Comme tout ce qui est nouveau, l’intelligence artificielle fait peur. Ou pire l’IA génère un mouvement d’incompréhension chez les désormais nombreux aquabonistes du numérique. Mais si, vous savez, ceux qui ont crié par le passé « ça ne marchera jamais » (en parlant par exemple d’internet, c’est un ancien de La Redoute qui me l’a confié récemment), ou bien encore « il n’y a aucun business model possible derrière Facebook ». Ben voyons.

En matière de digital, et de façon rapide comme jamais l’histoire de l’économie moderne ne l’avait vécu, les périodes d’innovation se suivent et apportent avec elles leurs lots d’espoir, parfois de désillusions, mais toujours leurs mouvements de création de valeur dont il vaut mieux être.

La stratégie d’entreprise des mastodontes passées au scanner

A l’heure où beaucoup préfèrent disserter sur le futur d’une IA transhumaniste et sur ses impacts sociétales et sociales, d’autres déjà se ruent sans frein sur ce nouvel El Dorado dont certains s’accordent à dire qu’il s’agirait de la véritable 4e révolution industrielle.

Voyons comment, après l’ère du web puis des réseaux sociaux, celles des smartphones et de leur cortège d’applis, et plus récemment de l’avènement du big data (pour comprendre ce qu’est le big data cliquez sur ce lien), l’Intelligence Artificielle est – loin de n’être qu’un effet de mode – en passe de causer un véritable raz-de-marée sous l’égide des géants du sujet qui en ont fait le poumon de leur stratégie.

L’IA pour croître ou se maintenir et éviter le déclin business

L’IA pour croître ou se maintenir et éviter le déclin business

 Stratégie des géants de l’intelligence artificielle

Fers de lance de l’industrialisation de l’IA, les groupes américains ou chinois issus du web ou de l’édition de softwares ont tiré les premiers

Leur stratégie d’entreprise varie, en la matière, d’un acteur à l’autre. En effet, si pour certains l’IA est une façon de creuser le sillon de leur business traditionnel, pour d’autres il s’agit d’un calcul visant à les (re)positionner dans la course au numérique où des croupières commençaient à leur être taillées par des tiers faute d’avoir su prendre convenablement (c’est-à-dire assez rapidement) le virage de la dématérialisation accrue de l’économie.

L’intelligence artificielle chez Google

Ainsi, le très souvent cité en exemple Google est celui dont l’ADN même reste le plus en conformité avec ce qu’est nativement l’IA. Son objectif, rappelons-le, est de demeurer leader de la recherche en ligne. Depuis toujours, Google tente donc de fournir précisément à l’internaute ce qu’il recherche et de le lui délivrer parfaitement. Pour ce faire, son moteur doit bien appréhender ce que cherche à dire l’internaute, voire à l’anticiper (pré-saisies).

Lors d’une conférence B to B récente chez Google, rue de Londres à Paris, les intervenants googeliens expliquaient, powerpoint à l’appui, que la mission de Google était – je cite – « d’organiser l’info du monde et la rendre utile et accessible à tous ». Etant donné qu’aucun de leur salarié ne s’occupe de gérer cela à la mano, c’est bien à des robots qu’a été confiée la mission originelle de Google et dès le lancement, donc, à une certaine forme d’intelligence artificielle.

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Aujourd’hui, quel que soit le bastion de la firme considérée (Google, Map, YouTube, Gmail, Android, Chrome ou Play), l’IA s’est invitée sur les plateformes. Les moteurs d’indexation existaient avant Google mais ce qui l’a rendu célèbre c’est d’être le plus rapide et surtout le plus performant. Et c’est après cette performance que court toujours Google : aujourd’hui, chaque user fait progresser l’algorithme grâce au machine learning. C’est ainsi que le groupe américain fait progresser la pertinence de son moteur : grâce aux recherches passées.

Mieux, regardez comment Google Translate a progressé, presque à l’insu de ses développeurs : grâce à l’IA, si Translate sait gérer la traduction de la langue A vers la langue B, et de la langue B vers la langue C, alors Google sait traduire de la langue A vers la langue C, ce qui est une prouesse vu que cela n’a pas été programmé.

En résumé, pour Google, l’IA n’est pas affaire de tactique. Google n’est qu’IA

L’intelligence artificielle chez Microsoft et Facebook

Pour Microsoft et Facebook, le débat est tout autre. Le premier a plutôt été absent (ou suiveur) de la grande vague du web et ce n’est pas Bing qui résout son problème initial. Le second, lui, l’a plutôt bien prise en étant devenu le seul vrai réseau social qui compte (en l’inventant au passage, excusez du peu). En revanche, il craint d’être doucement supplanté par le dark social c’est-à-dire le vrai réseau social. Je m’explique : sur Facebook, les gens ont de plus en plus tendance à accumuler les posts de leur meilleur profil (ou de façon événementielle avec Snapchat) et à réserver ce qu’ils sont vraiment pour les SMS et messageries où chacun peut discuter sans laisser de traces aux autres et y échanger, en plus, du multimedia.

Le premier donc (Microsoft) commence à bien rattraper le second (Facebook) grâce à Microsoft Messenger devenu Skype qui est pile dans la tendance (avec les sms, whatsapp et autre slack).

Mais, pour réussir, ils ont tout deux un enjeu majeur: intégrer de l’IA conversationnelle, de contenu

Si Facebook présente officiellement ses recherches en IA comme une façon d’aider ses users à lire les posts les plus pertinents et à flagger les photos, sa course est en fait – comme celle de Microsoft – essentiellement basée sur la création du search de demain : je pose la question en langage naturel, on me répond (on sent Google en ligne de mire…).

D’où l’investissement colossal de Microsoft sur son IA Cortana : leur objectif est clair, devenir une seule meta application qui chapeauterait toutes les autres. Je veux un chauffeur Uber ? Je demande à Cortana (ou à Siri chez Apple ou à Jarvis chez Facebook) de m’en commander un juste en parlant et sans même plus ouvrir l’application Uber. Créer le « rond point des pistes », en somme…

Que l’on parle de Google (TensorFlow), de Facebook ou de Microsoft, ils ont au moins un point commun majeur : la certitude qu’il faut être dans l’API Economy, c’est-à-dire l’ouverture des API (plus de détail sur ce qu’est une API en cliquant sur ce lien). Et c’est un excellent calcul.

En effet, l’intelligence artificielle a besoin de cerveaux pour être mise en œuvre et mieux encore, de bases de connaissances. En ouvrant ses applications, ces géants laissent gracieusement les tiers nourrir la bête…il fallait y penser !

Et voilà Messenger qui sort de FB et que Zuckerberg ouvre les codes de messenger pour fabriquer ses interfaces conversationnelles. Pas bête.

L’intelligence artificielle chez Amazon

D’autres pépites du numérique ne sont pas en reste en la matière, Alexa d’Amazon est ouverte aux industriels (frigo, voitures…).

Mais pour Amazon, la stratégie IA est tout autre : c’est un as du commerce. Il est le mastodonte que l’on sait du commerce en ligne. Ne lui resterait donc à croquer que le commerce physique qu’il aborde avec prudence. Mais franchement, vous seriez à la place de Jeff Bezos, vous vous diriez quoi ? Où vaut-il mieux ouvrir un magasin physique dans l’idéal ? En centre ville ? en banlieue ? Non, dans la maison ou l’appartement du client, directement.

Et honnêtement, vous, vous auriez le choix en tant que client final, par exemple si vous aviez un super pouvoir vous permettant de faire apparaître ou disparaître une pièce complète à votre appartement, de temps en temps, vous en feriez un magasin et dès que vos courses seraient finies, vous feriez disparaître la pièce ? Et tout ceci en temps réel ? Et votre magasin serait illimité en nombre de références, au gré de vos envies ? Eh bien c’est ce que fait Amazon avec Echo.

Equipée de l’intelligence artificielle Alexa, Echo vous permet de créer cette pièce virtuelle « à la voix » : vous voulez des rasoirs parce que les dernières lames sont usées ? Dites-le lui, tout simplement, et Amazon vous livre le lendemain. Même pas besoin d’allumer l’ordi ou de saisir son téléphone on vous dit !

Tous les grands distributeurs en auraient rêvé : installer le magasin dans le salon des particuliers. Amazon l’a fait.

Sans parler d’Amazon Go : cette fois dans une vraie boutique sans caisse : on vient, on se sert, on repart. Et accessoirement on est débité, m’enfin, c’est bien la reconnaissance d’images de l’IA qui gère…

 D’autres types de stratégie en matière d’intelligence artificielle

Et encore, ce n’est qu’une des pierres de l’édifice. En effet, l’intelligence, c’est aussi savoir anticiper, déceler, analyser, proposer.

Le prédictif et l’affinitaire

En  la matière, NetFlix ou encore Spotify sont de très bon exemples de l’usage de l’IA dans le développement de leur business. Leur enjeu est de parvenir, en fonction de vos affinités à suggérer une offre que vous pourriez aussi aimer. Jusqu’ici, il fallait un humain, vous connaissant bien et surtout ayant une culture suffisamment plus vaste que la votre pour faire ce job. A présent, le robot peut s’en occuper. Et si vous aimez, vous adhérez, vous vous abonnez, vous payer, et c’est mieux pour Netflix et Spotify.

Le repositionnement d’entreprise

Le géant IBM quant à lui a bien compris l’importance stratégique du virage qu’est en train de prendre le monde. Il est un des colosses du numérique mais ses pieds étaient d’argile. Il lui fallait donc – quitte à en payer le prix à raison de milliards de dollars – anticiper sur cet imminent changement du monde. C’est ainsi que la firme s’est offerte les meilleurs talents pour superposer les couches d’intelligence artificielle. Et tout y est passé : big data, reconnaissance vocale, structuration de texte destructuré, traitement automatique du langage naturel, synthèse vocale, machine learning. IBM a donné ses lettres de noblesse au terme « système multi experts ». Dorénavant IBM Watson est commercialisable et c’est un marché juteux auprès des très grosses sociétés de l’économie traditionnelle qui ont besoin d’être rassurés par la signature IBM et de ses coups d’éclat médiatique en matière d’IA (Geopardy 2011, Droit et Santé plus récemment). Car non contents de vendre leur système Watson, IBM vend des heures et des heures de conseil pour configurer la machine dans chaque domaine d’activité. Très rentable. A terme.

Sentant le vent de l’IA souffler, de nombreuses sociétés emboîtent le pas, parfois contraintes et forcées au risque de se voir très vite ringardisée. NVidia, le spécialiste des cartes graphiques l’a très bien senti et est en passe de supplanter ses concurrents dans la course à l’équipement des machines positionnées sur la reconnaissance d’images. C’est ainsi qu’NVidia est en train de rafler la mise sur le très prometteur marché automobile des véhicules autonomes : le traitement de l’image des caméras situées autour d’un véhicule, qui plus est en temps réel, est extrêmement gourmand en capacité de traitement et NVidia fourni actuellement ce qui se fait sans doute de mieux dans ce domaine. Les très grands constructeurs mondiaux ne s’y trompent pas et en ont fait un fournisseur-conseil de premier choix. Intel se trouve relégué au rang de suiveur. Objectif NVidia : atteint.

L’IA, moteur de croissance immatériel et hardware

L’IA, moteur de croissance immatériel et hardware

Le célèbre Uber s’intéresse aussi très profondément à l’IA : il est tout simplement en train de préparer la mort de celles et ceux qui ont fait sa fortune : les chauffeurs privés. En effet, demain, les véhicules seront à coup sûr autonomes dans les pays les plus développés et Uber vous enverra l’un d’entre eux à première demande et … sans chauffeur cette fois. Stratégie d’entreprise en pleine mutation, Uber est – déjà – en reconversion.

On le voit, s’agissant d’Intelligence Artificielle – et  les experts du capital risk en conviennent – nous n’avons pas à faire à une mode mais bien à une lame de fond dont la numérisation de l’économie n’aura été que les prémisses.

Les plus puissants groupes mondiaux, les plus puissantes entités publiques (à commencer par la Darpa aux Etats-Unis) mettent des moyens colossaux en œuvre pour franchir une marche que l’humanité avait longtemps cru inaccessible. Les mastodontes du sujet sont en train de prendre une avance irrattrapable dans le domaine en plaçant ce dernier au cœur de leur problématique, de leurs actions tactiques et de leurs choix stratégiques et donc d’investissement. Et l’on n’est dorénavant plus dans l’ère de la recherche universitaire sans moyens…

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