Vous vous êtes probablement souvent demandé : »Qu'est-ce que l'IA d'entreprise ? Comment cela peut-il m'aider à améliorer mes opérations ?» Ne vous inquiétez pas, ce guide a pour but de répondre à toutes vos questions.

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L'IA d'entreprise fait référence aux solutions logicielles qui utilisent de nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour rationaliser les processus métier et améliorer la prise de décisions.

Alors que le marché de l'IA d'entreprise devrait croître à l'avenir (jusqu'à 204,79 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années) est le meilleur moment pour investir dans cette technologie.

Dans cet article, vous apprendrez tout sur ce qu'est l'IA d'entreprise, y compris ses avantages et ses inconvénients, et découvrirez certaines des meilleures solutions du marché.

Allons-y !

Qu'est-ce que l'IA d'entreprise ?

L'IA d'entreprise est une solution basée sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique qui vise à améliorer les fonctions de votre entreprise, telles que la collecte et l'analyse de données.

En termes simples, l'IA d'entreprise prend toutes les informations de votre entreprise et en tire le meilleur parti, en les présentant dans un format facile à comprendre par tous. En conséquence, vous constatez une augmentation de la productivité des employés et rationalisez les tâches de routine grâce à l'automatisation, ce qui améliore votre service client et les flux de travail de votre chaîne d'approvisionnement, par exemple.

L'IA d'entreprise ne fonctionne toutefois pas seule. Il utilise différentes technologies pour résoudre les problèmes, notamment le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur.

Mais est-ce que l'IA d'entreprise cette différent de l'IA classique ? Pour obtenir la réponse à cette question, suivez-nous dans la section suivante.

Quelle est la différence entre l'IA d'entreprise et l'IA classique ?

La principale différence entre l'IA d'entreprise et l'IA classique réside dans son objectif.

L'IA d'entreprise se concentre sur la résolution de problèmes complexes au sein des grandes entreprises. Son objectif principal est d'automatiser les processus métier et de générer des informations précieuses et exploitables à partir de grands volumes de données.

De plus, il est hautement personnalisable pour répondre aux besoins spécifiques d'une entreprise, impliquant des algorithmes personnalisés, des modèles de données et même des intégrations avec d'autres outils existants.

L'IA classique, en revanche, a un objectif plus général sans être hautement personnalisable. Vous ne pouvez pas l'adapter à un cas d'utilisation ou à un secteur d'activité spécifique et il vise à effectuer des tâches spécifiques, telles que la génération d'images ou la recherche d'idées.

En conclusion, l'IA d'entreprise vise à résoudre les problèmes liés aux entreprises, tandis que l'IA ordinaire est plus générale.

Pour approfondir ce point, examinons quelques exemples d'IA d'entreprise.

Quels sont quelques exemples d'IA d'entreprise ?

L'IA d'entreprise est extrêmement polyvalente. Par exemple, vous pouvez améliorer votre expérience client à l'aide de chatbots et d'autres assistants alimentés par l'IA, pour gérer les demandes des utilisateurs et les tickets. Cela peut aller jusqu'à optimiser la cybersécurité et aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données.

Mais examinons plus en détail certains des meilleurs exemples et cas d'utilisation de l'IA d'entreprise :

• Gestion de la chaîne d'approvisionnement : L'IA d'entreprise aide les fournisseurs du secteur de la chaîne d'approvisionnement à réduire leurs coûts et à accroître leur capacité à répondre aux changements soudains de la demande. Comment ? En repérant les goulots d'étranglement potentiels et en optimisant les stocks.
• Marketing personnalisé : Étant donné que l'IA d'entreprise analyse les préférences et les comportements, elle peut créer des recommandations ou des publicités plus ciblées et personnalisées.
• Recherche par IA d'entreprise : Recherche d'entreprise fait référence à la capacité d'un employé à effectuer des recherches dans les connaissances internes de son entreprise et à trouver rapidement ce qu'il recherche. Il existe de nombreux outils de recherche IA d'entreprise là-bas, mais l'un des meilleurs est Guru. Cette solution connecte toutes vos applications, chats et documents en une seule source fiable. Et vous donne les réponses dont vous avez besoin sans trier les résultats non pertinents.
• Gestion des ressources humaines : L'IA d'entreprise automatise de nombreuses tâches RH, telles que l'intégration des nouveaux employés, la sélection des CV et la mise en correspondance des candidats. Cela permet également d'identifier de nouvelles opportunités de formation et de créer la meilleure stratégie de rétention.

Ce n'est pas tout : une plateforme de recherche d'entreprise basée sur l'IA comme Guru a de belles fonctionnalités telles que des réponses alimentées par l'IA qui fournissent des informations précises (également avec les sources). Avec Guru, les employés peuvent trouver tout ce dont ils ont besoin sans quitter Slack, leur navigateur ou l'application Guru.

Mais devriez-vous vraiment utiliser l'IA d'entreprise ? Comme tout autre outil, l'IA d'entreprise présente des avantages et des inconvénients. Regardons-les.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'IA d'entreprise ?

Les logiciels d'IA d'entreprise peuvent changer la façon dont vous gérez votre entreprise grâce à l'automatisation, et l'amener vers de nouveaux sommets.

Mais là où il y a du bon, il y a aussi du mauvais.

Examinons les deux et découvrons les avantages et les inconvénients de l'IA d'entreprise.

Principaux avantages de l'IA d'entreprise

Voici les principaux avantages de l'IA d'entreprise :

• Rationalise les opérations : C'est l'objectif principal de cet outil et il le fait en automatisant les tâches de routine, en améliorant vos flux de travail et en facilitant votre transformation numérique. Vous constaterez ainsi une augmentation de la productivité et de l'efficacité.
• Améliore la sécurité : Étant donné que l'IA d'entreprise gère les mégadonnées, elle doit mettre en place les meilleures pratiques et mesures de sécurité pour la protéger contre les violations. Les bons outils d'IA d'entreprise offrent des moyens efficaces de détecter les menaces et d'y répondre.
• Gère mieux les données : L'IA d'entreprise consomme des données au petit-déjeuner. Il est capable d'analyser rapidement de grands volumes d'informations, de les trier et de faciliter votre processus de prise de décision.
• Renforce les relations avec les clients : Près de 64 % des propriétaires d'entreprise pensent que l'IA améliorera les relations avec les clients. Et c'est le cas ! Grâce aux chatbots basés sur l'IA, les utilisateurs peuvent découvrir rapidement des informations pertinentes. À son tour, cela améliore leur expérience et renforce leurs relations.

Passons maintenant au côté obscur.

Principaux inconvénients de l'IA d'entreprise

Voici les inconvénients de l'utilisation de l'IA d'entreprise :

• Nécessite un examen attentif : Malheureusement, vous ne pouvez pas simplement dire que vous voulez implémenter l'outil et c'est tout. Cette décision nécessite un examen attentif ainsi que la direction.
• Préoccupations d'ordre éthique : S'il n'est pas conçu correctement, l'outil d'IA d'entreprise soulèvera des préoccupations éthiques quant à son utilisation. De nombreuses personnes pensent que les données générées par l'IA ne sont pas exactes, mais elles s'inquiètent également de l'utilisation d'informations sensibles.
• Problèmes de confidentialité et de sécurité des données : Même si l'outil que vous sélectionnez dispose des meilleures mesures de sécurité, des incidents peuvent survenir, ce qui peut avoir un impact sur votre réputation et semer la méfiance.

Dans la prochaine partie de ce guide, concentrons-nous davantage sur les plateformes d'IA d'entreprise. Mais avant de passer aux meilleurs outils à utiliser, définissons le concept.

Que sont les plateformes d'IA d'entreprise ?

Les plateformes d'IA d'entreprise ou les logiciels d'IA d'entreprise représentent une technologie qui agit comme une solution de gestion des données pour les grandes entreprises. Il utilise des modèles d'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité opérationnelle en analysant les données structurées et non structurées provenant de différentes sources et en leur donnant un sens.

Ou plutôt, les transformer en informations exploitables qui améliorent votre prise de décision.

En résumé, il s'agit d'une base de données centrale unifiée dotée de tous les outils nécessaires pour analyser de grands ensembles de données afin de créer une activité dynamique et de réduire les coûts opérationnels.

Une fois la définition établie, parlons des 10 meilleurs outils d'IA d'entreprise actuellement disponibles sur le marché.

Les 10 meilleures plateformes d'IA d'entreprise à connaître

Si vous êtes prêt à investir dans des plateformes d'IA d'entreprise, vous avez de la chance. Nous avons fait les recherches pour vous et avons créé une liste des meilleures solutions d'IA que vous pouvez consulter juste après avoir fini de lire ce guide.

Plongez dedans !

1. gourou

Guru n'est pas seulement un très bon logiciel d'entreprise basé sur l'IA ; c'est également un hub intranet pour les employés et une base de connaissances centralisée.

Mais aujourd'hui, nous allons nous concentrer sur La fonction de recherche d'entreprise de Guru qui vous fournit des réponses instantanées directement dans votre flux de travail. Et vous évite de trier les nombreux résultats de recherche non pertinents fournis par d'autres outils.

En résumé, Guru dispose d'une recherche sécurisée alimentée par l'IA qui fournit des informations pertinentes en fonction de la localisation, des questions précédemment posées, etc. »La fonction de recherche fournit accès facile à... la source mise à jour des informations dont nous avons besoin pour accomplir notre travail. Tout est au même endroit! »

De plus, grâce à ses réponses intégrées en langage naturel, vous ne chercherez plus sans but les réponses que vous recherchez, car vous obtiendrez les meilleurs résultats pour vos demandes.

Mais nous pensons que vidéo de démonstration à la demande expliquera tout mieux.

2. Databricks

Databricks est une plateforme d'intelligence des données basée sur le cloud qui utilise la science des données, l'analyse prédictive et l'IA générative pour gérer d'énormes volumes d'informations.

Qu'est-ce qui attire Databricks ? Eh bien, pour les gens comme ça, la plateforme est facile à utiliser. De plus, »La plateforme évolue extrêmement bien et aide vraiment build the data and AI ecosystem within large enterprises.” 

With this tool, you can develop enterprise AI applications using your data that’s safe and private. Moreover, by using natural language, you empower people in your team to discover new actionable insights that’ll make your processes more efficient. 

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI is a tool that uses automation and fast computing power from GPUs to drive optimization, innovation, and efficiency. 

“DAI assists greatly in the automation of our services. It greatly streamlines the process of feature selection, generation, model construction, model testing, and ensemble building and deployment.” 

Which means that this tool empowers data scientists to work on AI projects faster and more efficiently through key machine-learning tasks and process automation. 

Moreover, it has advanced functionalities such as data visualization, feature engineering, and low-latency deployment. 

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio provides a data science and machine learning AI model that helps enterprises accelerate their digital transformation. 

This AI system offers data governance capabilities, meaning that you can mitigate drift and bias better. Moreover, it simplifies experimentation and deployment, improves model development, and speeds up data preparation. 

IBM Watson Studio also has open-source tools and drag-and-drop features that allow people to collaborate on the same platform, which in turn boosts productivity.

“The integration with the existing APIs and flexibility [of the] deployment of instances in various environments are the best features of IBM Watson Studio.” 

5. Dataiku

Dataiku offers an intuitive platform for everyday AI, which empowers your business to build projects faster and work in a safe, protected environment.

Overall, Dataiku connects your people, workflows, and technologies in one centralized place, allowing data experts to collaborate efficiently and manage risk better. 

“It saves me a lot of time when cleaning data and mixing different languages and technologies such as SQL, Python, and R in the same project.” 

Dataiku also integrates with generative AI services, including OpenAI’s ChatGPT, AWS, Hugging Face, etc. 

6. DataRobot

DataRobot is a machine learning platform with AI capabilities that allow you to build accurate predictive models and bring them all together in a single place.

This tool has a highly scalable framework, meaning that it’s able to monitor and analyze performance at scale with real-time alerts and valuable insights. This results in continuous improvement and optimization for your business, as you can clearly see your profitability and performance. 

“The platform absolutely brute-forces through popular and niche modeling techniques with your data, presents you with a ton of metrics afterward … and even has deployment options.”

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker provides a machine learning service for improving your workflows and offers a way to quickly build and train ML models at scale. 

With this tool and its no-code interfaces, you can streamline your data management initiatives and find the best way to organize large volumes of structured and unstructured data. 

What can you do with Amazon SageMaker? Well, you can build, train, and deploy ML models using pipelines, profilers, debuggers, and more in one integrated development environment. 

Moreover, you get simplified access controls and transparency over all your ML projects.

“SageMaker makes it very easy to train and deploy models.” 

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI is Google Cloud’s very own enterprise AI platform that helps companies build and deploy machine learning models at a faster pace. 

This tool helps you build and use generative AI for rapid prototyping, as well as testing models. It has a range of features, such as AutoML, MLOps, model deployment, and custom model training.

Furthermore, Vertex has forecasting for predicting patterns based on data, and a method for summarizing, classifying, and extracting valuable info from the knowledge you gather. 

“The facilitation of unified analytics is a treat in itself, but the [...] excitement and experimentation is where transformation is brewed.” 

9. C3 AI

C3 AI is an enterprise AI solution that businesses can use to accelerate digital transformation by analyzing multiple datasets effectively. 

C3 AI has multiple uses. 

One, you can build and deploy enterprise AI apps that unlock better business value. Two, it acts like a unified knowledge source that enables companies to unlock valuable insights through an intuitive chat interface and search. 

Moreover, you have quick access to relevant insights across all existing tools and systems so you can make better data-driven decisions in the future.  

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure is last on our list, but still a relevant cloud-computing tool that makes your organization more efficient.

Azure has plenty of capabilities, such as edge, on-site, hybrid, and multicloud, allowing you the flexibility to innovate from anywhere and modernize your IT infrastructure. 

“Azure has it all and is extendable by you or thousands of developers, thus, regardless of your payload, Azure [has] you covered from small static websites to planet-scale systems.” 

What is the Future of Enterprise AI?

According to PwC, AI technology could generate $15.7 trillion in revenue by 2030, boosting the GDPR of local economies by 26%. 

Moreover, Mordor Intelligence says that the digitalization of large-scale companies is here, characterized by advanced digital technologies such as the Internet of Things (IoT), blockchain technology, and edge computing. 

The integration with other technologies will enhance enterprise AI’s ability to analyze enormous amounts of data in real time more efficiently. In addition, it’ll bolster security and transparency, which increases the trust in artificial intelligence solutions. 

Overall, the enterprise AI market will continue to grow, reaching $270.06 billion by 2032. 

The Bottom Line

Has this article shed light on this topic? Does it answer this question: “Qu'est-ce que l'IA d'entreprise? »

Nous espérons que c'est le cas. Nous avons travaillé d'arrache-pied pour vous donner tous les renseignements nécessaires et faire en sorte que cette nouvelle technologie ne soit pas si effrayante.

Si vous voulez en savoir plus sur l'IA d'entreprise de près, essayez Guru !

Cet outil vous fera oublier la recherche traditionnelle et la rendra infiniment meilleure. En un rien de temps, vous pourrez dire « adieu » au changement de contexte et accéder à toutes vos données directement dans votre flux de travail.

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