Watson, solution star de l'intelligence artificielle ?

Comment ne pas succomber à l'appel de l'intelligence artificielle (IA) ? Sur le papier, la technologie a tout de la panacée. Du chatbot conversationnel au conseiller clientèle augmenté en passant par la valorisation de toutes les données émanant de l'entreprise, l'IA agit comme un aimant auprès des directeurs du numérique. Mais de la théorie à la pratique, certaines entreprises se perdent dans une offre pléthorique, entre géants surmédiatisés (IBM, Google, Microsoft) et multitude de start-up. Prix exorbitants, mise en route trop longue, etc., les leaders du secteur font l'objet de nombreuses critiques. Mais leur force de frappe et leur capacité de calcul - notamment la solution Watson d'IBM, considérée comme la star du domaine - restent toutefois appréciées par nombre d'entreprises, en particulier celles du secteur de l'assurance, où l'IA a un impact sur toute la chaîne de valeur. Revue de trois projets avec des résultats mitigés.

Total : un temps d'apprentissage jugé trop long

Total n'a pas attendu le boom de l'intelligence artificielle pour l'expérimenter. « Dès les années 1990, l'entreprise utilisait le machine learning pour l'analyse de l'imagerie géologique et l'exploration du sous-sol », souligne Yves Le Stunff, directeur numérique de la branche exploration-production chez Total. Face aux progrès technologiques, le pétrolier a décidé de renforcer son équipe dédiée à l'IA pour prédire avec plus de précision la localisation des champs les plus pétrolifères. Dans ce cadre, son équipe a lancé un test avec la solution Watson. Mais après plusieurs mois, l'enthousiasme a laissé place à la frustration. « Le temps nécessaire pour obtenir des premiers résultats était plus long qu'attendu, et surtout les équipes métier ont découvert le travail considérable à réaliser en amont pour rassembler le corpus documentaire indispensable au paramétrage de la machine », explique le responsable. Pour Jean-Philippe Desbiolles, vice-président Watson chez IBM, le temps d'apprentissage est prévisible et même incontournable. « Trois à six mois sont nécessaires pour éduquer la machine sur des séries de données du client », rappelle-t-il.

Pierre Fabre : le frein du prix

Au-delà du temps d'adaptation, le prix peut être un frein. Pierre Fabre a jeté l'éponge après un devis jugé exorbitant. « Cela nous aurait coûté plusieurs milliers d'euros pour un seul prototype Watson », souligne Thierry Picard, chief data officer de l'entreprise. Le laboratoire sait pourtant qu'il ne peut faire l'impasse sur ce sujet. Puisque les budgets des mastodontes étaient trop élevés, Pierre Fabre a préféré se tourner vers la myriade de petites et moyennes entreprises en pointe en matière d'intelligence artificielle. Pour faire le tri entre « vraies » solutions et simples algorithmes améliorés et trouver les innovations qui correspondent à ses besoins, l'entreprise a organisé un hackathon trimestriel. Le premier a eu lieu fin novembre dernier, à la Station F. A partir de photographies de grains de beauté, les quelque cent start-up en lice ont dû plancher sur une solution permettant d'évaluer la gravité des mélanomes. Les start-up gagnantes seront accompagnées dans les prochains mois pour industrialiser d'autres projets.

Allianz : adaptabilité et diversité des technologies

Allianz France fait appel à la solution d'IBM pour la gestion des sinistres. Le Big Data et l'intelligence artificielle permettent de détecter les cas douteux, une méthode bien plus efficace que le contrôle après tirage au sort. « Watson se décompose en briques fonctionnelles que l'on peut choisir d'utiliser en fonction de nos cas d'usage », souligne Virginie Fauvel, membre du comité exécutif d'Allianz France, en charge du digital et du market management. Le choix de l'adaptabilité mais aussi de la diversité. « Il était important de ne pas s'enfermer dans une seule technologie et Watson s'interface avec d'autres outils », témoigne-t-elle. Allianz fait ainsi appel aux meilleurs du secteur en fonction des domaines. « L'analyse du langage est une des spécificités françaises et sur ce domaine, l'entreprise Allo-Media nous permet de préremplir les comptes rendus en fonction des mots prononcés lors des appels reçus par les conseillers », explique Guillemette Picard, directrice du Big Data d'Allianz France. Si les acteurs de l'intelligence artificielle sont nombreux et leur offre foisonnante, elle est convaincue qu'ils devraient se structurer dans les prochaines années. Un espoir pour les directeurs du numérique d'y voir plus clair.