L’intelligence artificielle représente une réalité pratique et business pour les entreprises qui la proposent. Que ce soit pour l’optimisation des stocks, la réduction de la consommation énergétique ou même la prévision du climat des 50 prochaines années, l’IA propose une réponse concrète.
L’intelligence artificielle est une réalité. Aussi bien pour les entreprises qui la propose que pour les personnes qui l’utilise. Plusieurs d’entre elles développent dès à présent des outils concrets permettant d’apporter des avantages comparatifs ou de permettre une innovation forte. Parmi les thématiques principales dans lesquelles on retrouve les outils et services d’IA, on retrouve naturellement des domaines tels que l’optimisation des stocks. Mais également la lutte en faveur de la réduction de la consommation ou bien encore la prévision du climat de demain.
Par exemple, en matière de prévision et d’optimisation des stocks, Flowlity introduit l’IA dans les secteurs tels que le luxe, l’industrie et la santé. L’idée est d’utiliser l’intelligence artificielle afin de permettre aux entreprises de capturer la volatilité des stocks. Et ainsi d’agir sur les terrains de la gestion et de l’optimisation de la supply chain.
Limiter le coût des stocks
Le sujet est en effet critique. L’ensemble des experts estiment à environ 2000 milliards d’euros, le coût des ruptures de stocks et des surstocks. Un chiffre qui ne cesse de croître au fil des années. Aussi, certains secteurs en particulier comme la pharmaceutique voient leur stock être multiplié par dix, indique l’entreprise au site Usine Digitale.
Pour répondre aux problématiques des entreprises, l’idée est donc d’apporter une couche technologique d’Intelligence artificielle. Le logiciel maison proposé en mode SaaS doit alors permettre de déterminer la taille du stock disponible ainsi que son emplacement au moyen d’un système de modèles prévisionnels. Plusieurs scénarios sont ensuite déterminés afin de dresser des routines au moyen d’algorithmes dédiés. Une logique de machine learning certes classique mais évidente.
Réduire les factures d’énergie
Autre volet devenu capital, la réduction de la consommation d’énergie est un élément clé pour toute entreprise. Dans ce cadre, l’optimisation ainsi qu’une brique technologique comme l’IA s’avèrent être des alliés puissants pour toute organisation. L’éditeur Energisme propose à ce titre une plateforme logicielle d’optimisation énergétique. L’objectif est alors de développer une sorte d’efficience énergétique multi-flux. L’outil propose ainsi un suivi des consommations d’énergie afin de les réduire et atteindre, à terme, la sobriété énergétique.
L’idée d’agréger l’ensemble des données disponibles sur la consommation d’un parc donné (immobilier par exemple). L’éditeur réalise ensuite une cartographie complète de la consommation énergétique du patrimoine. Ainsi, l’IA permet de magnifier le potentiel des données et des algorithmes. Pour autant, l’éditeur rappelle l’importance de la catégorisation des données pour parvenir à réellement mettre ces dernières en valeur.
Toujours est-il que de nombreux secteurs peuvent dès à présent réduire leurs factures énergétiques et viser la sobriété via les outils numériques. On pense alors naturellement à l’immobilier, les piscines, les écoles, les parcs informatiques ou bien encore les chaînes de production d’usines.
Prévoir l’évolution du climat terrestre avec l’IA
La technologie, et en particulier l’intelligence artificielle sont de bons moyens de prévoir ce que sera le monde de demain. Et en particulier son climat. C’est pourquoi IBM et la Nasa ont récemment initié un partenariat commun. Ce dernier a pour objectif de développer deux modèles open source d’intelligence artificielle dits « de fondation ». L’objectif est alors d’analyser des dizaines et bientôt des centaines de pétaoctets de données afin de prévoir l’évolution du climat terrestre.
Le principe est d’utiliser les données de télédétection spatiale de la Terre pour observer et prévoir l’évolution du climat ainsi que propulser des applications utiles aux sauveteurs. IBM et la Nasa développent d’ores-et-déjà un premier modèle de fondation entraîné sur une base de 300 000 articles publiés dans les magazines scientifiques. Pour ce faire, des jeux de données combinant des données time-series, des images, des mesures météorologiques et des représentations de l’atmosphère sont utilisées.
A terme, les experts pourront être à même de prévoir le déplacement des incendies voire d’interroger l’IA afin d’optimiser les ressources à apporter.
Olivier Robillart