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Les progrès de l’IA-ML et son adoption généralisée à travers les industries ont mené à une augmentation de la productivité et de l’innovation au cours des cinq dernières années. L’impact de l’IA ne peut tout simplement pas être surestimé.
Combinés à l’introduction de grands modèles de langage ces dernières années, l’IA-ML ont transcendé les opérations commerciales quotidiennes pour offrir d’innombrables exemples de résolution de problèmes concrets par l’IA.
HCLTech a déjà aidé ses clients mondiaux à s’attaquer à des problématiques globales grâce à la mise en œuvre de technologies de pointe comme l’IA-ML, l’analytique de données, l’IoT, le cloud et bien d’autres.
Ayant progressé dans la bonne direction jusqu’ici, avec des succès dans plusieurs industries, HCLTech a récemment lancé une plateforme ML facile à utiliser destinée aux utilisateurs techniques et non techniques. Cette plateforme – et l’application de l’IA – cible un accès facilité à l’IA et au ML, des économies de coûts et une efficacité accrue face aux enjeux du quotidien et du monde réel.
Points clés sur la résolution de problèmes concrets par l’IA
- L’IA/ML, amplifiée par GenAI, est passée des preuves de concept à un impact mesurable dans la réponse aux catastrophes, la santé, l’éducation, l’agriculture et la sécurité publique
- Pour la résilience climatique, l’IA améliore la précision des alertes précoces et accélère la réponse, des alertes inondation à l’optimisation de l’utilisation de l’eau
- En santé, les agents IA et les piles de données modernes réduisent la charge administrative, renforcent la cybersécurité et améliorent l’expérience des patients et soignants
- Dans l’éducation, les avantages incluent l’évaluation à distance sécurisée à grande échelle ainsi qu’un tutorat adaptatif et un suivi personnalisé, en continu
- L’agriculture intelligente face au climat utilise l’IA pour la détection, les prévisions et l’automatisation afin de protéger les rendements et les ressources
- Des plateformes évolutives comme AI Force de HCLTech démocratisent l’IA, réduisant les coûts de service et accélérant le déploiement de modèles pour les utilisateurs techniques et métiers.
L’IA lors de catastrophes naturelles : Prédire, prévenir et intervenir plus vite
Aujourd’hui, les catastrophes naturelles sont bien plus graves qu’il y a dix ans à cause du changement climatique.
En fait, un rapport de l’ONU indique que les catastrophes climatiques et météorologiques ont été multipliées par cinq au cours des 50 dernières années.
« Faire face à la multiplication des crues, cyclones, sécheresses, à la hausse des températures et aux feux de forêt exige des outils de prédiction et de prévention plus performants. L’IA-ML a joué un rôle clé dans ces efforts ; explorez notre aperçu des solutions climate-tech pour les stratégies les plus récentes.
Les caméras alimentées par l’IA fournissent des images en temps réel (données) depuis les zones à risque, qui peuvent être analysées pour extraire des informations précieuses.
En s’appuyant sur ces données, le Google Flood Hub offre des alertes de crue gratuites jusqu’à sept jours à l’avance dans 80 pays.
Au-delà des inondations, le monde est au bord d’une crise liée à l’eau douce.
Grâce à un investissement de 15 millions de dollars sur cinq ans, le groupe HCL contribue à s’attaquer à cet enjeu et à créer un premier écosystème d’innovation du secteur mondial de l’eau douce, appelé l’Initiative Aquapreneur Innovation.
Elle s’engage à accélérer la collaboration multipartite et l’innovation pour la préservation mondiale de l’eau douce.
En outre, l’initiative AquaSphere de HCLTech exploite l’IA pour orienter l’utilisation durable de l’eau, réduire le gaspillage et soutenir la conservation. Découvrez comment la gestion de l’eau par l’IA transforme la gestion responsable, de la source au robinet.
Applications de l’IA en santé : Améliorer les soins, la sécurité et les opérations
Ce secteur est confronté à des défis constants, dont la saisie de données exactes, la protection de la vie privée et des données, l’interopérabilité des équipements médicaux, la rareté de professionnels formés, des parcours patients fragmentés et des exigences réglementaires complexes.
De la détection de fraude aux fuites de données, en passant par l’expérience client, la gestion automatisée des patients et la sécurité de l’information, l’intelligence artificielle en santé étend constamment sa portée clinique et administrative. Par exemple, grâce à l’analytique prédictive, à l’apprentissage profond et aux réseaux de neurones, les organisations de santé détectent des anomalies et protègent leurs activités contre les cyberattaques sophistiquées.
De plus, l’IA et l’IA générative combinées aux initiatives de modernisation des données fournissent l’évolutivité requise par les architectures hybrides actuelles. Propulsée par l’IoT et le cloud, l’IA allège désormais les opérations médicales. L’amélioration de l’expérience de soins à distance pour les patients et les employés demeure aussi une priorité pour les organismes de santé.
HCLTech a développé un agent IA générative qui révolutionne les soins aux patients en répondant à des questions cliniques et administratives complexes en quelques secondes. L’intervention du chatbot a permis d’économiser 40 % du temps pour le personnel de santé.
Applications de l’IA en éducation : Sécuriser les examens et personnaliser l’apprentissage
La nouvelle de tricherie massive lors d’examens en Inde, dans l’état du Bihar, a choqué le pays l’an dernier. Mais le problème ne touche pas que l’Inde. Une étude du International Center for Academic Integrity de 2023 révèle que 64 % des élèves américains du secondaire ont admis avoir triché. La montée de l’apprentissage à distance a créé de nouveaux défis dans la passation d’examens ; notre aperçu des évaluations soutenues par la technologie explique comment l’IA comble ces lacunes.
Pour relever ce défi, HCLTech a développé une solution de surveillance d’examens à distance assistée par l’IA pour l’un de ses clients aux États-Unis. Cette solution a multiplié par cinq l’efficacité du ratio surveillant/examiné, réduit le coût par analyse de flux à moins de 0,50 $ et permis de traiter 10 000 flux vidéo simultanément dans le monde, entre autres avantages.
La pandémie de COVID-19 a permis au système éducatif en ligne d’expérimenter l’IA et des technologies immersives de diverses façons.
L’IA enrichit désormais la classe grâce à des visualisations interactives, à la création automatisée de leçons, à des parcours d’apprentissage personnalisés, à l’automatisation des tâches et à un suivi en temps réel basé sur les données. En offrant un accès adaptatif, en signalant les vulnérabilités et en fournissant des tuteurs conversationnels 24h/24, l’apprentissage propulsé par l’IA réduit les écarts d’accès persistants tout en soutenant des systèmes d’évaluation sécurisés et décentralisés.
Applications de l’IA en agriculture : Vers une agriculture intelligente et fondée sur les données
Le rapport annuel de l’ONU sur le climat indique que jusqu’à 84 % des conséquences économiques liées à la sécheresse touchent le secteur agricole.
L’Australie fait partie des pays frappés par les inondations comme par la sécheresse. HCLTech a mis en place une plateforme intelligente de données, basée sur le cloud et animée par l’IA, qui a permis à une organisation gouvernementale australienne responsable de l’eau potable et de la gestion des eaux usées de bénéficier d’analyses en temps réel et de décisions fondées sur les données.
Ailleurs, l’IA a été cruciale pour opérer des tracteurs autonomes, combiner moissonneuses, drones et robots pour inspecter les cultures, arroser et pulvériser les insecticides au bon moment. Des entreprises comme Plenty et AppHarvest s’appuient sur l’IA et les données pour ajuster l’environnement agricole intérieur selon la qualité nutritionnelle et la saveur optimale.
IA et sécurité urbaine : optimiser la surveillance et la circulation
De l’analytique prédictive et des caméras IA aux drones, à la biométrie et à la reconnaissance faciale, les outils de prochaine génération convergent pour lutter contre la criminalité et optimiser le trafic. Ces innovations constituent l’épine dorsale des villes intelligentes sécuritaires, où les plateformes unifiées combinent l’analyse de la mobilité en temps réel à des interventions proactives de sécurité publique.
Le Mexique, par exemple, a déployé des solutions technologiques pour relever les normes de sécurité dans plusieurs villes. En 2020, l’indice criminalité de Numbeo classait le Mexique au 34e rang des pays les plus dangereux du monde.
C’est à ce moment que le gouvernement a fait équipe avec HCLTech pour inverser la tendance en adoptant un modèle de ville intelligente appuyé par des dispositifs de surveillance robustes propulsés par l’IA et un écosystème IoT intégré. À la mi-2023, la position du pays dans l’indice de criminalité s’était améliorée de six places, l’adoption de la technologie – et l’impact de l’IA – ayant rendu le pays plus sûr.
IA éthique et responsable : instaurer la confiance et la conformité
Pourquoi c’est important : Principaux risques à gérer
- Biais et équité : Les biais historiques des données ou des variables substitutives peuvent générer des résultats inéquitables ; cela requiert détection, atténuation et veille continue
- Explicabilité : Les parties prenantes ont besoin de justifications des modèles (globales et locales) pour répondre aux exigences d’audit, de sécurité et d’expérience utilisateur final
- Provenance et lignée des données : Une traçabilité claire, de la source à la prédiction, fonde le consentement, les droits d’utilisation, la reproductibilité et la gestion d’incidents.
Jalons règlementaires 2024–25
- AI Act de l’UE : exigences basées sur le niveau de risque, telles que la gouvernance des données, la transparence, la supervision humaine ; application progressive à partir de 2024-2025
- Décret présidentiel américain sur une IA sûre, sécuritaire et digne de confiance : Directives pour la sécurité, l’empreinte numérique, la préservation de la vie privée et des balises pour les cas critiques
- Inde — Loi sur la protection des données personnelles numériques (DPDP) et projet de règlement : Consentement, limitation de finalité, gestion des brèches et responsabilité des responsables de données : cadres pour l’utilisation de l’IA sur les données
Gouvernance HCLTech : IA responsable en pratique
- Conseil IA responsable (RAC) : Instance multidisciplinaire définissant la politique, validant les cas d’usage à risque élevé et surveillant les tests et résultats d’attaque simulée
Mettre l’IA-ML à l’échelle en entreprise : du pilote au retour sur investissement
Le test de réalité
- Écart de production : la recherche analytique indique que bon nombre d’initiatives IA échouent, Gartner prévoyant que 30 % des projets GenAI seront abandonnés d’ici 2025
Freins typiques
- Silotage des données et absence de responsables clairs
- Manque de compétences MLOps et chaînes de valeur fragiles
- Économie d’unité incertaine (coûts cloud, dépenses d’inférence, etc.)
- Freins de gouvernance (risque, sécurité, juridique) ralentissant les validations
Un cadre pragmatique pour réussir
- Tissu de données avec des domaines gouvernés, découvrables, et des ententes de niveau de service sur la qualité
- Magasin centralisé de caractéristiques pour la réutilisation, le suivi des dérives et la traçabilité
- Centre d’excellence IA/ML interfonctionnel (produit, données, risque, plateforme) pour prioriser cas d’usage, gabarits et opérations à la façon SRE
- MLOps standardisé (CI/CD des modèles), déploiements blue/green, tests shadow et surveillance continue
- Droits décisionnels clairs et processus d’approbation allégé pour les cas réglementés et critiques
Mesurer le ROI qui compte
- Délai de valorisation : du chargement des données à l’action
- Coût par prédiction et par cas d’usage
- Débit et fiabilité, y compris les SLO sur la latence et la disponibilité
- Indicateurs d’affaires : fraudes détectées, respect des SLA, réduction du gaspillage et hausse des revenus
- Vitalité des modèles : taux de réutilisation des caractéristiques/composants, fréquence des réapprentissages et absence de régressions
La voie à suivre : démocratiser l’IA grâce aux plateformes ML
Au-delà de l’usage spécifique de l’IA pour résoudre des problèmes concrets dans divers secteurs, il faudra désormais donner aux organisations un meilleur accès à des plateformes et services IA-ML faciles à utiliser afin de relever les défis mondiaux les plus pressants tout en optimisant les activités.
Ici, une plateforme telle que les solutions IA de HCLTech et les services d’ingénierie des données et IA peuvent s’avérer précieux, car elles simplifient la mise à l’échelle de l’IA-ML et permettent à tous de concevoir des modèles ML facilement déployables et utilisables. L’application — et franchement, l’impact — de l’IA permettent autant aux experts et scientifiques des données (en code) qu’aux utilisateurs d’affaires (faible code/sans code) de profiter de ces modèles.
