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Épisode 1 : Osez l'aventure de l'IA

Un guide d’accompagnement non scripté

Votre aventure vers l'IA continue ! Voici des expériences et informations concrètes qui vous montreront comment innover grâce aux données. Vous trouverez dans ce guide d'accompagnement les conseils de nos « Visionary Voices », des experts respectés dans le monde de la data et de l'analytics. Présenté par Deepa Tambe, Head of Reporting Technology chez Barts Health NHS Trust, ce guide a comme objectif d'aider les professionnels de la data à optimiser le potentiel de l'IA.

Intervenants

Brendan Grady

Brendan Grady
EVP and GM, AI and Analytics BU Qlik
-
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Rachel Terry

Rachel Terry
Head of Sustainability, Van Oord
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Brian Torio

Brian Torio
Managing Director, AI and Data, Deloitte Consulting
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Julie Kae

Qlik
Julie Kae
VP Sustainability and DE&I, Qlik & Executive Director, Qlik.org
-
Qlik
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Tim Zhou

Accenture
Tim Zhou
Managing Director of Data & AI,
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Accenture
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Henri Rufin

Radiall
Henri Rufin
Head of Data & Analytics
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Radiall
« Chez Radiall, nous apprenons par la pratique et nous croyons à la preuve de concept. L'IA est sans aucun doute un domaine que nous voulons creuser. Même s'il faut faire preuve d'une grande prudence avec l'IA générative, il ne faut pas rester inactif et se laisser effrayer par le danger que représentent ces technologies. Nous avons lancé une initiative en matière d'IA qui, je l'espère, nous amènera un jour à fournir de nouveaux services pour soutenir la data literacy et la gouvernance des données au sein de l'entreprise. Nous collaborons étroitement avec les services IT et de sécurité pour minimiser les risques, et mettons en place un groupe de personnes de confiance pour expérimenter à nos côtés, avant de présenter quoi que ce soit au public. » 
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Modèles publics et modèles privés
Expérimentation
Leçons tirées

Rahul Gupta

HCL Technologies
Rahul Gupta
Associate General Manager
-
HCL Technologies
« Nous disposons d'une équipe de data scientists qui travaille en Python et qui a créé de nombreux modèles de machine learning. Citons par exemple l'analyse prévisionnelle d'attrition qui permet de détecter quels employés risquent de quitter l'entreprise. Forts de ces informations, nous pouvons leur apporter notre soutien. »   
Speaks About
Définition des besoins
Modèles publics et modèles privés

Michal Lecian

Dolphin Consulting
Michal Lecian
Business Intelligence Analyst
-
Dolphin Consulting
« L'IA me donne une meilleure compréhension des relations entre les données, ainsi que de leur contexte, que je n'aurais probablement pas remarqués de prime abord. Elle soulève également des questions qui ne se seraient pas posées lors d'une analyse manuelle » 
Speaks About
Leçons tirées

Martin Sahlin

Stretch Qonnect
Martin Sahlin
Fondateur et PDG
-
Stretch Qonnect
« Tout le monde parle de l'IA, mais beaucoup ne savent pas en quoi elle est utile, ni ce qu'il faut en faire. Pour obtenir le bon résultat et ne pas se fourvoyer, les initiatives et les investissements dans l'IA doivent avoir pour objectif de répondre à une problématique très claire et très précise. De plus, les résultats doivent être mesurables de manière tangible. »
Speaks About
Définition des besoins
Métiers de l'IA

Filippo Orlando

Unieuro S.p.A.
Filippo Orlando
Head of Advanced Analytics
-
Unieuro S.p.A.
« L'IA optimise les capacités de notre équipe en automatisant les tâches, en fournissant des insights et en améliorant l'efficacité. Elle redéfinit les fonctions pour que les employés se concentrent sur des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée. Dans certains cas, de nouveaux métiers sont apparus pour gérer et optimiser les systèmes d'IA. »
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Métiers de l'IA
Réduction des risques
Gouvernance et sécurité

John Delligatti

SDI
John Delligatti
Director of Digital Supply Chain Transformation
-
SDI
« C'est une chose si l'IA me fait gagner du temps à moi, mais si je peux faire gagner du temps à 10 ou 100 personnes, c'est inestimable. Il faut donc approfondir nos connaissances sur ces outils sans perdre une minute et encourager les membres des équipes à se les approprier. »
Speaks About
Rapidité
Modèles publics et modèles privés
Leçons tirées

Priscila Papazissis

Localiza&Co
Priscila Papazissis
Data Product Manager
-
Localiza&Co
« l'IA révolutionne l'accès aux données et à l'analytics, et favorise la prise de décision data-driven au sein de mon entreprise. Elle permet de collecter, traiter et présenter d'énormes quantités de données avec une rapidité inégalée, grâce aux algorithmes de machine learning. Désormais, le délai entre l'évènement commercial et la collecte des résultats s'est réduit. Nous disposons donc de l'information plus rapidement et pouvons prendre des décisions éclairées en fonction. »
Speaks About
Rapidité
Incertitude
Innovation

Mario De Felipe Pérez

Grupo ASV
Mario De Felipe Pérez
Chief Data Officer
-
Grupo ASV
« Pour l'instant, nous avons confié à des partenaires spécialisés le déploiement de cette technologie. Si elle répond aux attentes de l'entreprise, nous envisagerons d'embaucher du personnel spécialisé. Actuellement, nous formons de nombreux collaborateurs à l'intelligence artificielle. Nous étudions surtout la manière d'utiliser l'IA générative pour accroître la productivité dans nos centres d'appels ainsi que dans les domaines du juridique, de la finance et du marketing. »
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Métiers de l'IA
Gouvernance et sécurité
Leçons tirées

Deepa Tambe

Barts Health NHS Trust
Deepa Tambe
Head Of Reporting Technology
-
Barts Health NHS Trust
« Dans le secteur de la santé, nous collectons des tonnes de données à chaque interaction avec les patients et les machines. Nous devons savoir les utiliser pour en dégager des insights. Prévoir les points de tension, les flux de patients dans les services d'urgences et les ressources nécessaires pour répondre à la forte demande des hôpitaux sont des choses pour lesquelles, selon moi, l'IA pourrait vraiment être utile. Nous utilisons déjà l'analyse prédictive et des mécanismes de signalement pour prévenir les équipes opérationnelles des besoins en lits. Nous avons mis cela au point au plus fort de la pandémie et les hôpitaux ont trouvé cela très utile. »
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Des informations aux insights
Incertitude
Modèles publics et modèles privés
Leçons tirées

Mark Little

Mayborn Group Limited
Mark Little
Principle Business Intelligence Specialist
-
Mayborn Group Limited
« Nous avons utilisé l'IA pour plusieurs choses. Celle dont nous avons tiré le plus grand profit est l'analyse des sentiments. Grâce à cette technologie, nous pouvons examiner toutes nos évaluations sur plusieurs plateformes et nous faire une idée générale de nos performances. Sans elle, nous aurions perdu des heures à rassembler et à lire tous les textes. » 
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Des informations aux insights
Définition des besoins

Calum MacIver

The Health Information Service
Calum MacIver
Corporate Information Manager
-
The Health Information Service
« Au sein du NHS, nous utilisons de plus en plus l'IA, qu'il s'agisse d'aider au diagnostic ou de prévoir les hospitalisations et les consultations. L'analyse que nous faisons grâce à cette technologie ouvre de nouvelles voies à la recherche dans tous les domaines des services de santé. »
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Des informations aux insights
Incertitude

Dave Elliot

Mayborn Group Limited
Dave Elliot
Solutions and Data Innovation Manager
-
Mayborn Group Limited
« L'IA ouvre un vaste éventail d'opportunités... par exemple en améliorant et en optimisant la supply chain, en enrichissant l'expérience du consommateur grâce au traitement du langage naturel ou à l'IA générative, ou encore par le biais de fonctions essentielles de l'IA telles que la prévision des ventes ou de la demande. »
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Des informations aux insights
Modèles publics et modèles privés
Réduction des risques
Leçons tirées

Mitul Vadgama

Lloyds Banking Group
Mitul Vadgama
Senior Data and Analytics Strategy Manager
-
Lloyds Banking Group
« L'IA a le potentiel de transformer les services financiers, notamment les banques. Elle permet en effet de fournir des services personnalisés, de renforcer la sécurité, d'optimiser les opérations et de prendre des décisions data-driven. L'adoption des technologies d'IA peut aider les banques à rester concurrentielles dans un secteur qui évolue rapidement, tout en offrant de meilleurs services à leurs clients. »
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Des informations aux insights
Innovation
Leçons tirées
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Avant-propos

par Ronald van Loon

CEO & Principal, Intelligent World

L'IA générative pour l'avenir de l'entreprise, effet de mode ou réelle opportunité disruptive ?

Les avancées majeures qu'a connu l'IA ces derniers temps peuvent nous laisser penser qu'une ère de transformation s'annonce. Celle-ci se caractérise notamment par l'adoption massive de l'IA par les consommateurs, rendue possible par l'essor d'innovations accessibles dans le domaine de l'intelligence artificielle générative (GenAI). 

En un temps relativement court, le paysage de l'IA générative a évolué rapidement. Aujourd'hui, l'accent est mis sur la manière dont les entreprises peuvent tirer parti de son potentiel qui semble illimité.  

Alors que l'IA générative suscite actuellement un optimisme modéré, du fait notamment qu'elle nécessite une adaptation stratégique et un effort collectif pour une gestion responsable, le chemin vers la création d'une valeur commerciale à partir de cette puissante technologie reste à parcourir. Malgré cela, les taux d'adoption sont tout simplement remarquables. Selon le Generative AI Benchmark Report de Qlik, 79 % des chefs d'entreprise ont déjà investi dans un outil ou un projet d'IA générative.

Cependant, qui dit grand pouvoir, dit grandes responsabilités. L'IA et l'IA générative sont en passe de provoquer d'énormes bouleversements dans de nombreux secteurs, ce qui nécessitera une approche urgente et proactive de la gouvernance et de la gestion des risques. Pour le moment, la plupart des entreprises n'ont pas mis en place, ni pour elles ni pour leurs employés (qui en sont peut-être déjà des utilisateurs quotidiens dans leur vie privée), de solides politiques sur la façon d'interagir avec ces technologies.

Les préoccupations éthiques et sécuritaires liées à l'IA et à l'IA générative sont nombreuses. En témoignent le décret du président Biden sur l'IA, établissant de nouvelles normes pour la sécurité en matière d'IA ou encore le récent sommet mondial sur les risques de l'IA, qui s'est tenu à Londres et a donné lieu à la déclaration de Bletchley.

Ces initiatives soulignent l'engagement mondial en faveur d'un développement sûr et responsable de l'IA. L'accent mis sur la collaboration internationale, la protection des consommateurs et la promotion de l'innovation reflète une approche équilibrée, visant à exploiter les avantages de l'IA générative tout en en réduisant les risques.

Pendant que les gouvernements cherchent à renforcer leurs positions face à l'innovation, l'IA générative a déjà un impact tangible sur la façon dont les entreprises fonctionnent. Elle modifie considérablement leur vision du recrutement et des compétences de leurs équipes, étant de plus en plus utilisée dans des services comme le marketing, les ventes et le service clientèle. Conjointement, on assiste à une explosion de la demande en data engineers, en machine learning engineers et en data scientists spécialistes de l'IA, ainsi qu'à une montée en puissance de nouvelles professions telles que celle de prompt engineer. Ce sont ces métiers qui développeront le volet commercial qui découlera des innovations dans le domaine de l'IA.

Ces changements semblent avoir été accueillis avec optimisme et donner lieu à une approche stratégique de l'investissement, et non avec retenue. 45 % des dirigeants estiment que les récentes avancées de l'IA entraînent une augmentation des investissements dans ce domaine, et 36 % d'entre eux investissent dans une stratégie formalisée en la matière.

C'est un excellent début, mais cette approche n'engendre pas toujours les résultats positifs espérés. Ce guide présente les points de vue de leaders de la data et de l'analytics, issus de différents secteurs et dont les organisations ont entrepris d'adopter l'IA. Il fournit également des conseils concrets aux personnes chargées d'optimiser les processus data grâce à l'IA.

A man sitting at a desk in front of a large screen.

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Les pionniers de l'IA partagent leurs connaissances

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