Intelligence artificielle et machine learning : quelles tendances à l’ère de la pandémie ?

En période de crise mondiale, la cybersécurité reste un enjeu majeur que les entreprises ne doivent pas prendre à la légère, alors que les cybercriminels profitent de cette opportunité pour développer de nouvelles menaces. A cette fin, elles peuvent compter sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Le point sur les perspectives en la matière, à la fois pour lutter contre la pandémie et pour travailler avec dans des conditions optimales. 

Intelligence artificielle, machine learning : quelques rappels relatif au domaine IT grâce à Gartner  

Avant tout, rappelons quelques définitions incontournables. 

  • Les domaines d’application et les usages potentiels de l’intelligence artificielle sont toujours plus variés : compréhension du langage naturel, reconnaissance visuelle, robotique, système autonome, Machine Learning… 
  • L’IA représente donc un véritable atout pour la DSI : le Machine Learning et le Deep Learning (branche du Machine Learning) sont de l’intelligence artificielle. Les machines sont ainsi capables de reproduire un comportement humain mais sans conscience (IA faible, par opposition à l’IA forte, qui n’existe pas encore). 
  • L’évolution de l’IA a été impulsée par l’émergence du Cloud Computing et du Big Data, avec leur grande puissance de calcul, peu coûteuse, et à la possibilité d’accéder à un grand nombre de données. Les machines ne sont donc plus programmées : elles apprennent de manière autonome. 
  • Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est ainsi capable de reproduire un comportement sur la base d’algorithmes qui sont alimentés par un nombre incroyable de données. 
  • On le sait, ces nouvelles technologies se robotisent, sous la forme par exemple de bases de données autonomes automatisant la gestion des données grâce à l’exploitation d’algorithmes de Machine Learning, réduisant le risque d’erreur humaine et accroissant la sécurité du SI. 

Les analystes Gartner Colin Fletcher, Jonah Kowall et Panjak Prasad ont mené une étude autour de cette question : “Comment exploiter l’AIOps pour accroître la capacité des opérations IT ?”. 

  • “AIOps” signifie Artificial Intelligence for IT Operations. Le concept désigne donc l’exploitation de l’intelligence artificielle pour les opérations IT. 
  • Avec l’évolution technologique des environnements applicatifs, les managers IT doivent en effet moderniser leurs opérations IT s’ils veulent tirer profit de l’intelligence artificielle. 

Leur bilan fait état des éléments suivants. 

  • Le monitoring traditionnel n’est plus adapté aux nouveaux environnements applicatifs, en raison de plusieurs facteurs : diversité et émergence de nouvelles technologies (micro-services, containers, mobilité) et de nouveaux types d’hébergement cloud ; complexité et évolutivité des architectures, accroissement exponentiel du volume des données. 
  • Le succès des plateformes AIOps est limité pour différentes raisons : nature émergente de la technologie, absence d’investissements appropriés de la part des organisations IT, approche non structurée pour définir les cas d’utilisation et les modèles nécessaires aux opérations IT. 
  • Seul un petit nombre de professionnels des opérations IT accompagné de Data Scientists détiennent les connaissances et les compétences nécessaires pour exploiter l’AIOps. 

Dans ce contexte, quelles recommandations de la part de Gartner ? L’entreprise de conseil et de recherche dans le domaine des techniques avancées recommande les initiatives suivantes. 

  • Déployer une plateforme d’IT management capable d’analyser les données historiques et en temps réel des opérations IT grâce à des algorithmes de Machine Learning. 
  • Étendre les capacités AIOps à l’ensemble des problématiques IT (métier, application, infrastructure) pour obtenir une meilleure vision des synergies entre le business et l’IT. 
  • Étendre l’application du Big Data et de l’Analytics à l’ensemble des opérations IT pour améliorer la coordination au sein de la DSI. 
  • Concevoir ou adopter des plateformes d’IT Operations Analytics (ITOA) aptes à ingérer une croissance exponentielle des données. 
  • Exploiter les liens entre l’ITOM, le SIEM (la gestion de sécurité et de l’information) et la Business Analytics à travers une plateforme d’AIOps unifiée. 

Sur le sujet, consultez également : 

Quels usages et bénéfices pour les entreprises ?

Actuellement, l’intelligence artificielle peut tout particulièrement servir deux objectifs : aider à lutter contre la pandémie, mais aussi nous aider à travailler dans les meilleures conditions pendant cette période difficile. 

L’intelligence artificielle et le Machine Learning aident à lutter contre la Covid-19. 

  • Ces technologies sont déployées dans de nombreux domaines, dont la recherche, la santé et l’agriculture. 
  • Les entreprises du secteur ont vite su mettre à profit leur expertise en matière pour contribuer à lutter contre la pandémie. 
  • L’IA et le ML font partie des innovations technologiques mises en oeuvre pour lutter contre la pandémie et permettre son éradication, puisqu’ils permettent d’imiter l’intelligence humaine et d’ingérer de grands volumes de données pour identifier rapidement des hypothèses et dégager des hypothèses. 
  • Dans ce contexte, les domaines principalement explorés sont : l’élargissement des communications avec les clients, la compréhension de la propagation de la Covid-19 et l’accélération de la recherche d’un traitement. 

Mais ces technologies visent également à permettre aux organisation d’évoluer et de s’adapter, pour rester productives et répondre aux besoins de leurs clients et de leurs employés. 

  • La technologie de ML fournit les outils nécessaires pour soutenir la communication à distance, permettre la télémédecine, le dépistage sans contact, assurer la sécurité alimentaire et répondre aux questions du public. 
  • Le Machine Learning permet aux chercheurs et aux praticiens d’analyser des grands volumes de données pour prévoir la propagation du virus et identifier les populations vulnérables, permettant aux entreprises de mieux se préparer pour organiser le travail de leurs collaborateurs. 
  • La technologie fournit en effet des informations aux responsables de santé publique, aux compagnies aériennes et aux hôpitaux pour les aider à anticiper et à mieux gérer les risques. 
  • A la clé, les dirigeants sont en mesure de prendre des décisions plus éclairées face à cette crise sanitaire, notamment en termes de cybersécurité. 
  • Les entreprises, bien qu’à la recherche de réductions de coûts, ne doivent donc pas réduire leurs budgets en matière de cybersécurité, puisque les cybercriminels cherchent toutes les occasions possibles pour en profiter : il est donc de leur responsabilité de chercher à investir pour réduire les menaces et infections et être plus efficaces avec moins de ressources, ce que permettent donc l’intelligence artificielle et le Machine Learning. 

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