Comment les petites entreprises peuvent tirer profit de l’IA
Danny Wong
Le Canada fait partie du peloton de tête en ce qui concerne l’innovation, l’investissement et l’application de l’intelligence artificielle (IA). Selon un rapport de Deloitte de 2023 (PDF), les sociétés de capital de risque ont investi 8,64 milliards de dollars canadiens dans des sociétés canadiennes d’IA, et il y a un total de 670 jeunes entreprises dans le pays. De plus, 42 pour cent des entreprises interrogées ont déclaré qu’elles mettaient à l’essai des programmes d’IA avec un intérêt croissant.
Les organisations se tournent vers l’IA pour de l’exactitude, des réponses complètes, économiser de l’argent et gagner du temps. Pour rester concurrentielles, les petites et moyennes entreprises (PME) se tournent également vers l’IA. Cet article explore les bases de l’IA, la façon de trouver des occasions de l’utiliser, les différentes manières dont les PME l’utilisent de nos jours et les préoccupations courantes des PME face à cette technologie émergente.
L’IA peut être divisée en cinq étapes essentielles :
- La collecte de données
Recueillez des données à l’interne, sous licence de tiers ou à partir de bases de données à accès libre - Le traitement de l’information
Analysez l’information pour découvrir les tendances et les irrégularités - Le développement d’algorithmes
Appliquez l’apprentissage automatique pour développer l’algorithme et les modèles - La production d’information
Résumez les réponses aux questions posées - La rétroaction et l’optimisation
Intégrez la rétroaction pour former l’IA et améliorer les résultats
Source :
Notions de base de l’IA
L’IA est composée de cinq composants clés :
- La collecte de données
Les modèles d’IA, qui sont des programmes qui appliquent des algorithmes aux données (ou des instructions automatisées), recueillent des données, qui peuvent être accessibles au public, appartenir à des propriétaires exclusifs ou être obtenues sous licence. - Le traitement de l’information
Les modèles d’IA analysent les données qui leur sont données pour trouver des schémas, des relations et des anomalies. - Le développement d’algorithmes
À ce stade, l’IA applique à ses algorithmes l’apprentissage automatique, un sous-ensemble d’IA où les ordinateurs apprennent à effectuer une tâche sans être programmés pour le faire. Les modèles d’IA développent des façons plus intelligentes de traiter et d’analyser l’information, ce qui les aide à tirer leurs conclusions plus rapidement et avec plus de précision. La plus grande limitation est la qualité et la quantité des données fournies aux outils d’IA. - La production d’information
Après chaque invite (les questions ou les lignes directrices utilisées pour interagir avec un outil d’IA), l’IA fournit des réponses ou des prédictions. - La rétroaction et l’optimisation
Les gens peuvent adapter leurs instructions pour affiner davantage les résultats. Par exemple, vous pouvez demander à l’IA d’utiliser un ton empathique ou de proposer 10 options pour une question spécifique. Fournir plus de données ou de précision peut aider le modèle d’IA à générer des réponses qui répondent mieux aux besoins individuels à l’avenir.
Bien que beaucoup de choses contribuent à la réussite des résultats de l’IA, il est important de se rappeler que les outils d’IA n’en sont qu’à leurs débuts. À mesure que l’IA évolue, elle deviendra un atout de plus en plus utile pour les PME. Bien sûr, vous pouvez maximiser le potentiel d’une solution d’IA en lui fournissant la bonne information et en l’appliquant à la résolution de problèmes ciblée, peut-être avec l’aide d’un service d’optimisation rapide.
- L’IA peut aider à automatiser les tâches répétitives
- L’IA peut faire gagner du temps aux employés
- L’IA peut fournir des réponses instantanées aux questions pour une prise de décision meilleure et plus rapide
- L’IA peut aider à combler les lacunes en matière d’information
- L’IA peut améliorer le contrôle de la qualité
Sources :
- Perfectionnement des compétences à l’ère de l’IA et de l’automatisation (3 novembre 2023). TheFutureEconomy.ca.
- L’apprentissage automatique révèle des renseignements manquants sur l’ethnicité et le statut autochtone dans les données sur la santé de la population : étude (18 novembre 2020). Université de l’Alberta.
- Inspection intelligente de la qualité basée sur l’intelligence artificielle pour la fabrication (23 février 2023).MDPI.
Comment trouver des occasions utilisant l’IA
L’utilisation efficace de l’IA nécessite un problème, des saisies de données utiles, des instructions spécifiques, des observations exploitables et une boucle de rétroaction. De nombreuses PME se demandent quels types de problèmes l’IA peut résoudre et comment elles pourraient appliquer les outils d’IA à leurs organisations. Vous trouverez ci-dessous cinq questions que vous pouvez explorer pour déterminer différentes façons de mettre en œuvre des outils d’IA dans votre entreprise.
1. Où les tâches sont-elles répétitives?
L’IA peut simplifier vos processus et vos flux de travail en effectuant des tâches structurées et répétitives pour votre entreprise.
Les exemples courants comprennent la saisie de données, la création et l’analyse de rapports, la tenue de livres et même les réponses par courriel. Il existe une variété d’applications d’IA pour les petites entreprises qui peuvent recevoir des instructions spécifiques et s’intégrer à vos tableaux de bord d’analyse, à votre logiciel comptable et à vos comptes de courrier électronique pour effectuer des tâches répétitives à des intervalles planifiés ou chaque fois que les modèles d’IA reçoivent de nouvelles informations.
2. Où pouvez-vous libérer du temps pour les employés?
En plus de gérer des tâches répétitives, l’IA peut également s’occuper de certaines activités chronophages. Des agents conversationnels en libre-service à la planification dynamique des rendez-vous, les solutions d’IA peuvent minimiser l’intervention humaine et épargner des heures d’effort à votre équipe chaque semaine.
3. Où avez-vous besoin de réponses rapidement?
Passer en revue les données peut donner l’impression de chercher une aiguille dans une botte de foin. Bien que des formules de tableur avancées puissent aider, elles nécessitent des connaissances techniques et du dépannage. Vous pouvez plutôt utiliser l’IA pour obtenir des réponses à partir de grandes quantités de données.
Trouver des informations spécifiques à partir d’une base de données ou d’un rapport peut être effectué facilement et instantanément avec les bonnes solutions d’IA. L’IA peut faire gagner du temps et réduire le risque d’erreur humaine, comme, par exemple, dans le cas de la gestion des stocks. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent gérer les stocks en temps réel, prédisant la demande et réduisant la probabilité de ruptures de stock et de surstocks.
4. Quelles circonstances nécessitent des réponses complètes?
Les entreprises adorent tirer parti de l’IA pour simplifier les flux de travail, faire gagner du temps aux employés et analyser de nombreuses données. L’IA pour les petites entreprises fonctionne également bien lorsque vous devez combler des lacunes en matière d’information.
Par exemple, vos employés peuvent avoir des difficultés à énumérer tous les composants qui entrent dans un projet ou un processus particulier. Les modèles d’IA formés peuvent produire instantanément une liste de vérification complète. Les membres de l’équipe peuvent oublier des instructions ou des exigences spécifiques pour certaines activités comme la publication sur les médias sociaux, la modification de publications existantes ou le téléversement de contenu dans un système de gestion de contenu commun. Même les outils d’IA accessibles au public peuvent générer un guide clair étape par étape.
5. Quels sont les scénarios de contrôle de la qualité typiques?
Vos processus de contrôle de la qualité sont-ils manuels ou exigent-ils beaucoup de travail? Il existe plusieurs façons d’intégrer l’IA et d’améliorer l’assurance de la qualité. Par exemple, vous pouvez intégrer l’IA dans votre chaîne de production, vos processus d’exécution, vos systèmes de gestion des stocks et vos outils de surveillance en temps réel pour offrir des alertes et des notifications lorsque des problèmes surviennent.
Comment les petites entreprises utilisent l’IA
Partout au Canada, les PME d’une grande variété d’industries utilisent l’IA de manière simple, créative et parfois sophistiquée pour améliorer leur veille économique, leur expérience client, leur cybersécurité, le traitement des données et les opérations de la chaîne d’approvisionnement.
Voici quelques exemples courants :
- L’analytique
L’IA peut analyser les comportements des clients, le rendement financier, les données de marketing, l’utilisation des ressources, les tendances des ventes et plus encore. Ensuite, elle peut mettre en évidence les réussites et fournir des renseignements exploitables sur les domaines qui doivent être améliorés. - L’idéation de contenu
L’IA peut être un excellent point de départ pour la création de contenu. Les outils d’IA peuvent offrir de l’inspiration pour le contenu sous forme de titres alternatifs, d’idées de sujets, de mots-clics et d’émojis suggérés, et plus encore pour renforcer les efforts de marketing. - Le service à la clientèle et les ventes
Les entreprises utilisent souvent l’IA pour alimenter les agents conversationnels et l’automatisation des courriels, offrant aux clients actuels et éventuels des réponses utiles pour les guider tout au long du processus de vente. - La cybersécurité
L’IA peut vous aider avec des solutions préventives et réactives pour la cybersécurité. Les outils d’IA recherchent les vulnérabilités dans votre gestion et votre stockage des données, vos outils de communication et la sécurité de votre site Web. Les outils d’IA peuvent également corriger tout problème potentiel de cybersécurité qui pourrait survenir. - La saisie de données
L’IA analyse le Web, votre base de données privée ou un téléchargement de données sélectionné pour résumer, catégoriser et étiqueter les données d’une manière utile à vos fins commerciales. Les outils d’IA éliminent une bonne partie du travail manuel du processus. Vous pouvez demander à l’IA de s’attaquer à une variété d’informations, des feuilles de calcul aux documents texte et même aux fichiers audio. - La gestion des stocks
Entre la prévision de la demande, la tarification dynamique, la commande juste à temps, la gestion de la durée de conservation, la gestion des stocks et l’optimisation de l’entrepôt, l’IA peut vous aider avec une grande variété de tâches de gestion des stocks.
- C’est cher
- Les entreprises dépensent beaucoup d’argent pour octroyer des licences d’outils d’IA, ce qui peut être coûteux pour les PME.
- Parallèlement, les PME peuvent essayer des dizaines de solutions d’IA gratuites pour un large éventail de besoins.
- C’est compliqué
- Certaines plateformes d’IA nécessitent des intégrations personnalisées ou une programmation spécialisée.
- D’autres plateformes offrent des solutions sans code, et les entreprises peuvent offrir des programmes d’éducation pour mettre à jour leurs employés
- C’est un risque pour la sécurité
- De nombreux outils d’IA se connectent aux bases de données et aux systèmes de l’entreprise, ce qui peut causer une vulnérabilité de sécurité.
- Bien que la sécurité ne soit pas garantie, vous pouvez minimiser le risque en ne permettant qu’un accès limité aux systèmes de l’entreprise ou en utilisant plutôt des données de tiers.
- Ce n’est pas pertinent
- Certaines entreprises pensent peut-être que l’IA ne fonctionnera pas pour leur organisation.
- Au-delà des nombreux cas d’utilisation de l’IA que les entreprises emploient déjà, de nouveaux cas continuent d’émerger.
Sources :
- Impératif de l’IA au Canada :surmonter les risques et instaurer la confiance (19 avril 2019). Deloitte (PDF).
- L’intelligence artificielle générative - ITSAP.00.041 (14 juillet 2023). Gouvernement du Canada.
- L’IA générative et les entreprises canadiennes : L’importance d’une approche holistique dans l’exploitation du potentiel disruptif de l’IA générative, une technologie qui évolue à toute vitesse. PwC Canada.
Préoccupations des petites entreprises concernant l’IA
Les PME peuvent hésiter à adopter l’IA en raison des préoccupations suivantes :
- C’est cher
Bien que le coût potentiel de certaines solutions d’IA puisse sembler être un obstacle, de nombreux outils sont gratuits et offrent une variété de cas d’utilisation. D’autres outils d’IA sont disponibles avec une tarification à l’utilisation ou des frais de licence mensuels ou annuels. Les coûts varient considérablement en fonction des besoins de l’entreprise et du fournisseur, mais vous pouvez toujours bénéficier de solutions gratuites lorsque vous commencez à intégrer l’IA dans vos opérations. - C’est compliqué
Les cas d’utilisation complexes peuvent nécessiter des intégrations personnalisées avec les données de l’entreprise ou des tiers. Cela dit, vous pouvez toujours utiliser l’IA pour différents ensembles de données et tâches qui s’intègrent rapidement ou ne nécessitent aucune intégration technique. - C’est un risque pour la sécurité
Certains outils d’IA ont besoin d’accéder à des données et à des systèmes exclusifs. Ce niveau d’accès peut entraîner de nouveaux vecteurs d’attaque et de nouvelles vulnérabilités. Bien que la sécurité ne soit pas garantie, même avec un service payant, vous pouvez minimiser votre risque en donnant aux plateformes d’IA un accès limité aux données personnelles ou en utilisant uniquement des services de données publics ou tiers. - Ce n’est pas pertinent
Certaines personnes rejettent les avantages de l’IA. Quelques démonstrations rapides pourraient ne pas suffire à convaincre les propriétaires d’entreprise d’utiliser régulièrement des outils d’IA. Prenez le temps d’examiner vos options et d’apprendre comment vous pourriez les intégrer et les utiliser au mieux.
Bien que les préoccupations ci-dessus soient valides, vous pouvez trouver des solutions d’IA gratuites ou rentables qui sont faciles à utiliser, à intégrer et pour lesquelles il est aisé de créer des mesures de protection. Peu importe l’industrie ou la taille de l’entreprise, les propriétaires de petites entreprises peuvent trouver des cas d’utilisation de l’IA qui créent un avantage net pour leur expérience client, leur organisation et leurs flux de travail.
Aller de l’avant avec l’IA
Les entreprises partout au Canada se tournent de plus en plus vers l’IA. Les PME peuvent tirer parti de l’IA pour améliorer les processus d’affaires, accroître l’efficacité opérationnelle et rester concurrentielles. Bien que des préoccupations puissent survenir avant que les équipes décident d’utiliser des outils d’IA pour les petites entreprises, vous pouvez contrer ces objections et réitérer le potentiel de la mise en œuvre de l’IA. Une façon de le faire est d’essayer des solutions d’IA gratuites qui ouvrent la porte à plus de découvertes et de discussions sur l’expansion de l’utilisation de l’IA au sein de votre organisation.