4 entreprises fournissant l'AIaaS (Intelligence Artificielle en tant que Service)

90 % des chefs d'entreprises considèrent que l'IA offre de nombreuses opportunités pour développer leur marque. Cependant, implémenter de l'intelligence artificielle dans une entreprise représente un coût qui peut décourager, la solution est alors la sous-traitance de ce type de service avec AIaaS.

Comment les entreprises peuvent exploiter l'IAaaS ?

De nombreuses entreprises tendent à utiliser l'IA pour la gestion et l'analyse de leurs données, l'obtention d'avantages sur leurs concurrents ou la stimulation de leur croissance.

Hopla par Carrefour

En juin 2023, le groupe Carrefour lance 3 technologies basées sur l'IA générative d'OpenAI ChatGPT 4, dont l'application Hopla. En effet, le chatbot conversationnel en langage naturel est présent sur la page d'accueil du site internet de la marque. Son utilité se subdivise entre une aide aux clients pour faire leurs courses et une proposition de fiches produit détaillées. Ainsi l'IA a permis de mettre en ligne 2 000 fiches descriptives aujourd'hui disponibles sur le site, la marque ambitionnant d'ailleurs d'y intégrer tous les produits de son catalogue.

Hopla va permettre aux consommateurs de définir leur panier précisément en demandant au chatbot de suivre diverses instructions. Il pourra par exemple faire des propositions en fonction d'un budget, d'un régime alimentaire spécifique ou d'idées de menus. L'IA y associe également une fonction luttant contre le gaspillage en intégrants les produits achetés par les clients dans des idées de recettes et la liste de courses associées. Le chatbot est ainsi conçu afin d'enrichir l'expérience des clients de la marque et d'attirer une cible plus large de prospects.

Watson l'assistant des conseillers bancaires

Afin notamment de faciliter le traitement du volume des e-mails reçus par leurs conseillers, les services bancaires du Crédit Mutuel et des agences CIC testent l'IA Watson. Elle permet une analyse des contenus des messages afin de les trier et de leur proposer des réponses personnalisables. Cette solution permet également l'accès, grâce à un assistant virtuel, à une base de données et aide les agents dans leur recherche d'informations spécifiques afin de répondre au mieux à leurs clients. Watson, facilite donc le travail quotidien des conseillers bancaires et leur permet d'augmenter la satisfaction client par des réponses adaptées. Cette intelligence artificielle se fonde sur le traitement automatique du langage naturel et l'apprentissage par l'exemple.

Transformer pour le réseau ferroviaire

Le projet de la SNFC, Transformer, ouvre la voie à de multiples utilisations pour rendre ses services plus efficaces. La SNCF vise ici l'amélioration de l'expérience client et de la gestion opérationnelle de la circulation des trains. Cette intelligence artificielle sert à prédire l'état prévisionnel des retards et leurs évolutions. Elle se base sur les mêmes principes que ceux utilisés par Waze ou Google Maps pour prédire la circulation routière. Grâce au machine learning, le système apprend des précédents fournis par la base de données de la SNCF et devient de plus en plus précis. Deux applications de cette IA existent actuellement et sont en cours de déploiement sur le terrain : l'une pour améliorer la régulation de la circulation des trains et l'autre pour l'information des voyageurs.

La lutte anti-gaspi chez Auchan Retail

Au sein du groupe Auchan, l'intelligence artificielle développée par Smartway est aujourd'hui au service de la lutte contre le gaspillage. En effet, la marque l'utilise pour la gestion de la casse alimentaire dans ses magasins. Offres de produits à consommer rapidement, dons à des associations : les opérations à mettre en place quotidiennement pour assurer ce suivi sont nombreuses, difficiles et sources d'erreurs. La marque développe donc l'utilisation de l'IA afin de les optimiser, augmentant ainsi les nombres de produits valorisés et diminuant le temps d'exécution des tâches de ses collaborateurs en magasin. Après le succès de cette application dans l'hexagone, le groupe a décidé de la déployer dans toute l'Europe afin d'atteindre son objectif de 0 % de gaspillage alimentaire en 2032.

Le projet Score de EDF

Chez EDF, l'intelligence artificielle et la data servent à améliorer les processus existants. Le projet Score (Signal de consommation en temps réel) est donc utilisé pour optimiser les prévisions. Depuis des années, EDF fait des prévisions de consommation par heure et sur les jours à venir et la marque a décidé de passer au niveau supérieur avec l'avènement de l'intelligence artificielle. Celle-ci puise dans la masse de données disponibles chez EDF pour affiner les estimations liées à la consommation d'électricité, mais également pour prévoir les opérations de maintenances des centrales. En effet, chez EDF, l'IA participe à l'efficacité opérationnelle en permettant à l'entreprise de passer d'une maintenance classique avec des échéances prédéfinies à une maintenance prédictive. Objectifs : une baisse des coûts et des perturbations engendrées.

Novartis et la recherche médicale

Novartis et Microsoft ont décidé de s'allier, dans le cadre d'un accord sur 5 ans, pour permettre l'utilisation de l'intelligence artificielle, notamment dans la conception et la production de médicaments. Il s'agit pour le groupe pharmaceutique de moderniser toute sa chaîne de la R&D aux actions menées en lien avec les patients. Pour ce faire, ils ont créé un laboratoire d'innovation dans le but d'améliorer la gestion des données d'imagerie médicale lors des thérapies cellulaires et géniques. De plus, ils travaillent ensemble sur des projets plus spécifiques comme le traitement de la dégénérescence maculaire et de la leucémie. Dans le même esprit, les réseaux neuronaux seront mis à contribution dans l'optimisation des plannings de développement des médicaments.

4 fournisseurs d'IA en tant que service

AWS IA

AWS propose une gamme de produits utilisant l'IA avec pour ambition de la mettre au service de tous. Du convertisseur de texte en audio aux services de machine learning, le catalogue de services Amazon est riche et varié.

• Synthèse et reconnaissance vocale.
• Création et déploiement de machine learning.
• Recherche intelligente de données.
• Personnalisation de l'expérience client.
• Analyse d'images et de vidéos.
• Interfaces conversationnelles.
• Outils de traduction, etc.

Microsoft Azure IA Services

Les services Azure IA regroupent deux anciennes entités de Microsoft : Cognitive Services et Azure Applied AI Services. Les produits proposés permettent la création rapide d'applications commercialisables basées sur l'intelligence artificielle. Ils comprennent des modèles d'API entièrement personnalisables. Les applications possibles vont de l'agent conversationnel à l'aide à la prise de décisions, en passant par l'analyse de données texte, image et vidéo. Des détecteurs d'anomalies et des moteurs de recherche sont également disponibles.

Google Cloud IA

Google Cloud commercialise des solutions de services polyvalents d'intelligence artificielle et de machine learning, notamment des IA génératives et de la data science. Elles permettent entre autres la création d'application, le traitement de données, la création personnalisée et l'entraînement de modèle de machine learning, celles d'outils conversationnels ou de reconnaissance d'images. Sur le traitement de données, ces outils peuvent extraire, classer et étiqueter des informations, mais aussi développer des chatbots performants. À noter : la plateforme octroie à chacun de ses clients un crédit de 300 $ pour essayer ses services.

IBM

La marque IBM dispose d'un portefeuille de services d'intelligence artificielle et de conseils associés pour permettre aux entreprises d'accéder à des solutions adaptées, éthiques et responsables. Les options d'IA, de sciences et de gestion des données apportées par l'entreprise permettent la prise en charge de travaux numériques, de l'informatique proactive ou de l'optimisation de la cybersécurité. Les solutions proposées par IBM incluent par exemple :

• L'automatisation de tâches.
• Les recommandations d'écriture de code.
• Le traitement automatique du langage naturel.
• Les modèles d'apprentissage automatique.
• Le conseil en déploiement d'IA.
• Les tests de sécurité des systèmes de leurs clients.
• La cocréation de technologie…

Pour aller plus loin, téléchargez le guide de l'intelligence artificielle et découvrez en les grandes tendances, enjeux et cas d'usage.