L’impact de l’intelligence artificielle sur l’expansion internationale

L’incidence mondiale de l’intelligence artificielle (IA) sera profonde. Dans une certaine mesure, elle l’a déjà été, mais son développement n’en est qu'au début.

Table des matières

1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
2. Composants clés de l’IA
3. Exemples célèbres d’IA dans l’histoire
4. Types d’IA
5. L’impact de l’IA sur l’économie mondiale
6. Comment l’IA aide les entreprises à se développer à l’échelle mondiale
7. Quel sera l’impact de l’IA sur l’expansion mondiale à l’avenir ?
8. En savoir plus sur la plateforme d’expansion mondiale de Globalization Partners

La croissance commerciale internationale, l’intelligence artificielle et l’expansion mondiale vont souvent de pair. L’Institut mondial McKinsey a récemment analysé les données économiques des Nations Unies, de la Banque mondiale et du Forum économique mondial et a signalé que d’ici 2030, l’IA a le potentiel d’ajouter 16 %, soit environ mille milliards de dollars13, à l’économie mondiale. Elle pourrait également augmenter le produit intérieur brut (PIB) mondial jusqu’à 26 %.

McKinsey rapporte également qu’au cours de la même année, au moins 70 % des entreprises sont susceptibles d’avoir adopté au moins une forme de technologie d’IA, par exemple la vision par ordinateur, l’apprentissage automatique avancé, la langue naturelle, l’automatisation des processus robotiques ou les assistants virtuels.

Mais qu’est-ce que l’IA exactement, et comment contribue-t-elle à l’expansion mondiale ? Nous expliquerons ci-dessous comment fonctionne l’IA, comment elle affecte la croissance économique et comment elle est susceptible de contribuer à l’expansion mondiale, aujourd’hui et à l’avenir.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Le père de l’intelligence artificielle est largement considéré comme Alan Turing, peut-être le plus célèbre pour son ordinateur de brise-code qui a aidé les Alliés pendant la Seconde Guerre mondiale. Turing a également proposé ce qui est devenu plus tard connu sous le nom de test Turing, un test qu’un ordinateur ne pourrait passer que si ses réponses aux questions étaient indifférenciables des réponses humaines.

Depuis le 1950s, les esprits scientifiques se sont émerveillés sur ce qui constitue une « pensée » et une « intelligence »  lorsqu’il s’agit de machines et des algorithmes qu’ils utilisent pour interpréter les données et répondre aux questions.

L’IA peut être difficile à définir, mais on  pense généralement qu’une machine dispose d’une intelligence artificielle  si elle répond aux questions de la manière dont les humains réagiraient généralement et si elle est capable de prendre des décisions qui nécessitent un niveau d’intelligence humain.

Composants clés de l’IA

Un article récent de la Brookings Institution soutient que l’IA possède  trois qualités principales :

• Intentionnalité : en termes d’IA, l’intentionnalité signifie que le système prend des décisions, plutôt que d’être simplement programmé avec des réponses prédéterminées. L’intentionnalité exige que l’IA comprenne la signification d’une requête et analyse les données dans le but de déterminer la réponse. Pour ce faire, les systèmes d’IA doivent combiner des données provenant de différentes sources, les analyser immédiatement et agir en fonction des conclusions qu’ils tirent.
• Intelligence : l’intelligence de l’IA provient souvent de son interaction avec les programmes d’apprentissage automatique et d’analyse de données. La combinaison de ces technologies permet ce que nous considérons comme une prise de décision intelligente. Par exemple, un système d’IA qui affecte des élèves à différents systèmes scolaires ne peut pas s’appuyer sur des calculs pourrissants. Il doit également peser des valeurs telles que l’équité et la justice pour créer des résultats bénéfiques pour tous.
• Adaptabilité : l’adaptabilité signifie que les systèmes d’IA s’adaptent à mesure qu’ils reçoivent de nouvelles données, prennent des décisions et interprètent les résultats. Si les conditions financières ou environnementales changent, ou, dans le cas des voitures sans conducteur, si les conditions routières se détériorent, l’IA peut prendre en compte les nouvelles données et ajuster sa prise de décision en conséquence.

De plus, l’IA intègre l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds.

L’apprentissage automatique utilise de grandes quantités de données et des algorithmes informatiques sophistiqués pour faire des prédictions. Des quantités considérables de données sont cruciales, car les algorithmes d’apprentissage automatique doivent évaluer autant de résultats passés que possible pour produire des prédictions correctes. À mesure que l’IA se développe et devient plus capable, elle est susceptible de devenir capable de prédire avec une meilleure précision.

L’apprentissage automatique peut être supervisé ou non.

• Dans l’apprentissage automatique supervisé, les données sont accompagnées d’informations utiles, telles que des étiquettes ou des faits interprétés, disant que l’eau gèle à 0 degrés Celsius, pour aider l’apprentissage automatique à progresser plus rapidement.
• L’apprentissage automatique non supervisé ne fournit que des données sans libellés ou faits associés, de sorte que l’algorithme doit apprendre à interpréter les modèles et à faire des interprétations correctes par lui-même. L’apprentissage automatique non supervisé comprend ce que l’on appelle l’apprentissage par renforcement, dans lequel les algorithmes choisissent et produisent leurs propres données au fur et à mesure qu’ils apprennent.

L’IA fonctionne également en utilisant ce que l’on appelle les réseaux de neurones profonds, ou DNN. Les réseaux neuronaux profonds combinent plusieurs tâches d’apprentissage en un seul package pour créer un apprentissage automatique à usage général, ou GPML. L’avantage du GPML est qu’il peut facilement comprendre un assortiment d’entrées, telles que les informations vidéo, audio et textuelles.

Exemples célèbres d’IA dans l’histoire

Les systèmes d’IA ont fait la une des journaux au cours des dernières décennies. L’ordinateur Deep Blue d’IBM pourrait battre les grands-maîtres aux échecs il y a plus de 20 ans, et plus récemment, son Watson a  battu les champions de Jeopardy chez Jeopardy.

Les expériences d’IA d’IBM existent depuis des décennies, mais elles sont progressivement devenues plus sophistiquées avec la création d’algorithmes plus puissants. Gagner chez Jeopardy, par exemple, est un défi plus important que de gagner aux échecs, car Jeopardy est un jeu basé sur la langue. La machine doit donc analyser les nuances infinies du langage, des idiomes, des références culturelles et d’autres aspects de la communication humaine plutôt que de simplement élaborer des stratégies sur les mouvements sur un tableau.

L’une des raisons pour lesquelles les programmes d’IA sont si compétents en matière d’échecs est qu’ils abordent le problème différemment des humains. Lorsque nous jouons aux échecs, nous employons généralement un mélange de reconnaissance des modèles et d’intuition dans le cadre de notre stratégie. Un ordinateur effectue également une reconnaissance de modèle, mais en quelques secondes, il peut également rechercher dans une base de données massive des positions et des résultats possibles pour trouver son meilleur mouvement.

Lorsque Watson apprend à jouer à Jeopardy, il fait la même chose : il utilise des  approches statistiques et orientées règles  pour interpréter les questions et affiner les réponses. Ensuite, il intègre les commentaires des résultats obtenus, afin qu’il puisse déterminer progressivement quels algorithmes fonctionnent le mieux et dans quelles circonstances. Cette « formation » aide le système à trouver des réponses plus précises à l’avenir.

Bien sûr, la plupart des entreprises n’ont pas besoin de leur ordinateur pour jouer aux échecs ou gagner des jeux de quiz. Mais les mêmes qualités qui aident l’IA à gagner des matchs d’échecs et les jeux Jeopardy peuvent également se traduire par des applications professionnelles.

Par exemple, le remplacement des médecins par des systèmes d’IA est peu probable, car de nombreuses nuances du diagnostic, du traitement de la maladie et de la relation patient-médecin sont difficiles à encapsuler dans un ensemble de données. Mais l’IA peut fournir un complément utile à un médecin humain.

Un programme d’IA pourrait faire défiler des centaines de milliers de diagnostics ou protocoles de traitement potentiels et proposer des suggestions dans un contexte médical. Watson s’est déjà avéré utile de cette manière en raison de ses capacités  de reconnaissance vocale et de vision artificielle . Il peut analyser des images radiologiques, par exemple, et communiquer ses résultats aux médecins.

Types d’IA

L’IA peut être divisée en deux types :l’ IA étroite et l’IA générale.

• L’IA étroite, qui existe aujourd’hui dans de nombreuses applications, est l’IA conçue pour accomplir des tâches spécifiques et définies. Il se trouve dans les chatbots, les programmes de reconnaissance vocale, les services de traduction automatique et les voitures autonomes. Les ordinateurs d’entreprises telles qu’Amazon, Google et Netflix utilisent également l’IA pour analyser les modèles de navigation, d’achat et de surveillance des consommateurs et utiliser ces modèles pour faire des recommandations personnalisées.
• L’IA générale, que nous avons le potentiel de développer pour devenir un outil plus puissant à l’avenir, englobe des systèmes d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés dans une grande variété d’applications. Dans sa forme idéale, l’IA générale peut apprendre plus rapidement que les humains, et ses capacités peuvent dépasser les capacités humaines sur les tâches intellectuelles et de performance.

Actuellement, les ordinateurs ne peuvent pas communiquer exactement comme les humains, et ils ont également des limites en termes de capacité à « expliquer » leurs choix ou recommandations lorsqu’ils sont interrogés. Mais ils offrent de nombreux avantages dans les environnements professionnels.

L’impact de l’IA sur l’économie mondiale

L’impact économique mondial de l’IA est déjà considérable. L’IA a un impact sur la croissance économique de diverses manières :

• Augmentation de la productivité et des opportunités commerciales : l’un des impacts de l’IA sur la croissance économique provient de ses effets macroéconomiques. Par exemple, lorsque l’IA augmente la croissance de la productivité, cette croissance de la productivité augmente également la croissance économique. Cela augmente également les opportunités de commerce international.
• Meilleure gestion des unités de production complexes : l’IA aide les entreprises à mieux gérer les unités de production complexes et éloignées en fournissant un système de gestion centralisé. Par exemple, une entreprise peut utiliser l’IA pour gérer ses entrepôts plus efficacement, prédire la demande des consommateurs et améliorer la précision de ses systèmes de livraison et de traitement rapide.
• Expansion des plateformes numériques : le commerce via des plateformes numériques est possible grâce à la technologie IA. Le site d'enchères en ligne eBay, par exemple, utilise l'IA pour automatiser ses opérations.

Comment l’IA aide les entreprises à se développer à l’échelle mondiale

L’expansion mondiale et l’IA ont eu un partenariat fructueux. L’IA aide les entreprises à se développer à l’échelle mondiale de nombreuses manières :

• Expansion facile via des plateformes numériques : l’automatisation de l’IA via des plateformes numériques offre un moyen pratique pour les entreprises de se développer à l’international. Aux États-Unis, 97 % des petites entreprises actives sur eBay, qui utilise l’IA, exportent certains de leurs produits. En comparaison, seulement 4 % des entreprises hors ligne qui n’utilisent pas l’IA exportent leurs produits.
• Services de traduction précis : l’IA fournit également des services de traduction instantanés et précis qui améliorent le dialogue, réduisent les erreurs de communication et rendent la coopération internationale beaucoup plus rationalisée et efficace. Il a été démontré que l’utilisation des traductions d’IA dans les entreprises a un effet positif sur les revenus commerciaux, un effet qui équivaut à réduire la distance entre les pays de  plus de 35 %.
• Amélioration des négociations commerciales : l’IA ne se contente pas d’améliorer les communications, elle améliore également leurs résultats. L’IA peut être utilisée pour analyser les voies économiques des partenaires de négociation dans divers scénarios, prédire comment différentes variables dans le scénario commercial affecteront les résultats et prédire les réponses commerciales des pays qui ne sont pas parties à la négociation. Le Brésil, par exemple, a développé une Initiative Intelligent Tech + Trade qui met l’accent sur l’inclusion de l’IA dans les négociations commerciales.
• Gestion de la chaîne d’approvisionnement : les systèmes d’IA peuvent également répondre à la chaîne d’approvisionnement en temps réel. Ils peuvent détecter des tendances et prévoir où et quand la demande augmentera. Ils peuvent également augmenter automatiquement la production pour répondre à cette demande, ou réduire la production pour répondre à la baisse de la demande, réduisant ainsi le gaspillage de main-d’œuvre et les stocks excédentaires. Pour les entreprises en expansion qui ont besoin d’un moyen de comprendre comment fournir le nombre optimal de produits à un nouveau marché, l’IA s’est avérée inestimable.
• Automatisation des tâches de routine : lorsque les entreprises se développent, elles veulent généralement concentrer leurs énergies sur des tâches de niveau supérieur comme la stratégie et moins sur des tâches de niveau inférieur comme les questions bureaucratiques. L’IA peut vous aider en automatisant les tâches bureaucratiques de routine. Par exemple, comme les entreprises intègrent de nouveaux travailleurs dans différents pays, elles peuvent avoir du mal à gérer des tâches telles que la paie et la fourniture d’avantages sociaux. L’IA peut aider à automatiser ces tâches et à éviter aux travailleurs humains des tracas et de la frustration.
• Efficacité et précision accrues : l’IA peut également rationaliser différents processus au sein d’une entreprise en les rendant plus efficaces et plus précis. Si un employé humain effectue des tâches de paie ou inscrit des employés à des régimes d’assurance maladie, il peut commettre une erreur ou deux, entraînant des retards, des paiements incorrects ou un manque de couverture. Avec un système automatisé qui ne se fatigue jamais et ne se laisse pas distraire, la probabilité d’erreurs diminue. Et un algorithme d’IA peut effectuer ses calculs et saisies de données plus rapidement qu’un employé humain, ce qui augmente également l’efficacité.

Quel sera l’impact de l’IA sur l’expansion mondiale à l’avenir ?

L’IA est susceptible d’avoir un impact beaucoup plus fort sur l’expansion mondiale à l’avenir qu’elle ne le fait aujourd’hui. L’une des raisons est que l’adoption de nouvelles technologies et leur intégration efficace prend du temps. À mesure que les entreprises utilisent davantage l’IA et comprennent mieux ce que l’IA peut leur apporter, elles seront en mesure d’utiliser plus efficacement ses capacités.

Et à mesure que l’IA s’améliorera, son impact augmentera également. Le McKinsey Global Institute estime que, étant donné que les effets de l’IA sont susceptibles de montrer une croissance logistique, augmentant le long d’une courbe en forme de S, l’impact de l’IA sur l’économie mondiale sera trois fois plus élevé qu2030’aujourd’hui.

À l’avenir, l’IA est susceptible d’avoir un impact sur l’expansion mondiale des manières suivantes :

• Améliorer les prévisions des tendances futures : une grande partie du succès d’une entreprise internationale repose sur sa capacité à prédire et à répondre aux tendances futures. L’IA peut aider dans ce domaine en prévoyant avec précision ces tendances grâce à une modélisation prédictive et en permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées à mesure qu’elles se développent sur les marchés internationaux.
• Une fabrication intelligente accrue : la fabrication intelligente nécessite une interconnectivité entre les systèmes de capteurs, les cybersystèmes et les machines physiques. À mesure que l’IA devient de plus en plus sophistiquée, elle peut considérablement améliorer la fabrication intelligente en spécialisant et en rationalisant des processus spécifiques. L’IA peut également permettre une fabrication constante, à n’importe quelle heure de la journée ou de la nuit, pour augmenter la productivité. Et ses systèmes sensoriels, ainsi que sa dépendance réduite aux opérateurs humains, peuvent également accroître la sécurité dans l’atelier de fabrication.
• Capacité accrue à analyser les preuves et à tirer des conclusions : à l’avenir, l’IA pourrait être utilisée pour lire et interpréter d’énormes volumes de données. Dans le domaine juridique, par exemple, l’IA pourrait fonctionner de la même manière qu’un assistant juridique, mais à des vitesses beaucoup plus élevées : lire de grandes quantités de cas précédents et recueillir des informations pertinentes pour les utiliser dans les cas actuels.
• Automatisation accrue des tâches : dans les processus de ressources humaines (RH), par exemple, l'automatisation peut aider à rationaliser le recrutement, l'intégration, la formation, la paie et la fourniture d'avantages. Et des formes d’IA plus sophistiquées seront probablement en mesure d’analyser la législation fiscale et les réglementations internationales beaucoup plus rapidement et efficacement que les humains ne le peuvent. L’automatisation de ces processus par l’IA aidera les entreprises à gagner du temps et de la main-d’œuvre, et à réduire leur vulnérabilité aux sanctions.
• Véhicules autonomes plus fiables : les véhicules autonomes, ou voitures autonomes, disposent de nombreux capteurs, en particulier des détecteurs radar et lumineux, qui recueillent des informations sur les objets autour du véhicule. Le système d’IA utilise ces données pour prendre des décisions instantanées sur la proximité des objets, s’il existe des dangers sur la route et sur la voie qu’il doit suivre pour les éviter. Les véhicules autonomes peuvent aider les entreprises à économiser de l’argent au fur et à mesure de leur expansion : elles n’auront pas à payer les conducteurs. Ils n’auront pas non plus à former les employés pour apprendre de nouvelles règles de route dans différents pays, car un système d’IA peut les apprendre instantanément. Et les développements de l’IA peuvent rendre ces véhicules plus sûrs et augmenter leur présence sur la route.
• Précision et efficacité accrues : nous pensons peut-être que nos processus d’IA sont relativement efficaces maintenant, mais certains bugs existent dans les systèmes d’IA. Avez-vous déjà appelé la ligne de pharmacie automatisée pour renouveler une ordonnance, uniquement pour que le système d’IA soit confus et vous transfère à un humain pour résoudre le problème ? Ou avez-vous déjà interagi avec un chatbot qui ne pouvait pas fournir d’informations utiles ? À l’avenir, des systèmes plus sophistiqués conduiront à des performances améliorées, presque humaines, et à une réduction des erreurs et des limitations.
• Accent accru sur les innovations commerciales : lorsque les entreprises doivent moins se concentrer sur les processus quotidiens de routine, leurs ressources mentales et créatives deviennent libres de faire un travail de plus haut niveau. À l’avenir, l’IA devenant de plus en plus sophistiquée, elle assumera de plus en plus de rôles administratifs au sein d’une entreprise. Cela libérera donc le cerveau de l’entreprise pour relever plus de défis intellectuels et faire des bonds créatifs. Une attention accrue portée à la vision et à la créativité conduira probablement à la réussite internationale.
• Rentabilité : l’IA est plus rentable que les employés humains, car elle ne nécessite qu’un coût d’achat. Il n’a pas besoin de salaire, d’augmentations, de prestations de santé ou de cotisations de retraite. De plus, il ne tombe jamais malade, ne manque pas son travail ou ne subit pas de pertes de productivité. Alors que les entreprises adoptent de plus en plus l’IA, elles sont susceptibles de voir leurs coûts d’exploitation diminuer et leurs bénéfices augmenter. Ces deux faits se combinent pour libérer le capital nécessaire pour les entreprises d’expansion mondiale.

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