Depuis quelques années, l’intelligence artificielle vit au cœur de notre société et continue de s’affirmer dans notre quotidien. Le machine learning et le deep learning en sont un bon exemple, nous prouvant que l’IA sait évoluer telle que nous l’avons façonnée. Pour les entreprises, dans de nombreux secteurs, l’intelligence artificielle est aussi un levier de croissance très important. Elle est, par exemple, un atout incomparable pour mieux nettoyer, catégoriser et enrichir ses données produits à travers une solution PIM.
Pourtant, l’IA n’a pas toujours été aussi populaire. Les mythes la concernant sont souvent synonyme de réticences et d’inquiétudes.
Peut-on faire confiance en l’intelligence artificielle ? Cette question est source de longs débats. Au début des années 1950, lorsque cette technologie voyait le jour, sa fiabilité était déjà remise en cause, principalement en raison de son caractère inédit. John Von Neumann et Alan Turing furent les premiers à présenter des travaux en lien avec l’intelligence artificielle et déjà, beaucoup doutaient de leurs projets.
La nouveauté crée souvent l’incompréhension. Au fil des années, les réactions ont muté ; les inquiétudes et réticences se sont multipliées. La raison est due à une popularisation de cette technologie, voyant émerger une opportunité tournée vers le progrès, certes, mais tout aussi source de conflits.
Il s’agit d’une période clé pour l’IA. Aux alentours de 2010, l’intelligence artificielle montre d’importantes améliorations dues à la puissance des nouveaux ordinateurs capables d’accélérer le calcul des algorithmes, mais aussi à l’arrivée d’internet et à l’immense partage de données.
C’est à cette période que l’IA est entrée dans notre vie quotidienne. Pour la plupart des gens, elle était un soutien inédit qui, bien que développée pour rendre notre quotidien plus simple et confortable, prenait le pas sur certaines œuvres de science-fiction. L’intelligence artificielle menaçait-elle la sécurité de l’emploi ? Allait-elle nous remplacer ? Certaines personnes ont même cru que l'intelligence artificielle pourrait conduire à une « intelligence supérieure ».
Ce ressenti est notamment lié au Machine Learning, approche scientifique ayant révolutionné l’intelligence artificielle dans les années 2010. Traduite explicitement en « apprentissage automatique », cette méthode consiste à laisser une machine apprendre d’elle-même, afin qu’elle tire ses propres enseignements et s’améliore. Cette approche s’écarte de la machine simplement programmée. L'entraînement de l’intelligence artificielle par les données était né.
L’éducation de l’intelligence artificielle permet à la machine elle-même de se remettre en question. Si on peut penser qu’elle ne se trompe pas, elle apprend de ses erreurs grâce au Machine Learning. Diminution du risque d’erreur, meilleure précision, plus faible coût… l’intelligence artificielle s’est soudain montrée nuisible face à l’Homme.
Si quelques années seulement se sont écoulées depuis l’arrivée du Machine Learning, puis du Deep Learning, et de l’appréhension qui en découle, l’opinion publique quant à la menace de l’intelligence artificielle est sans conteste différente. A l’ère du tout numérique, si le scepticisme de certains demeure toujours, la confiance de l’homme vis-à-vis de l’IA s’est considérablement améliorée. Cela est notamment justifié par l’essor de cette technologie qui n'apparaît plus comme nouvelle, seulement en constant développement et optimisation. De nombreuses industries, de la fabrication au marketing, en passant par la recherche, la santé et le jeu vidéo, tirent désormais profit de l’intelligence artificielle pour faire progresser les domaines évoqués. Les entreprises s'y intéressent de plus en plus et se demandent si l’IA ne pourrait pas traiter la donnée produit.
Découvrez comment garantir la fiabilisation des données grâce à l’IA à travers notre article dédié “L’IA est-elle fiable pour traiter la donnée produit”.
L’IA présente des avantages certains pour améliorer notre confort de vie, automatiser certaines tâches, optimiser notre productivité et progresser dans un secteur donné. De fait, effectuer une recherche sur internet représente l’une des nombreuses tâches quotidiennes de l’homme où l’intelligence artificielle est mobilisée. Gage de confiance, l’homme en devient même exigeant. On ne supporte plus que l’IA montre des erreurs.
Ainsi, le soutien de l’intelligence artificielle est aujourd’hui vu comme légitime et ne provoque plus les inquiétudes de l’époque. Le travail colossal généré par la machine est perçu comme une aide. Les mythes selon lesquels l'intelligence artificielle menaçait l'emploi et la sécurité de l'emploi sont révolus.
L’IA et les données produit se trouvent elles-aussi liées. Les entreprises l’ont bien compris et n’ont pas tardé à faire confiance à la machine pour gagner en croissance. Lors de l’élaboration d’une stratégie digitale, la gestion des données est un point essentiel à considérer, principalement dans le e-commerce, pour se démarquer de la concurrence.
La stratégie se base sur l’utilisation d’une solution PIM (Product Information Management). A cela, on peut y ajouter une solution telle qu’Unifai qui consiste à configurer un système intelligent analysant toutes les données produits au sein du PIM. La solution est munie de différents modules et fonctionnalités afin de catégoriser, standardiser, enrichir et corriger les données produits.
Pour y voir plus clair sur “Où se positionne Unifai par rapport à un PIM”, n’hésitez pas à consulter notre article dédié.
L’IA est complexe, si bien qu’on ne sait pas toujours quoi penser d’elle, ni comment elle fonctionne. Entre avantages et limites, voici trois 3 éléments à connaître sur l’intelligence artificielle dans le traitement des données produits.
Au fil des années et de son développement en lien avec la société, l’intelligence artificielle a provoqué bien des débats quant à ses avantages, sa légitimité et les conséquences qu’elle pourrait générer. Grâce aux algorithmes, nous savons d’elle une force intelligente capable d'aider l’homme au quotidien sans lui apporter du tort. Chez Unifai, nous l’avons bien compris.
Le plus important est de se souvenir que l’IA et l’homme doivent travailler en équipe. Comme le dit, Patrice Gouineau, Directeur Data Produit chez Rexel France “ Nous avons challengé Unifai sur des données produits que notre algorithme interne ne savait pas faire et aujourd’hui Unifai sait nous proposer des classes.”, avant d’ajouter que “ l’ambition pour Rexel est qu’Unifai devienne un outil du quotidien de l’équipe data produit et que le travail manuel soit uniquement pour les cas très particuliers où nous avons besoin d’un expert pour valider la proposition de l’IA.”
Dans un futur article, nous reviendrons plus en détails sur la façon dont nous entraînons notre intelligence artificielle chez Unifai.
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