L'intelligence artificielle (IA) transforme le monde des affaires de la même manière que les télescopes ont révolutionné l'observation des étoiles. Les avancées en IA et en apprentissage automatique (ML) offrent des opportunités incroyables pour améliorer la prise de décision, l'efficacité et la rentabilité des entreprises.
Au cours de la dernière décennie, les progrès réalisés dans le domaine de l'IA ont été stupéfiants. Grâce à l'augmentation de la puissance de calcul et à la quantité croissante de données disponibles pour former des modèles, la croissance de l'IA et de l'apprentissage automatique a été exponentielle. Les machines peuvent désormais s'auto-apprendre à jouer et battre les meilleurs joueurs du monde dans des jeux de compétences tels que les échecs, le Go et d'innombrables autres jeux de stratégie numérique. Plus important encore, les machines ont même prouvé qu'elles sont meilleures que les humains pour détecter les cancers du poumon à un stade précoce.
Le monde des affaires est de plus en plus numérique, ce qui permet de collecter des quantités de données sans précédent. Ces données sont le carburant qui alimente l'apprentissage automatique et permet aux entreprises de toutes tailles de s'appuyer de plus en plus sur des processus de prise de décision basés sur les données. Dans les entreprises les mieux gérées, les managers ont trouvé des moyens de collaborer avec leurs homologues robotiques pour obtenir les meilleurs résultats.
Cependant, il y a aussi des inconvénients et des risques liés aux transformations numériques. Les grands dirigeants ne peuvent pas être remplacés par des circuits et des logiciels (pas encore). Lorsque les données et la modélisation prédictive deviennent la norme, on pourrait soutenir que nous perdons le contact avec notre jugement et notre créativité humaine. Il est également important de se rappeler que les machines ne sont pas infaillibles. Elles ne sont aussi bonnes que le logiciel sur lequel elles sont construites ou les données sur lesquelles elles ont été formées. Tout comme les biais peuvent influencer le comportement humain, ils peuvent également être intégrés dans les algorithmes d'apprentissage automatique.