INTELLIGENCEARTIFICIELLE€¦ · INTELLIGENCEARTIFICIELLE À L'ORIGINEDEL'IA il y a des données,...

INTELLIGENCEARTIFICIELLE

À L'ORIGINEDEL'IA il y a des données, ces mêmes

données sur lesquelles les directions achats ambitionnentde s'appuyer pour établir des stratégies achats cohérentes

et créatrices de valeur. Mais celles passant par les Achats

sont bien insuffisantes pour être exploitée par des tech-nologies big data. Alors, tout comme ils doivent se ser-

vir de leur position de pivot entre l'intérieur et l'extérieur

de l'entreprise, entre l'amont et l'aval pour accroître leurvision stratégique, les Achats peuvent s'appuyer sur les

données en provenance de tous ces horizons pour élar-

gir le leur dans une perspective Big Data. À conditionde maîtriser cette ouverture, un grand nombre de tech-

nologies liées à l'IA peuvent leur ouvrir leurs portes :

machine learning, deep learning, analyse prédictive,

computer vision... Autant de jalons pour construire

l'acheteur augmenté de demain sur lequel travaillentdéjà plusieurs acteurs dont un grand nombre de startup

pour des applications de niche.

LESÉDITEURSDESUITESOURCETOPAYTRAVAILLENTtous sur le sujet de l'IA d'arrache-pied. Mais dans demultiples études qui sondent l'appétence des entre-

prises pour cet avenir radieux, les Achats figurent

régulièrement en queue de peloton, aussi bien pourla fréquence des POC que pour le nombre de solutions

déjà en production. Pour l'instant, les plus audacieux

n'ont guère dépassé le stade de l'automatisation desprocess et des chatbots.

30 | la lettre des achats 283 I juin 2019

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PAYS : France PAGE(S) : 30-34;36-39SURFACE : 736 %PERIODICITE : Mensuel

DIFFUSION : (3000)JOURNALISTE : Véronique Pierron

1 juin 2019 - N°283

SUPPORT

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE




1 juin 2019 - N°283

Une révolution« humaine »Elle fait le buzz... mais que recouvre en réalité le concept d'intelligence artificielle ?Une vraie révolution qui va sans doute bouleverser nos vies quotidiennes maisaussi les métiers. Aujourd'hui, toutes les grandes entreprises réfléchissent à lamanière d'intégrer de l'IA pour automatiser et optimiser les processus achats.Certaines ont déjà mis en place des outils. Mais loin d'être une technologiehomogène, l'IA est un outil qui comporte un ensemble de technologies.

Par Véronique Pierron

Ce 5 juin 2025, Romain entre dansson bureau et avant même des'installer, demande à Azon, son

assistant virtuel, s'il a terminé l'appeld'offres pour l'achat de containers qu'illui a commandés la veille. Azon lui répondd'une voix humaine, que le projet l'attendsur l'écran de son ordinateur avec l'analysede risques d'un panel de fournisseurs.Romain ébauche un sourire et satisfait,se dit que son métier d'acheteur a bienchangé en 10 ans d'exercice. Beaucoupde buzz ? Jean-Philippe Desbiolles est l'undes pionniers de l'intelligence artificiellechez IBM, c'est lui qui a dirigé la mise en

Jean-PhilippeDesbiolles,Vice-présidenttransformationcognitive,IBMWatsonGroup

L'intelligence artificiellen'est pas conjoncturellemais extrêmementtransformatriceet structurelle m'

œuvre de Watson, la solution d'IA d'IBM.Pour lui, « L'intelligence artificielle n'estpas conjoncturelle mais extrêmementtransformatrice et structurelle, elle entraîneune révolution radicalement différente desprécédentes qui étaient industrielles alorsque celle-ci, en touchant les savoir-faire etle savoir-être, sera très humaine ».

Imiter l'humain...en plus puissantLe décor étant dressé, reste à définir cetétrange domaine que l'on nomme intelli-gence artificielle (IA) et qui semble recélerles promesses les plus folles ? D'abord,il s'agit plus d'une capacité que d'unetechnologie. L'IA consiste ainsi à mettreen œuvre des techniques qui permettent

aux machines d'imiter une forme d'intel-ligence réelle et humaine. Bref, de menerdes actions jusqu'alors, exécutées pardes êtres humains. « Ce concept intègreune longue liste de technologies parmiles plus innovantes et les plus disrup-tives, telles que le machine learning, lavision cognitive et le computer vision,les capacités conversationnelles, l'IoT ouencore l'analyse prédictive », énumèreEric Adrian, directeur général d'UiPathFrance (voir glossaire en page 38).




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Forte de ces capacités, l'IA se retrouveimplémentée dans un nombre gran-

dissant de domaines d'application. Desgéants de l'informatique aux créateurs destartup, une foule de cerveaux planche

aujourd'hui sur ces problématiques d'in-telligence artificielle. Pour Jean-PhilippeDesbiolles, « l'IA touche trois grandsdomaines, l'expérience clients avec le

couple humain et machine ; le secteur del'augmentation des capacités humaines,ou ce que l'on appelle T'homme aug-

avec par exemple les assistantsvirtuels dans le monde du travail ; etenfin l'intégration de l'IA dans les pro-

cessus métiers - comme les chaînes deproduction ou encore les achats - pourles rendre plus performants ».

À l'origine est la dataet l'apprentissageOn rembobine ? Tout commence par la

fameuse donnée car sans donnée pas

d'IA. C'est elle qui va servir de matière à lamachine pour apprendre des occurrences,devenir ainsi plus intelligente et pouvoir,

en définitive, émettre des propositionset prendre des décisions validées parl'homme.Toutefois,Thomas Bourgeois,

CEO de Dhatim, éditeur d'un logiciel SaaSspécialisé dans l'automatisation des pro-cessus achat, finance et RH grâce à l'IA, meten garde contre toute précipitation. « Il

est fondamental de comprendre qu'onne va pas avoir du jour au lendemainun robot qui va tout faire, explique-t-il.

L'utilisation de l'IA va se développer aufur et à mesure et essaimer dans toutesles activités et particulièrement dans le

monde des achats. »Pour qu'un outil d'intelligence artificiellesoit réellement opérationnel, il est néces-

saire que des données existent en massesuffisante, soit plusieurs centaines de mil-liers, voire de millions de données, qui vontservir de base au mécanisme d'IA. C'est

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Lexique de l'intelligenceartificielle» Algorithme : c'est un ensemble ordonné et fini d'opérations

qui doivent être suivies dans l'ordre pour résoudre unproblème. Cela fonctionne aussi pour une recette decuisine. Les différentes étapes de la recette représententles opérations qui constituent l'algorithme.

Machine learning : algorithmes fondés sur des approchesstatistiques pour donner aux ordinateurs la capacitéd'« apprendre » à partir de milliards de données pouraméliorer leurs performances à résoudre des tâches sansêtre explicitement programmés pour chacune. Bref, c'est larencontre des statistiques avec la puissance de calcul disponible

aujourd'hui : mémoire, processeurs, cartes graphiques.

•s Deep learning : ensemble de méthodes d'apprentissageautomatique tentant de modéliser avec un haut niveaud'abstraction des données. Ce sont ces méthodes que l'on qualifieusuellement de réseaux neuronaux car la machine en auto-apprenant va pouvoir, grâce à un logiciel « génétique », enrichirles réseaux de neurones existants et se créer ses propres réseaux.

•s La vision cognitive : comme pour l'humain, l'objectif est

de donner à la machine les mêmes capacités cognitivesc'est-à-dire la mémoire, le langage, les perceptions,le raisonnement, la résolution d'un problème.

« Le computer vision ou vision par ordinateur : également appeléevision artificielle ou vision numérique, son objectif principal estde permettre à une machine d'analyser, traiter et comprendre uneou plusieurs images prises par une caméra ou un appareil photo.

•s Les interfaces utilisateur homme-machine : Ces interfaces

permettent de connecter une personne à une machine, à unsystème ou un appareil pour interagir avec eux. Par exemple,les assistants domestiques de Google, Amazon ou Apple.

L'analyse de données prédictives : Domaine de l'analysestatistique qui extrait l'information à partir des données pour

prédire les tendances futures et les motifs de comportement.

<®* loT: raccourci utilisé pour désigner « l'Internet Of Things » ouen français « l'Internet des objets connectés ». L'IoT contribueau développement du phénomène du big data et de sesenjeux par les volumes des données collectées qu'il génère.

•s La surveillance intelligente : Une caméra Intelligente est unsystème de vision compact qui capture des images et les interprète.

•s Le RPA ou Robotic Process Automation : c'est unetechnologie d'automatisation des tâches répétitives reposantsur l'intelligence artificielle et le Machine Learning.

Suite en page 47

pourquoi on parle de big data, ce terme

désigne des ensembles gigantesques dedonnées - ou data lake, littéralement « lacs

de données » - devenus si volumineuxqu'ils dépassent l'intuition et les capacités

humaines d'analyse.Le volume des seules données Achats- comme de la plupart des données

métiers - n'étant pas suffisant, il est doncnécessaire de les enrichir avec d'autres

données, c o m m e celles issues de lacomptabilité par exemple et même dedonnées externes à l'entreprise. C'est ce

que fait la startup Silex spécialisée dansle sourcing. « Pour les directions achats,

nous allons sourcer des panels de four-nisseurs pour constituer des référentiels

fournisseurs, explique le directeur généralde la startup, Quentin Fournela. Pour cefaire, nous utilisons à la fois les données

internes de l'entreprise mais aussi des outilsde crolling c'est-à-dire une technologie de

récupération de données sur internet ».

Analyse, croisementde données,auto-apprentissageL'IA ce n'est pas magique : le seul fait de

collecter ou d'avoir accès à de largesensembles de données n'est pas suffisantpour produire un résultat. C'est pourquoi,

les développeurs en IA, intègrent dans cesdata lake des algorithmes de machine

learning qui vont permettre à la machined'analyser ces données, de croiser desdonnées issues de différentes sources

afin de définir des règles d'exploitation.Ainsi, analyse, croisement de données et

auto-apprentissage sont les fondamentauxde l'IA. C'est ce triptyque qui va permettre

à une machine de « comprendre » et des'améliorer pour se substituer à l'hu-main afin d'exécuter des tâches simples

et répétitives.

« Les entreprises utilisent des logiciels demachine learning capables d'acquérir des

connaissances grâce à un apprentissagesupervisé ou non supervisé, souligne EricAdrian. Un bon exemple de son application

est représenté par les scores de créditgénérés par logiciel ». Le logiciel com-

mence par analyser des données ciblées




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qui aboutissent à un pointage de créditproposé, soumis ensuite à un employéde banque qui les accepte ou les rejette.Une démarche que Silex applique au sour-cing. « Notre outil, en analysant les marchésva permettre de construire la meilleurestratégie achats afin de répondre à unbesoin de l'acheteur, explique QuentinFournela. L'objectif de Silex est de mettrel'IA à la disposition des petites équipesachats grâce à un abonnement ».Plus sophistiqué encore que l'appren-tissage automatique, le deep learningest le défi actuel de l'intelligence arti-ficielle. « Nous créons des algorithmesqui créent eux-mêmes des réseaux deneurones », souligne Philippe Harel, res-ponsable du pôle intelligence artificielle,chez Umanis, l'un des leaders Français endata, business solutions et digital. « Çaressemble à une petite fonction cérébraleoù nous plaçons un algorithme

qui va développer au mieux cettepartie \cérébrale\ en créant d'autresréseaux de neurones pour s'adapter auxsituations », explique-t-il.

Des débuts prometteursdans les processus métiersBref, c'est lacourse pour les grandes entre-prises de l'informatique qui sont toutes entrain de mettre en place ces réseaux deneurones artificiels constitués de serveursinformatiques, qui permettent de traiterde lourds calculs au sein de gigantesquesbases de données. Les enjeux financierssont à la mesure des recherches. Selonune étude récente de McKinsey (Skill

Shift: Automation And The Future OfTheWorkforce, mai 2019), l'IA peut générer unbénéfice annuel global compris entre 3,5et 5,8 milliards de dollars sur neuf fonctionscommerciales et 19 secteurs étudiés parle cabinet. Parmi ces secteurs, la relationclient via l'IA est aujourd'hui très en voguesans être encore très répandue. L'exemplele plus connu reste Orange Bank et sonassistant virtuel Ginko qui grâce à Watson,l'IA d'IBM, répond à plus de 50 % desdemandes des clients de la banque.Disponible aussi pour les Achats, Watson vaanalyser, dans le cadre d'un appel d'offres,si les fournisseurs répondent à toutes lesexigences juridiques mais aussi étudierles risques et les clauses des contrats pourchoisir lesfournisseurs les mieux adaptés.De même que l'on commence à intégrerde l'IA dans les processus métiers pouraméliorer par exemple, la gestion desfournisseurs et les performances des ache-teurs. Ainsi, des chatbots intelligents sontdéjà mis en place dans certains grandsgroupes pour déterminer des profils defournisseurs et détecter ceux dont lesperformances sont moins bonnes que parle passé. « De grands groupes industrielsprocèdent déjà à ce type de profilagesur leurs fournisseurs mais ce n'est pasdit publiquement car cela pourrait êtreassimilé à du flicage par les fournisseurs »,explique Philippe Harel.L'IA,Manuel Davy y est plongé depuis tou-jours et après dix années de recherches surl'apprentissage automatique, à l'universitéde Cambridge et au CNRS, il a fondé lastartup Vekia en 2008, qui propose unesolution d'analyse prédictive multi-don-nées permettant d'améliorer la gestiondes stocks et des réapprovisionnements.Pour l'ancien chercheur : « l'IA va êtred'une grande utilité pour automatiserles commandes et optimiser les achats ».Pour Engie Home Services, une filiale del'électricien qui s'occupe d'installer deschaudières chez les particuliers, Vekia amis en place un système de commandesautomatisés de pièces détachées avec cetavantage inestimable : la machine anticipeles stocks de pièces qui vont manquergrâce à une analysedes stocks en continue.I

L'utilisation de l'IA vaessaimer dans toutesles activités et parti-culièrement dans lemonde des achats 1




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TOTAL

« L'intelligence artificielle doit êtreun accélérateur pour améliorer notre

compétitivité aux achats »Pourquoiavoir choisid'implémenterde l'intelligenceartificielle dans lesachats chez Total ?C'est en premier lieuu ne aide à la prisede d é c is ion achatscar il faut qu'elle soitrapide et économique.L'intelligence artificielledoit donc être un accé-lérateur pour les achatsafin d'améliorer notrecompétitivité vis-à-visde nos concurrents et

fournisseurs et devenir ainsi leur client privi-légié. Je pense que le secret de réussite de l'IAest à la fois son effet Waouh et l'intégrationd'un élément business définit car le risqueest de faire des usines à gaz.

Que faites-vous en matièred'IA appliquée aux Achats ?Grâce au travail d'harmonisation que nousavons effectué au préalable sur nos données -

Vincent Nicolini,Responsable MasterData Total Global

Procurement

et que nous poursuivons - l'IA va analyser cesdonnées et nous permettre ainsi de rationalisernos dépenses et de planifier des stratégiesachats sur les futurs marchés. Par exemple, il

va déterminer la meilleure période de l'annéepour acheter de l'acier.

Comment ça se concrétise ?Nous sommes en train de créer une plateformeunique sur laquelle un prescripteur sera guidévers la meilleure option d'achat en vérifiantpar exemple, le matériel en stock dans unpays. S'il est épuisé, la plateforme va guiderle prescripteur vers un fournisseur spécialisé.Dans ce cadre, l'IA est un élément clé. Demême qu'elle va faire de la veille stratégiquechez nos fournisseurs pour analyser ses étatsfinanciers, les M&A en cours tout ce qui faitque l'on peut se retrouver avec un partenaireque nous n'aurions pas choisi.

Utilisez-vous l'IAsur vos contrats ?Nous travaillons sur le sujet. Lorsquenous déployons nos contrats cadres surde grandes régions géographiques, l'IAva devenir un outil indispensable pour

vérifier qu'ils sont utilisés correctement.Mais avant d'y parvenir, nous devon sœuvrer à l'harmonisation de la donnéecar longtemps les sites du groupe ont étéindépendants. Ce travail favorisera de vraisbénéfices business comme le déploiementde nos contrats cadre et l'analyse du res-pect de nos clauses contractuelles. L'IA vaavoir un effet accélérateur et nous allonsaussi utiliser ses capacités prédictives surle renouvellement de nos stocks de piècesdétachées car cela représente des millionsde références.

Vous avez aussi un projetde chatbot...Nous sommes en train d'y réfléchir pour 2019et nous allons nous lancer dans une procédureavec une startup. L'objectif est d'avoir uneinterface « intelligente » qui nous permetted'interroger le système et nous restituerensuite ses analyses sous forme de graphiquespar exemple, sur une thématique précise. L'IAva simplifier le travail de l'acheteur en nouslibérant des tâches à faible valeur ajoutée etnous aider à avoir davantage confiance ennos propres données.

Ainsi, toutes les références des milliers depièces détachées ont déjà été rentréesdans l'outil élaboré parVekia et l'algorithmed'IA va analyser en permanence l'état desstocks pour déclencher une commandeautomatique si le stock est insuffisant.

L'IA, un ensemblede technologiesOn l'a compris, pour « imiter » l'intelligencehumaine, l'intelligence artificielle va utili-ser différentes technologies. Elle couvreainsi un large éventail de méthodes etd'algorithmes qui rendent les logicielsintelligents. Lecomputer vision est unesuperstar dans l'IA car elle apporte la

capacité à des robots logiciels de voir etd'identifier des objets, des scènes et desactivités comme Facebook reconnaît lesvisages sur les photos. Cette technologieva être également utilisée dans le domainede la reconnaissance de facture ou ladétection de contrats à renégocier. De soncôté, Dassault Systèmes a développé unesolution d'IA, Sourcing & StandardizationIntelligence, dont le but est d'aider lesentreprises à faire des économies sur lesachats directs. Ces applications aidentles équipes achats à regrouper et classerdes pièces similaires, à les comparer lesunes aux autres pour sélectionner cellequi sera réutilisée (voir encadré ci-dessus).




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Dassault Systèmes :La 3D pour rationaliser les achatsRationaliser les choix de création, d'achat ou de réutilisation des pièceset développer la standardisation, telle est l'ambition de la solutiond'intelligence artificielle, Sourcing & Standardization Intelligence,développée par Dassault Systèmes. La solution va aider les équipesachats à regrouper et classer des pièces similaires, à les comparer lesunes aux autres et à sélectionner celle qui sera réutilisée. L'objectif

est d'optimiser les commandes. « Beaucoup d'argent est dilapidé parla duplication de l'achat de pièces similaires ou de leur fabrication eninterne et l'objectif de la solution est d'aider les entreprises à trouverdes leviers d'économies sur les achats directs », explique LaurentBertaud, directeur de la stratégie de l'offre sourcing et standardisation.

L'offre va en premier s'attacher à la partie sourcing des données enextrayant les informations de l'ensemble des bons de commande

de l'entreprise comme le prix, le fournisseur des pièces comman-dées. « Ensuite, nous allons croiser ces données et les informationstechniques 3D liées aux pièces elles-mêmes et c'est à ce niveauqu'entre en jeu l'IA, pour identifier les pièces similaires de l'entre-

prise », poursuit Laurent Bertaud. La spécificité de cette offre résideen effet, dans la signature 3D associée à chaque pièce, une sorted'empreinte digitale de la pièce qui contient ses informationstechniques. « En nous renseignant sur la pièce, cette signature 3Dva nous rerouter vers les bons de commande et grâce au croisementde données, elle va nous permettre de donner les fournisseurs et

les prix d'acquisition des pièces », souligne Laurent Bertaud.Aujourd'hui, la solution est en pilote dans une dizaine d'entre-prises de l'aéronautique et des machines industrielles pour unemise en production fin d'année 2019 ou courant 2020.

Chez Dhatim, l'objectif des outils d'IA vaêtre de cartographier l'intégralité desachats d'une entreprise afin de récupérerles lignes de dépense et les segmenterpour donner de la visibilité à la directionachats. « Nous partons des lignes dedépenses liées à du matériel comptableou des factures elles-mêmes, expliqueThomas Bourgeois. LIA va ensuite êtrecapable d'apprendre à la machine à clas-ser ces lignes de dépenses et permettreune visibilité transparente de ce que ladirection achète ».

Un projet d'IA, c'est 70 % demétier et 30 % de techniqueBâtir un projet IA en entreprise ne s'impro-vise pas.C'est avant tout un projet métier,il est donc primordial d'avoir au sein del'équipe projet des personnes maîtrisantparfaitement les tâches à réaliser. Ceci

permettra de monitorer l'apprentissagede l'IA et d'en valider ou non le bon fonc-tionnement avant une mise en productionéventuelle. Un projet d'IA c'est 70 % demétier et 30% de technique. Quel que soitle processus à automatiser, il est impor-tant de bien définir la problématiquemétier ciblée.Pour les Achats, cette définition consis-tera à cibler l'activité à automatiser,par exemple, constituer des panels defournisseurs ou automatiser des com-mandes. Le cabinet de conseil e-achatsAxcias est en train d'intégrer au sein dugroupe Safran, un outil développé parl'éditeur Ariba. « Nous nous servons dela reconnaissance d'image pour créer desdemandes d'achats automatiques à partirde devis, explique son directeur, BertrandGabriel. Nous traitons aujourd'hui 40 % desdemandes. Nous avons commencé avecdes demandes de moins de 500 euroset nous allons à présent aller vers desmontants plus stratégiques ».Dans tout projet d'IA, l'entreprise doitavoir atteint une certaine maturitédigitale pour pouvoir sélectionnerdes données propres et suffisammentquantitatives pour réaliser les premiersentraînements de l'algorithme. Ensuite,le choix de l'algorithme s'impose maisavec la démocratisation de l'IA, les typesd'algorithmes se sont multipliés et sontaccessibles. « En termes de technologieset de plateformes, nous assistons à unecertaine maturité car nous pouvonstravailler aujourd'hui sur des plateformescomme celle de Microsoft avec Azuré,AWSd'Amazon ou encore GCP de Google.Grâce à ces plateformes, nous pouvonsindustrialiser et gérer les cycles de vied'un projet d'IA », souligne Philippe Harel.Reste ensuite à réaliser un prototypeou un pilote de cette IA sur un petitpérimètre métier comme le tester parexemple, sur quelques fournisseurs.Même au niveau du pilote, ces projetssont intéressants pour l'entreprise. « Lepilote peut à lui seul entraîner un ROIconsidérable car il permet de gagner del'argent sur trois leviers, explique ManuelDavy. D'abord il facilite le travail car le




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Gains de PIB par effets liés à l'IA16

14

12

Ç.2 10

s s»6

4

2

02017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

• Productivité au travail

2026 2027

Personnalisation

2028 2029 2030

I Gain de temps • Qualité

Les améliorationsde la productivité

du travail devraientcompter pour plus de 55%

•\des gains de PIB attendus r

de l'IA sur la période2017-2030

0

>Au fur et à mesure que de

nouvelles technologies sontadoptées et que la demande desconsommateurs en nouveaux

produits s'accroît, l'impactde l'innovation de produit

augmente avec le temps

58% de tous \ Vjles gains de PIB \

en 2030 viendront •de l'impact sur les i/io

consommateurs / c

temps humain est sept fois plus efficace

qu'en temps classique ».

Quels développementspour demain ?Une étude réalisée en juin 2017 par lecabinet de conseil PwC (« Sizing the prizeWhat's the real value of Al for your business

and how can you capitalise ? «Juillet 2017)prédit que l'IA stimulera 15,7 milliardsde dollars de richesses supplémentairespour le monde d'ici 2030 (voir illustrationci-dessus). Pour ce qui est de l'avenir, il

est des plus prometteurs. « Le domainede l'intelligence artificielle continue deprogresser de manière fondamentalevers l'intelligence artificielle générale auniveau humain (AGI), explique Eric Adrian.

L'AGI est l'horizon au-delà duquel unemachine sera en mesure de mener à bientoute tâche intellectuelle qu'un humainpeut accomplir. Les tâches de l'AGI com-prennent l'apprentissage, la planificationet la prise de décision dans l'incertitude,la communication en langage naturel, la

plaisanterie et même la reprogramma-tion ». Pour quasiment tous les experts etvisionnaires de l'IA, son domaine le plus

pertinent reste le deep learning. C'est

ainsi que l'essor récent de l'IA peut êtreattribué en grande partie à l'applicationdu réseau neuronal profond au cours dela dernière décennie.L'évolution est déjà en route avec les appli-cations fondées sur ce que l'on appelleles « réseaux de neurones convolutifs »,

une application spécialisée des réseauxde neurones profonds inspirés du cortexvisuel des animaux et qui fonctionnentselon des schémas biologiques. Ces neu-rones sont conçus spécifiquement pour la

prise d'images et sont efficaces pour lestâches de computer vision. A côté d'eux,les réseaux de neurones dits récurrentssont bien adaptés aux problèmes delangage car ilsjouent un rôle important

dans l'apprentissage par renforcement enpermettant à la machine de garder unetrace de la situation actuelle et de cellespassées. Donc l'expérience. « Au-delà dubuzz, l'IA va progressivement prendre deplus en plus de place dans l'entreprise. Al'instar du cloud qui est devenu aujourd'hui

une réalité pour toutes les entreprises »,prédit le directeur Big data et CTO d'Atos,Jérôme Stoller. •




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