Après avoir démystifié
la Gouvernance agile
qui, par son cheminement, invite à structurer les données et les variables pour mieux anticiper le futur, l’intelligence artificielle ou intelligence analytique, permet de prédire le futur grâce à la description des données.
Il existe trois tendances principales pour générer l’information nécessaire pour prédire le futur :
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Les données fermées récoltées dans des tableaux avec de multiples variables permettant de décrire des processus sur de nombreux cas
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Les données ouvertes ou publiques (open data)
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Les données des médias sociaux tels que Twitter qui oblige les utilisateurs à simplifier/compacter leurs pensées en quelques mots
Avec ces méthodes, les résultats peuvent être extraordinaires jusqu’à 1% ou moins de marge d’erreur. Avec ces différentes données et un nombre de cas suffisants, la précision autant que la robustesse des prédictions deviennent crédibles surtout lorsqu’elles s’intéressent autant aux signaux faibles qu’aux signaux forts… On démontre de plus en plus que les signaux faibles ou interactions imperceptibles sont déclencheurs de la globalité d’un phénomène.
Par exemple, pour la prédiction avec des données structurées, l’approche la plus complète est holistique, du tout vers le moins qui mélange une approche systémique et une approche non-linéaire. Il est donc possible d’appréhender les ingrédients communs aux différents cas analysés tout en intégrant les spécificités de chacun! Nous ne sommes donc pas dans des systèmes binaires, vrai ou faux, qui opposent et n’incluent que 2 possibilités qui étaient liées à notre entendement.
Appréhender la complexité, c’est donc privilégier le ‘’Et’’ plutôt que le ‘’Ou’’.
Prenons aussi quelques exemples concrets d’applications qui pourront également participer à la prospérité du Québec :
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Pour les entreprises, grandes ou PME : prédiction d’une recette de produits comportant à la fois les ingrédients et la formule idéale liés aux besoins du consommateur
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Pour les villes intelligentes : prédiction des délits dans les villes (prévoir le comportement, le type d’agressions…et former les équipes d’intervention en conséquences); la valeur d’un quartier et son impact sur les autres quartiers puis sur l’ensemble de la ville; des transactions immobilières entre un acheteur et un vendeur…autant de sujets « smart city »
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Pour les hôpitaux : prédiction des maladies actuelles ou nouvelles dans le but de prévenir plutôt que guérir (médecine personnalisée dont le but est de tenir compte des multiples interactions dans les gênes et environnements de chaque personne)
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Pour les banques ou gouvernements : prédiction des comportements humains malveillants (fraudes financières, terrorisme…)
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Pour les fonds d’investissements : prédiction des investissements dans des entreprises, des produits, des films…
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Individus ou communautés de citoyens : pourront prédire avec des applications abordables, en ce qui a trait à leurs rêves, projets de création d’entreprises ou visions du monde
Les plus grands groupes mondiaux ou intégrateurs de type IBM avec Watson notamment, collaborent sur la façon d’industrialiser ce type de services et produits autour de l’intelligence artificiel, pour en faire une solution « b to b » autant que « b to c ».
Comme l’industrie 3D, il existe aussi des dangers dans l’utilisation de ce type d’outils s’il se retrouve en de mauvaises mains…Néanmoins, le défi de connaître l’inconnaissable et rendre visible l’invisible demeure l’enjeu majeur de notre société qui souhaite minimiser les risques et maximiser les chances de réussir!
