L'intelligence artificielle: Les machines ne créent pas de chômage.

L’intelligence artificielle (IA) ne remplacera pas de nombreux emplois mais les rendra plus intéressants - en assumant les tâches de routine des employés. Clé du succès de l’IA: les entreprises doivent organiser leurs bases de données.

  • Étude d’EOS: les décideurs financiers (47%) ont peur de perdre des emplois à cause de l’intelligence artificielle (IA)
  • Le taux d’erreur dans la gestion des créances peut être minimisé grâce à l’IA.
Étude d’EOS sur l’intelligence artificielle: les décideurs financiers craignent pour leurs emplois
En ce qui concerne le potentiel de l’intelligence artificielle (IA), on n’insiste souvent pas assez sur la comparaison possible: «De même que l’électricité a transformé presque toutes les industries il y a 100 ans, l’intelligence artificielle est en train de transformer presque tous les grands secteurs», écrit notamment l’informaticien Andrew Ng. Il a dirigé des projets de recherche sur l’IA pour les plus grands moteurs de recherche au monde, Baidu et Google, et a créé un fonds d’investissement d’IA.
Avec l’aide de l’intelligence artificielle, les personnes miniseront les taux d’erreur dans la gestion des créances de manière révolutionnaire. Après tout, 30% des décideurs financiers le voient aussi ainsi.
Joachim Göller, responsable du Center of Analytics du groupe EOS

Cependant, il existe une différence par rapport aux révolutions techniques précédentes: la crainte de perdre des emplois affecte maintenant aussi les employés du savoir très qualifiés. Par exemple, près de la moitié (47%) des décideurs financiers craignent des pertes d’emplois dues à l’intelligence artificielle. C’est le résultat de l’étude «European Payment Practices» de 2019. Le prestataire de services financiers EOS avait notamment interrogé 3 400 experts dans 17 pays sur l’impact de l’IA sur la gestion des créances dans leur entreprise.

Joachim Göller, responsable du Center of Analytics du groupe EOS

Les systèmes d’IA aident les personnes à éviter les erreurs.

«Quiconque pense aussitôt à ‘l’être humain face à la machine’ en ce qui concerne l’IA ne dispose souvent pas des connaissances nécessaires. Seul un travail d’information peut alors porter ses fruits», déclare Joachim Göller, responsable du Center of Analytics du groupe EOS. Avec son équipe, il travaille sur les solutions d’IA qui assistent EOS dans la gestion des créances. «Avec l’aide de l’intelligence artificielle, les personnes miniseront les taux d’erreur dans la gestion des créances de manière révolutionnaire. Après tout, 30% des décideurs financiers le voient aussi ainsi.»

David Goossens, fondateur et directeur général de Latentine
L’idée selon laquelle une entreprise se doterait d’une intelligence artificielle puis licencierait une partie de la main-d’œuvre est fausse, déclare David Goossens de Latentine. La startup en matière d’IA de Berlin conseille les grandes entreprises, y compris celles des secteurs pharmaceutiques, de la logistique et des assurances, qui n'ont souvent aucune idée précise de ce que la technologie peut ou doit réellement faire. «Les entreprises doivent savoir où leurs employés sont peu et trop sollicités. Nous voyons des professionnels de la finance hautement qualifiés consacrer trop de temps à des tâches répétitives de gestion d’entreprise et ne pas avoir assez de temps pour faire des prévisions fiables et basées sur des données», déclare Monsieur Goossens.

Les ingénieurs de données font souvent défaut.

Quiconque utilise bien l’IA devient au mieux plus compétitif et permet à ses employés d’assumer des tâches plus intéressantes. Chez EOS, les équipes de recouvrement utilisent l’intelligence artificielle pour les cas routiers afin qu’ils puissent se concentrer davantage sur les clients dont les cas sont plus complexes. D’autres secteurs soulagent également leurs spécialistes des processus standard. La société de logiciels finlandaise Basware, par exemple, a mis au point un assistant virtuel qui répond aux questions quotidiennes du service des achats. Et SEB Bank en Suède soulage son support informatique avec l’assistant virtuel intelligent Amelia d’IPsoft.

 «Tout d’abord, l’entreprise doit élaborer une vue d’ensemble: où exactement IA peut-elle automatiser les tâches simples? Où peut-elle être utilisée pour les tâches complexes?», explique Monsieur Goossens. Déjà à ce stade, de nombreuses entreprises se rendent compte qu’il leur manque l’élément le plus important pour des systèmes d’apprentissage automatique: des données en qualité et en quantité requises pour alimenter les algorithmes. «En général, les entreprises manquent d’ingénieurs de données», déclare Monsieur Goossens, à savoir d’experts qui s’assurent que toutes les données sont soigneusement structurées et stockées de manière centralisée. Un défi pour les entreprises dans lesquelles les départements travaillent encore avec différents systèmes informatiques et bases de données distinctes.

Andreas Dix de l'équipe EOS Data Science, assis devant la fenêtre d’un bureau
 «Seules les données vérifiées empêchent les machines de prendre des décisions erronées», déclare Andreas Dix de l’équipe EOS Data Science. À partir de milliers de cas de recouvrement parfaitement documentés, les algorithmes d’apprentissage automatique déterminent quelle est la prochaine étape la plus adaptée dans une relation client. «Je pense qu’en fin de compte, les systèmes d’intelligence artificielle offrent un parfait complément à l’humain», déclare Monsieur Dix. «Mais surtout, il y a toujours l’humain qui contrôle et prend les décisions importantes.»

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