Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie

Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie

Les algorithmes, pour faire simple, sont un ensemble d’instructions étape par étape. Dans le domaine de l’informatique, les algorithmes sont un ensemble d’instructions et d’actions exécutées par un programme informatique pour accomplir diverses tâches. L’utilisateur d’une application informatique, par exemple, peut être invité à saisir trois nombres aléatoires. Ensuite, le logiciel peut passer par une série d’étapes pour ordonner les nombres du plus petit au plus grand.

Les algorithmes dans notre vie quotidienne

Les algorithmes sont un sujet fondamental de la programmation que nous devons appréhender. Certains algorithmes, tels que les algorithmes de tri et de recherche, sont nécessaires à la connaissance fondamentale. En effet, les systèmes informatiques trient et recherchent des données la majorité du temps. Google, par exemple, recherche des articles, tandis que les distributeurs automatiques de billets recherchent des informations sur les comptes.

Nous vivons dans un monde où les problèmes sont inévitables. C’est une chose à laquelle nous devons faire face. Naturellement, nous résolvons le problème en nous appuyant sur notre expérience antérieure ou sur notre instinct. Et lorsque nous envisageons une solution, nous élaborons une stratégie pour aborder le problème de la même manière que le fait un algorithme dans un ordinateur. En fait, la machine tente de penser comme une personne. Est-il possible de résoudre le problème uniquement sur la base de l’intuition et de l’expérience ? Oui, nous le pouvons certainement. Toutefois, cela dépend des circonstances et des conditions environnantes. Nous abordons les problèmes de manière plus conventionnelle en nous fiant à notre instinct et à notre expérience. Car cela dépend de la quantité d’expériences que nous avons eues et de la finesse de notre instinct.

Types d’algorithmes

Les algorithmes sont classés en fonction des concepts qu’ils utilisent pour accomplir une tâche. Il existe de nombreux types d’algorithmes différents, mais les suivants sont les plus courants en informatique :

  • Algorithmes de type « diviser pour régner » : Divisez le problème en petits sous-problèmes du même type, résolvez-les, puis combinez leurs solutions pour résoudre le problème principal.
  • Algorithmes de force brute : Essayez toutes les solutions possibles jusqu’à ce que vous en trouviez une qui fonctionne.
  • Algorithmes aléatoires : Pour résoudre le problème, utilisez un nombre aléatoire au moins une fois pendant le calcul.
  • Algorithmes gourmands : Découvrir la meilleure solution au niveau local afin de trouver la meilleure réponse à l’ensemble du problème.
  • Algorithmes récursifs : Résoudre la version la plus simple et la plus élémentaire d’un problème avant de passer à des variantes de plus en plus grandes du problème jusqu’à ce que la solution originale soit trouvée.
  • Algorithmes de backtracking : Divisez le problème en sous-problèmes, chacun d’entre eux pouvant être traité ; toutefois, si la solution souhaitée n’est pas trouvée, revenez en arrière dans le problème jusqu’à ce qu’une voie qui le fasse avancer soit découverte.
  • Algorithmes de programmation dynamique : Divisez un gros problème en une série de sous-problèmes plus simples, puis résolvez chacun de ces sous-problèmes une seule fois, au lieu de recalculer leurs solutions pour une utilisation ultérieure.

Pour aller plus loin…

  • Pourquoi garder un longueur d’avance en innovant
    Les clients, la concurrence et la croissance des entreprises posent des défis, même aux organisations les plus performantes. Les éléments qui ont conduit à un succès spectaculaire dans le passé ne sont peut-être pas les mêmes que ceux qui conduiront […]
  • Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie
    Les algorithmes, pour faire simple, sont un ensemble d’instructions étape par étape. Dans le domaine de l’informatique, les algorithmes sont un ensemble d’instructions et d’actions exécutées par un programme informatique pour accomplir diverses tâches. L’utilisateur d’une application informatique, par exemple, […]
  • IA et Big Data : quelle est la différence ?
    L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les […]
IA et Big Data : quelle est la différence ?

IA et Big Data : quelle est la différence ?

L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les deux et vous donnera un aperçu de la façon dont chacun peut bénéficier à votre entreprise de différentes manières.

Les principales différences entre l’IA et le Big Data

Bien que les deux soient des outils précieux en soi, il est facile de confondre l’intelligence artificielle (IA) avec le Big Data. En fait, il existe de nombreuses similitudes entre l’IA et les mégadonnées, mais elles sont fondamentalement différentes à bien des égards.

Alors que certains considèrent l’IA comme un sous-ensemble des mégadonnées, d’autres les considèrent comme des domaines entièrement distincts. Examinons ce qui les distingue les uns des autres avant d’essayer de déployer l’un ou l’autre sur vos propres systèmes.

Pour vraiment comprendre pourquoi ces deux domaines sont souvent confondus, nous devons examiner comment ils se chevauchent. L’une des façons dont ils se chevauchent est que les mégadonnées et l’intelligence artificielle nécessitent une puissance de traitement et une technologie avancées pour fonctionner correctement – vous ne pouvez pas avoir d’analyses sophistiquées sans technologie de traitement avancée. Une autre qualité commune est que l’IA et le Big Data utilisent des algorithmes pour faire des prédictions basées sur des informations existantes.

Cependant, le Big Data signifie la consolidation d’une grande quantité de données. Il englobe également des techniques de regroupement, de nettoyage, de commande, d’ajout de données.

Ensuite, l’intelligence artificielle peut ensuite utiliser ces ensembles de données pour les analyser et obtenir des informations.

En d’autres termes, le Big data est le processus d’ingestion de nourriture quand l’IA est le processus de digestion.

Comment utiliser les deux ensemble

Dans l’industrie du vin, de la bière et des spiritueux, les producteurs et les détaillants peuvent analyser les données des clients pour voir ce qu’ils veulent afin de le produire en plus grande quantité en fonction des tendances de consommation. Par exemple, si les amateurs de vin recherchent des vins doux au lieu de vins secs, ils peuvent voir cette demande avec les données de l’IA. Les entreprises viticoles peuvent alors modifier rapidement leur processus de production pour fabriquer davantage de ces types de vins, car elles savent ce que les gens veulent en fonction des chiffres des ventes passées. L’utilisation conjointe de l’IA et du Big Data donne aux viticulteurs un avantage concurrentiel par rapport à leurs concurrents qui n’ont pas accès à ces outils. Cela leur permet de décider quels vins faire en se basant à la fois sur l’expérience humaine et sur des analyses en temps réel, ce qui leur permet d’identifier plus facilement les goûts populaires parmi les clients. À partir de là, ils peuvent fabriquer des produits en vrac avec moins de risques. Ils économisent également de l’argent en faisant moins d’erreurs lors du stockage des étagères avec des bouteilles de vin ou des fûts de bière ou des lignes de pression dans les bars. Tous ces éléments aident les entreprises à réduire leurs coûts tout en maximisant leurs marges bénéficiaires.

Comment débuter avec le Big data et l’IA ?

Si vous êtes un propriétaire d’entreprise qui cherche à s’appuyer sur l’IA ou à démarrer une nouvelle entreprise l’impliquant, réfléchissez d’abord au type de données dont vous aurez besoin pour votre entreprise. Ensuite, vous devez vous demander comment collecter ces données. Après la collecte, il faut généralement nettoyer et consolider voire enrichir certaines données. Toutes ces étapes doivent être effectuées dans une grande base de données capable de stocker ce volume de données. Une fois cela fait, vous devez analyser si vous avez suffisamment de données.

Si tel est le cas, vous définissez la question que vous vous posez et l’hypothèse que vous souhaitez tester. Ces objectifs vous aideront à trouver les outils dont vous avez besoin.

Pour aller plus loin…

  • Pourquoi garder un longueur d’avance en innovant
    Les clients, la concurrence et la croissance des entreprises posent des défis, même aux organisations les plus performantes. Les éléments qui ont conduit à un succès spectaculaire dans le passé ne sont peut-être pas les mêmes que ceux qui conduiront […]
  • Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie
    Les algorithmes, pour faire simple, sont un ensemble d’instructions étape par étape. Dans le domaine de l’informatique, les algorithmes sont un ensemble d’instructions et d’actions exécutées par un programme informatique pour accomplir diverses tâches. L’utilisateur d’une application informatique, par exemple, […]
  • IA et Big Data : quelle est la différence ?
    L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les […]
Le Big Data : un gros mot pour les TPE ?

Le Big Data : un gros mot pour les TPE ?

Le big data est une collection de données organisées, semi-structurées et non structurées qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations et utilisées dans l’apprentissage automatique, la modélisation prédictive et d’autres initiatives d’analyse avancée.

Pour les petites entreprises, le big data est une opportunité. Cette technologie permet de découvrir des modèles cachés, des tendances du marché, les préférences des clients et d’autres informations utiles. Les petites entreprises peuvent utiliser le big data pour prendre les décisions éclairées dont elles ont besoin pour rester en tête de la concurrence et accroître leurs bénéfices.

En quoi consiste exactement le « big data pour les TPE » ?

De nombreuses petites entreprises craignent de ne pas être assez grandes pour bénéficier du big data. C’est loin d’être le cas, car les petites entreprises, comme les grandes, comptent sur le big data pour prospérer. Les entreprises peuvent utiliser les données pour obtenir les informations exploitables dont elles ont besoin pour devenir plus efficaces et réussir.

Heureusement, il existe sur le marché des technologies et des solutions big data que les petites entreprises aux ressources et au personnel limités peuvent payer et gérer.

Certaines de ces technologies permettent de suivre et d’analyser le comportement des utilisateurs de sites web. D’autres peuvent contribuer au suivi et à l’analyse des appels des clients, en révélant les tendances des appels entrants, les caractéristiques démographiques des appelants et les problèmes typiques des appels. La bonne nouvelle, c’est que l’utilisation efficace du big data ne nécessite pas toujours une équipe hautement technique ou une grosse somme d’argent.

Comment le big data profite aux TPE et PME

Une entreprise, quelle que soit sa taille, ne doit pas négliger l’importance et l’utilité du big data ;

  • Augmente les ventes et les revenus tout en réduisant les coûts globaux.
  • Les décisions de tarification sont améliorées.
  • Vous donne une longueur d’avance sur la concurrence
  • Améliore l’efficacité de la prise de décision

Analyse des données pour les petites entreprises.

L’analyse des données volumineuses est le processus d’analyse d’ensembles de données énormes et diversifiés, ou données volumineuses, pour découvrir des informations utiles qui pourraient aider les petites entreprises à prendre des décisions éclairées. Les petites entreprises peuvent évaluer la fidélité et le maintien de la clientèle en utilisant l’analyse des big data. Les informations provenant de ces points de données peuvent révéler des habitudes d’achat particulières, ce qui peut aider à conserver les clients actuels tout en augmentant les ventes globales.

En outre, l’analyse des big data est utilisée pour déterminer la valeur d’un client et le coût d’acquisition. Cette mesure est essentielle, car tous les clients ne sont pas égaux, et certains peuvent ne pas valoir votre temps ou votre argent. Cette mesure concerne le coût d’acquisition d’un client, ou la quantité d’efforts et d’argent dépensée pour acquérir chaque client et déterminer s’il en vaut la peine. Il s’agit d’un élément d’information essentiel pour les petites entreprises dont le budget de vente ou le personnel de vente est limité.

Pour aller plus loin…

  • Pourquoi garder un longueur d’avance en innovant
    Les clients, la concurrence et la croissance des entreprises posent des défis, même aux organisations les plus performantes. Les éléments qui ont conduit à un succès spectaculaire dans le passé ne sont peut-être pas les mêmes que ceux qui conduiront […]
  • Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie
    Les algorithmes, pour faire simple, sont un ensemble d’instructions étape par étape. Dans le domaine de l’informatique, les algorithmes sont un ensemble d’instructions et d’actions exécutées par un programme informatique pour accomplir diverses tâches. L’utilisateur d’une application informatique, par exemple, […]
  • IA et Big Data : quelle est la différence ?
    L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les […]
Pourquoi l’intelligence artificielle ne remplace pas l’homme mais l’aide à prendre de meilleures décisions

Pourquoi l’intelligence artificielle ne remplace pas l’homme mais l’aide à prendre de meilleures décisions

Les experts estiment que l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) à plus grande échelle permettrait d’ajouter jusqu’à 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici à 2030, dans un environnement où les données transforment la manière dont les organisations créent de la valeur et sont compétitives.

Nombreux sont ceux qui pensent qu’à mesure que l’IA modifie le mode de fonctionnement des entreprises, il en va de même pour les personnes qui effectuent le travail, et que les entreprises commenceront à remplacer les employés humains par des ordinateurs intelligents. Cette tendance a incité certains à penser que d’ici 2040, notre main-d’œuvre serait complètement différente.

Mais est-il vrai que les humains et les machines sont en concurrence les uns avec les autres ? Les gens sous-traitent leur travail à des machines depuis la révolution industrielle.

Autrefois utilisés pour des tâches physiques monotones et répétitives comme le tissage, les robots ont progressé au point qu’ils peuvent désormais effectuer des tâches cognitives sophistiquées comme des problèmes de mathématiques, la reconnaissance vocale et l’écriture.

En conséquence, les machines semblent être capables de reproduire le travail de nos pensées, plutôt que celui de notre corps. Au XXIe siècle, l’Intelligence Artificielle progresse au point de pouvoir surpasser les humains dans de nombreuses tâches, notamment sur la puissance de calcul et la capacité à résoudre des problèmes complexes à des vitesses record.

La question de savoir si l’IA finira par remplacer les travailleurs humains présuppose que l’IA et les humains partagent les mêmes attributs et talents, ce qui n’est pas le cas.

Les robots basés sur l’IA sont plus rapides, plus précis et plus constamment rationnels, mais ils manquent d’intuition, de sensibilité émotionnelle et de conscience culturelle. Les humains ont ces capacités, et ce sont ces capacités qui nous permettent d’être efficaces.

Intelligence humaine et intelligence artificielle

Les gens considèrent les ordinateurs modernes d’aujourd’hui comme intelligents en général, car ils ont la capacité d’apprendre et de prendre des décisions en fonction des données qu’ils reçoivent.

Cependant, même si nous sommes conscients de cette capacité, nous possédons une forme distincte d’intelligence.

En raison de ces caractéristiques, l’IA est bien adaptée aux tâches régulières de bas niveau qui sont répétées et se déroulent dans un système de gestion fermé. Dans un tel système, les règles du jeu sont sans ambiguïté et ne sont pas affectées par des pressions extérieures. Prenons l’exemple d’une chaîne de montage où les travailleurs ne sont pas dérangés par des demandes ou des influences extérieures telles que des réunions de travail. La chaîne de montage, par exemple, est exactement l’endroit où Amazon a placé des algorithmes en position de superviseurs pour surveiller et même renvoyer les travailleurs humains. Comme le travail est répétitif et soumis à des règles strictes visant à accroître l’efficacité et le rendement, l’IA peut surpasser les superviseurs humains.

Les capacités humaines, cependant, sont plus étendues. Contrairement aux capacités de l’IA qui ne réagissent qu’aux données disponibles, les humains ont la capacité d’imaginer, d’anticiper, de ressentir et de juger des situations changeantes, ce qui leur permet de passer de préoccupations à court terme à des préoccupations à long terme. L’ordinateur ne peut se baser que sur des données qui existent et sont accessibles. L’humain peut se passer de données claires et explicites : c’est l’intuition.

Se servir de la machine pour être meilleur

Sans devenir des cyborgs, il faut envisager l’intelligence artificielle comme une opportunité d’être meilleur.

En effet, l’intelligence artificielle nous permet de questionner différents aspects de notre vie pour les remettre en question et trouver une meilleure voie.

Prenons le cas de l’écologie : comment garder notre confort de vie actuel tout en créant un monde plus respectueux pour l’environnement ? Comment faire en sorte d’allouer les ressources pertinentes au bon endroit .

Ce sont des problèmes extrêmement complexes. L’intelligence artificielle peut nous aider à trouver des solutions.

Nous considérons plutôt l’augmentation de la productivité et l’automatisation des tâches cognitives routinières comme un avantage et non comme une menace. Après tout, les nouvelles technologies ont toujours des effets perturbateurs au début des phases de déploiement et de développement, et leur véritable valeur n’est généralement révélée qu’après un certain temps.

Cette vérité ne signifie toutefois pas que nous devons attendre patiemment que cette valeur se manifeste, bien au contraire !

C’est ce qu’on pourrait appeler l’intelligence augmentée, c’est-à-dire l’intelligence humaine aidée par l’intelligence artificielle.

Pour aller plus loin…

  • Pourquoi garder un longueur d’avance en innovant
    Les clients, la concurrence et la croissance des entreprises posent des défis, même aux organisations les plus performantes. Les éléments qui ont conduit à un succès spectaculaire dans le passé ne sont peut-être pas les mêmes que ceux qui conduiront […]
  • Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie
    Les algorithmes, pour faire simple, sont un ensemble d’instructions étape par étape. Dans le domaine de l’informatique, les algorithmes sont un ensemble d’instructions et d’actions exécutées par un programme informatique pour accomplir diverses tâches. L’utilisateur d’une application informatique, par exemple, […]
  • IA et Big Data : quelle est la différence ?
    L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les […]
Et si la recherche scientifique permettait d’aider les stratégies commerciales dans le secteur vins, bières et spiritueux ?

Et si la recherche scientifique permettait d’aider les stratégies commerciales dans le secteur vins, bières et spiritueux ?

L’industrie alimentaire a adopté l’analyse scientifique et la recherche pour aider à déterminer ce que veulent les consommateurs, les meilleures façons de le produire et même comment le commercialiser. Cette approche pourrait-elle être utile dans le secteur du vin, de la bière et des spiritueux ? Un expert répond à cette question ici, ainsi que des conseils sur la façon dont vous pouvez commencer à faire votre propre recherche scientifique dans l’industrie du vin, de la bière et des spiritueux afin que vous puissiez identifier les opportunités d’augmenter les ventes de vos produits ainsi que les marges bénéficiaires. 

Pourquoi la science à la rescousse des entreprises du secteur des vins, bières et spiritueux ?

Selon GlobalData, les perturbations de la chaîne d’approvisionnement, les dommages causés aux cultures par le changement climatique et le changement d’attitude des consommateurs à l’égard de la boisson influencent les nouvelles tendances et habitudes de consommation des spiritueux et des vins dans les prochaines années, maintenant une croissance stable.

Holly Inglis, analyste des boissons chez GlobalData, explique comment ces facteurs influencent le développement de nouveaux produits : « Cette année, la conscience de la santé et la durabilité, saupoudrées d’une cuillerée de plaisir, seront à l’origine de nombreuses innovations, les clients recherchant des articles qui correspondent à leurs idéaux particuliers sans sacrifier la saveur. » Selon l’enquête consommateurs Q2 2021 de GlobalData, 34% des consommateurs mondiaux trouvent les ingrédients produits de manière durable/éthique très attrayants, ce qui indique un potentiel d’innovation pour les entreprises de boissons. »

Face à ces nouveaux enjeux, la recherche scientifique peut aider à définir des stratégies commerciales pertinentes et mises à jour en temps réel, en réaction aux fluctuations et aux chocs d’offre et de demande.

La consommation de vins, bières et spiritueux évolue, il est temps que les producteurs changent

Les viticulteurs doivent reconnaître que leurs clients recherchent des produits innovants qui impliquent moins d’engagement. Ils veulent ce qu’ils veulent quand ils le veulent mais n’ont pas forcément intérêt à apprendre comment le vin est fait ou même à se rappeler d’où il vient. Bref, ils veulent juste du bon vin.

Les consommateurs de bières artisanales sont plus que disposés à expérimenter différents profils de saveurs, tandis que les amateurs de spiritueux ont tendance à boire tous les jours plutôt que moins souvent mais plus fortement. Cela peut être aussi simple que de verser différents vins (ou bières) en fonction de ce que vous mangez ou si vous avez un repas décontracté ou un bon dîner dans un restaurant cher qui mériterait un peu plus de luxe.

Comment la science peut-elle aider à comprendre les désirs des consommateurs ?

Dans une récente enquête menée par Nielsen, 56 % des consommateurs ont déclaré qu’ils étaient prêts à payer un supplément pour des produits respectueux de l’environnement. La recherche montre que 75 % de tous les adultes américains recyclent ou compostent les déchets alimentaires ; de plus, 82 % croient que leurs habitudes de ménage ont un impact positif sur leur communauté. Les entreprises peuvent profiter de ces tendances en intégrant des analyses et des recherches scientifiques dans leurs stratégies. Les consommateurs ne s’intéressent pas seulement aux produits durables, mais également aux expériences de produits qui intègrent la durabilité. Les entreprises peuvent obtenir un grand succès si elles utilisent des données tirées d’analyses scientifiques et d’études de recherche pour cibler efficacement ces consommateurs conscients qui veulent des produits plus écologiques… puis tenir ces promesses grâce à des emballages innovants ou à des initiatives de marketing.

Savoir précisément quel consommateur veut quel type de produits à ce niveau de prix est une information clé. Il est utile d’avoir des informations objectives pour produire uniquement ce que les consommateurs veulent et offrir une meilleure proposition de valeur.

Des analyses scientifiques pour prendre de meilleures décisions commerciales et stratégiques

Les consommateurs exigent plus que jamais des produits durables. De plus, ils ne veulent pas simplement des produits plus écologiques : ils veulent de meilleurs produits, et vous aussi. Comment pouvez-vous vous assurer que votre entreprise a un avantage concurrentiel dans un secteur qui se développe plus rapidement que presque n’importe quel autre sur terre ? Une solution possible est l’analyse scientifique et la recherche; comprendre les préférences des consommateurs vous permet de concevoir de nouveaux produits en tenant compte de ces préférences.

L’analyse scientifique peut vous aider à obtenir les bonnes données, à les analyser et à mieux comprendre votre marché et votre cible. Les études de marché peuvent également faire une meilleure segmentation et donc adresser la bonne proposition de valeur.

Pour aller plus loin…

  • Pourquoi garder un longueur d’avance en innovant
    Les clients, la concurrence et la croissance des entreprises posent des défis, même aux organisations les plus performantes. Les éléments qui ont conduit à un succès spectaculaire dans le passé ne sont peut-être pas les mêmes que ceux qui conduiront […]
  • Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie
    Les algorithmes, pour faire simple, sont un ensemble d’instructions étape par étape. Dans le domaine de l’informatique, les algorithmes sont un ensemble d’instructions et d’actions exécutées par un programme informatique pour accomplir diverses tâches. L’utilisateur d’une application informatique, par exemple, […]
  • IA et Big Data : quelle est la différence ?
    L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les […]
L’intelligence artificielle est-elle à la portée des TPE-PME ?

L’intelligence artificielle est-elle à la portée des TPE-PME ?

L’intelligence artificielle est utilisée dans un nombre croissant d’applications, allant de l’amélioration du diagnostic médical aux véhicules autonomes, en passant par la traduction automatique et la reconnaissance vocale. Cependant, lorsque nous examinons les organisations responsables du développement ou de l’utilisation de ces programmes, nous observons principalement de grandes entreprises et quelques start-ups technologiques. Les GAFAM, BAT et les 50 premières grandes entreprises nationales cotées sur une bourse internationale ou nationale développent ou utilisent aujourd’hui la majorité des applications de l’IA.

Mais aujourd’hui des entreprises proposent des logiciels en tant que services, comme Amazon, Google, Microsoft. Vous n’avez plus à investir dans des milliers d’euros : vous ne payez que ce que vous consommez, le temps que vous consommez.

L’intelligence artificielle est-elle désormais à la portée des TPE-PME ? C’est que ce que nous allons analyser dans cet article.

Comment l’Intelligence artificielle peut-elle être exploitée par les PME et TPE ?

Il n’est pas nécessaire d’être une grande entreprise pour bénéficier des avantages simultanés de l’IA dans la culture commerciale dynamique d’aujourd’hui. Au contraire, s’ils sont appliqués correctement, les outils d’IA ont le potentiel de transformer totalement la sphère des PME, en permettant aux propriétaires de petites entreprises et aux entrepreneurs de mener des opérations extrêmement efficaces dans des domaines tels que la vente, le service à la clientèle, le marketing et la création de produits.

Nous examinerons ici certains des problèmes les plus courants auxquels les petites entreprises sont confrontées, ainsi que la manière dont les outils d’IA peuvent être utilisés pour les résoudre efficacement au cours du processus de développement du produit.

Aujourd’hui, il n’y a pas un seul secteur qui n’ait pas été touché par l’IA. L’analyse des données peut être utilisée pratiquement partout.

Le secteur agricole et l’intelligence artificielle

L’agriculture est l’un des secteurs qui a été radicalement transformé par l’IA. L’IA est en train de transformer le fonctionnement historique du secteur agricole, depuis les capteurs de haute qualité qui aident les agriculteurs à suivre des indicateurs critiques comme l’humidité, la température du sol et à identifier le moment optimal pour la récolte, jusqu’aux nombreuses technologies utilisées pour améliorer le rendement des cultures.

A titre d’exemple, Aquazen, un contrôleur d’irrigation intelligent fabriqué par Bosch, peut être utilisé pour l’agriculture de précision et les systèmes d’irrigation intelligents. Sur ce système, on peut également interconnecter d’autres outils. D’autres produits, comme SmartFarm, utilisent la technologie CropIn pour numériser de nombreuses parties de l’agriculture, que les entreprises peuvent étudier pour améliorer leur efficacité.

L’intelligence artificielle transforme la logistique

La logistique et la gestion de la chaîne d’approvisionnement sont deux des principaux défis du secteur industriel. L’IA, avec ses puissantes capacités, a le potentiel de révolutionner le secteur manufacturier, en permettant une meilleure utilisation des ressources et une meilleure gestion de la chaîne de valeur. L’IA peut contribuer à apporter des changements dans le secteur industriel de diverses manières, notamment :

  • Suivi facile de l’approvisionnement pour assurer le bon fonctionnement à l’aide de divers logiciels.
  • Prédire la demande d’un certain produit pour améliorer la gestion logistique.

Aujourd’hui, il n’est plus question de savoir finalement si ces technologies sont à la portée des petites et moyennes entreprises. Elles le sont d’une certaine manière mais elles sont surtout devenues une nouvelle voie et un nouvel avantage concurrentiel.

Pour aller plus loin…

  • Pourquoi garder un longueur d’avance en innovant
    Les clients, la concurrence et la croissance des entreprises posent des défis, même aux organisations les plus performantes. Les éléments qui ont conduit à un succès spectaculaire dans le passé ne sont peut-être pas les mêmes que ceux qui conduiront […]
  • Nous utilisons des algorithmes tous les jours dans notre vie
    Les algorithmes, pour faire simple, sont un ensemble d’instructions étape par étape. Dans le domaine de l’informatique, les algorithmes sont un ensemble d’instructions et d’actions exécutées par un programme informatique pour accomplir diverses tâches. L’utilisateur d’une application informatique, par exemple, […]
  • IA et Big Data : quelle est la différence ?
    L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les […]
 
(edited) 5:06 Dans le body :