doit donc comprendre ces langues. Bien sûr, le contexte joue également un rôle important: supposons qu’une bière porte le nom «Serengeti», la brasserie souhaite évidemment des informations sur la boisson et non pas sur la plaine du Serengeti. De plus, de nouveaux produits surgissent constamment. L’intelligence artificielle doit donc être «formée» régulièrement. À l’avenir, les solutions grand public se multiplieront – mais elles ne représentent pas toujours le meilleur choix.

Pas d’intelligence artificielle sans experts

Évidemment, une infrastructure sûre et robuste est une condition préalable pour l’intégration réussie d’une application IA. La bonne culture d’entreprise est un facteur tout aussi décisif: la direction supérieure devrait notamment comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle, où celle-ci peut être utilisée de manière raisonnable et où elle ne devrait pas l’être. Il s’agit d’avoir des attentes réalistes, mais aussi d’éviter la vue en tunnel et de déterminer de nouveaux modèles commerciaux.

L’expérience pratique a montré que l’intelligence artificielle n’ira pas loin sans de bons experts en arrière-plan. Ceci ne signifie pas que chaque PME doit monter sa propre section IA. Cependant, la collaboration avec le bon partenaire est un facteur de succès important. Une section IA a besoin d’experts pourvus de nombreuses compétences: science des données, développement, ingénierie des systèmes – et surtout de personnes qui comprennent la situation du client. Car l’expérience a montré que les systèmes IA ne sont pas uniquement un atout pour les solutions d’archivage, mais également pour le service à la clientèle, le département RH ou la section marketing.

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