Proposé par BOX & IBM

Pas d'intelligence artificielle (IA) sans architecture de l'information (AI) pour une meilleure gestion de contenu avec IBM Watson

Il ne peut y avoir d'IA sans AI. Autrement dit, une solide architecture de l'information (AI) est indispensable pour tirer profit de l'intelligence artificielle (IA). En particulier, un ensemble d'éléments constitutifs est nécessaire au préalable pour réussir la mise en oeuvre de l'IA. D'autant plus que l'objectif est de permettre une adoption à grande échelle.

Pas d'intelligence artificielle (IA) sans architecture de l'information (AI) pour une meilleure gestion de contenu avec IBM Watson

« L’Échelle de l’IA »

Ainsi, l'intelligence artificielle a besoin de l'apprentissage machine (Machine Learning - ML). Mais, l'apprentissage machine requiert d’intégrer des capacités d’analyse. Et l'analyse a elle-même besoin d'une architecture de données et d’informations pertinentes pour pouvoir extraire des enseignements des données analysées. IBM a formalisé ce concept des échelons interdépendants sous le terme imagé d’« échelle de l’IA » ou « AI Ladder » et les a divisés en quatre étapes impliquant des niveaux croissants de sophistication : la collecte, l’organisation, l’analyse et la diffusion.  L’échelon de la collecte consiste à simplifier les données et à les rendre accessibles, où qu’elles se trouvent et quel que soit leur format. L’échelon de l’organisation consiste à créer un référentiel d’analyse fiable. L’échelon de l’analyse consiste à utiliser l’IA partout pour explorer et exploiter les données au maximum de leur valeur. Enfin, l’échelon de la diffusion consiste à rendre l’IA opérationnelle partout selon des modalités alliant confiance et transparence.

Le préalable des éléments constitutifs

Dans un article publié sur un blog d’IBM, Rob Thomas*, General Manager, IBM Data and AI, compare le monde naissant de l’intelligence artificielle à l’évolution de l’industrie de l’automobile. Il explique que tant que les éléments constitutifs des véhicules à moteur n’étaient pas largement disponibles, une production à grande échelle et une adoption de masse n’étaient pas envisageables. De la même manière, pour que l'IA s’épanouisse, les entreprises doivent adopter un ensemble de conditions préalables. Et, comme l’a écrit l’Information Architecture Institute, une ONG qui fait la promotion de l’architecture de l’information, « ce nouveau monde requiert un nouveau type d'architecture, centré sur les structures numériques, à même de fournir de meilleurs systèmes de recherche, de navigation et de collaboration ».

Des goulets d’étranglements bien identifiés

L'objectif de l’intelligence artificielle est d’imiter et d’améliorer la fonction humaine. Dans l'entreprise, elle imite et améliore les fonctions d'entreprise comme la logistique, le marketing, les finances, les opérations et les ressources humaines. Comme l’a déclaré Erik Brynjolfsson, professeur de management à la Sloan School of Management du MIT, cité par Rob Thomas, « l'intelligence artificielle d'entreprise vise à résoudre des problèmes commerciaux complexes dans des environnements hautement dynamiques. Pour cela, il est important de bien comprendre les cas d’usages et la base de départ et de reconnaître que le goulet d'étranglement se situe désormais dans la gestion, la mise en œuvre et la capacité à innover ».

L’Architecture de l’information, à la base de l’IA

Et si, comme l’écrit encore Rob Thomas, « les points d'entrée pour l'IA varient d'une entreprise à l'autre, l’adoption de l’IA commence souvent par une remise en ordre de l’architecture de l’information ». Car, comme il le rappelle, « la construction de systèmes d’intelligence artificielle ne se limite pas à l'apprentissage d'une tâche spécifique à partir de données : elle nécessite une infrastructure ». L'adoption de la gestion des données hybrides, de la gouvernance et de l'intégration unifiées, de la science des données et de l'analyse commerciale, peut permettre aux DSI d’entreprises de toutes tailles et de tous niveaux de libérer la puissance de l'intelligence artificielle dans l'entreprise.

La solution Box Skills - IBM Watson 

Des solutions personnalisables comme la solution Box Skills, élaborée conjointement par Box et IBM, permettent d’intégrer l’IA d’IBM Watson au contenu de l’entreprise géré par Box, de tirer le meilleur parti des données et de stimuler les initiatives commerciales des entreprises digitales. Les Box Skills sont applications qui traitent les fichiers téléchargés dans Box en appliquant des algorithmes d'IA tiers, comme ceux d’IBM Watson, mais également de dizaines d’autres fournisseurs. Plus précisément, les métadonnées de l’IA sont utilisées par Box pour améliorer des fonctionnalités comme la prévisualisation, la recherche, l'automatisation et plus encore. Box Skills s'appuie sur le meilleur de l'IA pour améliorer le contenu de Box, aussi bien pour détecter des objets dans des images, transcrire de la parole en texte dans des fichiers audio, extraire des champs d'un formulaire ou détecter des visages dans des vidéos. La solution facilite l’intégration des technologies IA et permet de libérer toute la valeur des contenus d’affaire.

Sources : 
* https://www.ibm.com/blogs/think/2018/02/ibm-ai-ladder/ 

A lire aussi :
Extraire de la valeur des contenus non structurés grâce à l'Intelligence Artificielle (IA)

Partager cet article

Abonnez-vous à la newsletter CIO

Recevez notre newsletter tous les lundis et jeudis

La question du moment
Avez-vous automatisé les processus de test et d’intégration ?