Intelligence artificielle et données non structurées

Les mégadonnées et l'intelligence artificielle ont fait de grands progrès dans le marketing numérique et leurs applications se sont considérablement développées. Selon une étude de Deloitte, 73% des entreprises interrogées estiment quel'IA est vraiment importante pour leur activité en permettant l'acquisition de nouveaux leads de qualité, contrairement à leurs concurrents directs ou non.

Il en va de même pour les mégadonnées , qui sont utilisées dans des secteurs tels que les soins de santé ou les assurances pour obtenir plus d'informations sur les consommateurs, rechercher de nouveaux clients et améliorer la navigation sur le site Web.

Dans cet article, nous discuterons de l'importance du big data et de l'intelligence artificielle, en soulignant les principales tendances affectant ce marché en mettant l'accent sur le rôle des données non structurées.

Une définition de l'Intelligence Artificielle : quelques statistiques

Depuis quelques années, l'importance de l'intelligence artificielle a été redécouverte grâce en partie aux progrès de la technologie.

Mais qu'est ce que c'est exactement? C'est la capacité des systèmes matériels et logiciels à fournir des performances qui, à certains égards, simulent le comportement humain.

Cependant, l'intelligence artificielle est souvent confondue avec le Machine Learning et avec les aspects liés aux algorithmes.Cependant, ce sont deux technologies indépendantes, bien qu'interdépendantes; alors que l'IA concerne les machines qui simulent le comportement humain, le machine learning est quant à lui l'algorithme qui permet à ce logiciel de se développer et de s'améliorer au fil du temps.

Pour cette raison, il n'est pas surprenant que le premier champ d'application de tels systèmes ait été les usines. En effet, la robotique appliquée au secteur industriel permet d'obtenir de nombreux avantages, l'augmentation de la productivité avant tout. En remplaçant et en simulant certaines tâches humaines manuelles, il améliore également la sécurité des travailleurs.

Dans le monde B2C et B2B, les champs d'application peuvent être infinis : du filtrage des CV soumis à la reconnaissance du visage d'une personne dans un environnement sécurisé, en passant par la capacité de trier une grande quantité de documents en fonction de leur contenu. À ce jour, certaines entreprises du paysage italien et européen commencent à comprendre l'importance d'appliquer l'IA en interne, confiant à ce logiciel des tâches moins précieuses pour le moment, laissant la prise de décision aux personnes.

Cette tendance est également confirmée par une récente étude d'Eurostat, qui montre qu'au sein de l'Union européenne, seules deux entreprises sur 10 utilisent l'intelligence artificielle, tandis qu'en Italie, ce chiffre tombe à 6 %. Cela pourrait être dû à l'infrastructure sous-développée et au manque de personnel spécialisé pour le moment.

Néanmoins,l'intelligence artificielle est un grand avantage pour l'analyse du Big Data, car elle permet une analyse et un traitement détaillés de cette grande quantité de données.

L'intelligence artificielle appliquée à l'analyse de données non structurées

Tirer de la valeur de l'analyse des mégadonnées est un processus difficile et complexe qui nécessite une certaine efficacité technologique et qui est conditionné par la qualité des données et leur caractère non structuré ou structuré. Ces dernières, comme le terme l'indique, sont celles qui adhèrent à un ensemble de règles prédéfinies et suivent un certain schéma.

En revanche,les données non structurées n'ont pas de structure prédéfinie et représentent la majorité des données disponibles : au quotidien, nous recevons des e-mails ou des images, tout comme notre entreprise reçoit des documents, fournit un support ou des services, et agit sur de multiples canaux qui sont liés à la gestion des informations non structurées.

Comment les données non structurées sont-elles gérées au sein d'une entreprise ? Grâce à l'intelligence artificielle .Par exemple, au sein d'un centre d'appels, l'objectif ultime est de rationaliser le trafic d'appels et de fournir un service de haute qualité au client, en évitant les longs temps d'attente au téléphone.

Cela inclut tout l'univers deschatbots , assistants virtuels qui ont été définis comme la partie la plus mature de l'intelligence artificielle, mais en même temps celle où il est difficile de discerner la valeur entre différentes technologies.Pensez aux assistants vocaux que nous avons à l'intérieur de nos smartphones, tels que Siri, Google ou même Alexa.

Il existe une large application au sein de l'entreprise pour la gestion des documents. En effet, certaines industries, comme la banque et l'assurance, manipulent souvent des documents avec des données non structurées sans pouvoir comprendre leur priorité. Grâce àl'intelligence artificielle , il est cependant possible d'entrer dans le fond des documents et de comprendre les donnéesqu'ils contiennent.

Un autre domaine intéressant concerne le traitementde documents très complexes , tels que les contrats, qui est un domaine avec une application très large, du monde juridique au monde du B2C et du B2B où opèrent de nombreuses entreprises comme Doxee .La gestion d'un contrat peut être très difficile, car vous vous retrouvez également avec des rappels, des pénalités et la compréhension de certains délais, qui nécessitent des temps de réponse très rapides et une marge d'erreur presque nulle.

Généralement, les activités de travail, notamment dans les domaines qui viennent d'être mentionnés, sont réalisées par des personnes qui disposent d'un laps de temps plus ou moins limité pour faire un raisonnement et l'appliquer de manière exhaustive à tous les documents. Ici donc, l'intelligence artificielle appliquée à l'analyse desbig data pourrait pallier ce manque de temps, permettant l'acquisition de données à grande échelle tout en assurant un retour important.

Quel sera l'avenir de l'intelligence artificielle et du big data ?

Comprendre ce que sera l'avenir de l'intelligence artificielle est très important pour les entreprises, car les données qui seront disponibles seront de plus en plus diversifiées et donc le support des technologies sera crucial.

À ce jour, le défi le plus important pour ceux qui travaillent dans la technologie est d'élargir leur champ d'action. En fait, on parle souvent de démocratiser l'IA , c'est-à-dire de rendre possible l'application de l'intelligence artificielleaux gens qui travaillent dans l'entreprise et pas seulement aux data scientists.

Il est également important que les informations etles données collectées soient mises à la disposition d'un cloud.Certains projets et processus impliquant des données client peuvent avoir des problèmes de confidentialité, tandis que d'autres peuvent être transparents et donc les données peuvent être distribuées dans le cloud, ce qui rend un document beaucoup plus rapide, fonctionnel et de sorte que la personne responsable peut commencer à travailler sur les données immédiatement. .

Un autre aspect que nous ne pouvons pas sous-estimer est l'aspect purement linguistique du logiciel. Pendant des années, le véritable langage des mots n'a pas été pris en compte et, par conséquent, les technologies ont utilisé certains mots-clés - il n'y avait aucun moyen de faire la distinction entre les différents temps verbaux, ou entre le singulier/pluriel et le masculin/féminin. Par conséquent, la compréhension du langage naturel doit être de plus en plus mise en œuvre, notamment lorsqu'il s'agit de fournir des réponses adéquates aux requêtes des clients.

Plus généralement, dans les années à venir, l'intelligence artificielle sera de plus en plus utilisée par les entreprises des secteurs B2B comme B2C et les bénéfices sont là pour tout le monde. En fait, selon des études et des projections récentes d'ici 2025, les investissements dans l'IA atteindront environ 60 milliards d'euros d'investissements mondiaux, contre 2 milliards d'euros en 2016. À l'échelle mondiale, cependant, les États-Unis se classent au premier rang en termes de nombre des investissements et des entreprises utilisant l'IA, suivi de l'Union européenne. D'ici 2030, les pays occidentaux seront dépassés par ceux du continent asiatique, notamment la Chine.

Compte tenu également de l'augmentation de la quantité dedonnées volumineuses à stocker et à traiter, le même logiciel évoluera, permettant la prise de décision stratégique et la résolution de problèmes dans les plus brefs délais.Les innovations del'intelligence artificielle sont déjà visibles dans certaines industries, comme les télécommunications, où certains problèmes sont résolus par des chatbots basés sur les données collectées ou dans l'industrie de l'assurance, comme mentionné précédemment, assurant ainsi un taux élevé de traitement des données et une rapidité de réponse, que le cerveau humain ne serait pas en mesure de fournir.

À ce jour, l'intelligence artificielle est beaucoup plus développée dans le secteur B2C, car il est beaucoup plus facile et plus rapide d'obtenir un retour sur investissement.À l'avenir, l'utilisation des logiciels d'IA continuera de se développer dans la sphère B2B où certaines entreprises expérimentent déjà des chatbots et des algorithmes d'IA pour le service client.

On peut donc dire quel'intelligence artificielle et le big data façonneront certainement l'avenir de notre monde en ouvrant la possibilité d'automatiser et d'accélérer certains processus, en rendant l'acquisition d'informations plus efficace et en améliorant l'expérience client.Il s'étendra également à d'autres secteurs tels que l'énergie et les médias.