Cas d’utilisation
Nous vous présentons 5 cas d’utilisation simples qui représentent un fraction du potentiel de l’intelligence artificielle. Alors que l’adoption dans certains domaines a été plus rapides pour de multiples raisons d’autres représentent un potentiel à exploiter.
Support aux Enfants Autistes
Les enfants autistes ainsi que leurs familles doivent composer avec des problèmes multiples dont celui de la communication qui joue un rôle crucial dans la vie de tous les jours. Une communauté de parents, chercheurs et éducateurs spécialisés à travers le monde se sont tournés depuis peu vers l’intelligence artificielle pour imaginer de nouvelles solutions en support aux enfants autistes. Dans un premier cas, les capacités de traitement du langage naturel (NLP) ont été utilisées pour suggérer la bonne réponse à l’enfant autiste qui se fait poser une question. L’enfant est muni d’un léger équipement qui contient un micro, un écouteur ainsi qu’un module de communication. Le micro capte la question posée par l’interlocuteur ( par exemple: Quel est ton nom?). La question est ensuite transmise par le module de communication au module NLP qui analyse la question et trouve la réponse correspondante pour l’ acheminer dans l’écouteur de l’enfant. Cette méthode d’assistance vocale permet d’accompagner l’enfant autiste en temps réel dans un environnement non contrôlé. Dans un deuxième cas, un groupe d’ergothérapeutes et d’ingénieurs ont développé un bracelet qui permet de prendre des mesures physiologiques (pouls, pression artérielle, sudation, mouvements). Ce dispositif haptique permet de détecter chez l’enfant les paramètres qui annoncent des épisodes de stress problématiques pour potentiellement les éviter. Un avatar doublé de NLP sur tablette numérique ainsi que des neurotransmetteurs sur le dispositif haptique sont utilisés pour communiquer avec l’enfant et le ramener à un état plus calme.
Recherche d’information
En 2018 plus que jamais nous avons accès à une multitude de documents publics ou privés qui foisonnent d’informations utiles à notre travail. Pour la plupart d’entre nous, bien s’informer est devenu une seconde nature. Dans certains domaines toutefois, la quantité de documentation est telle qu’il devient impossible de tout absorber. La recherche en oncologie produit à elle seule 10, 000 documents par mois. Dans le domaine légal, certains avocats plaideurs passent 50 % de leur temps à lire des documents pour trouver des lois, règlements, jugements ou décisions. Et ce ne sont que deux exemples parmi la multitude de domaines qui requièrent d’analyser des documents. Cette partie du travail autant chez le médecin que chez l’avocat n’est pas une tâche agréable mais plutôt un mal nécessaire et puisque dans les deux cas il n’est pas possible de lire tous les documents, il était nécessaire d’automatiser la lecture et de filtrer l’information pour en extraire les passages pertinents qui seront utiles en fonction du contexte. C’est ici qu’intervient l’intelligence artificielle avec ses capacités de traitement du langage naturel (NLP). Une système NLP entrainé pour un domaine spécifique (scientifique, légal, etc..) pourra lire des milliers de documents en quelques minutes et pourra sélectionner les sections pertinentes pour les porter à l’attention de l’utilisateur. C’est un exemple parfait de l’utilisation de la capacité cognitive du langage par l’intelligence artificielle en collaboration avec l’humain. Vous pouvez observer les capacités d’un tel système sur le site https://rossintelligence.com/
Industrie agricole
La vague de transformation Industrie 4.0 passe également par l’utilisation de l’intelligence artificielle. Par exemple, dans le domaine agricole plusieurs technologies sont mises en commun pour réaliser des avancées spectaculaires au niveau du contrôle de la production. Prenons le cas de cette compagnie qui a développé une solution pour arroser ses plants de laitue selon une méthode qui réduit considérablement l’utilisation de produits chimiques. Lors de périodes d’arrosage d’insecticides et d’engrais, l’appareillage muni de caméras permet d’analyser l’état de chaque plan de laitue individuellement en temps réel pour appliquer à l’aide de buses de haute précision la quantité d’insecticide ou d’engrais requis. Chacune des laitues est répertoriée dans le système pour un suivi de la progression de chaque plant jusqu’à la cueillette. L’algorithme IA qui prend les décisions d’arrosage en fonction de l’aspect de la plante a été entrainé à partir de milliers de photos de plants de laitue qui présentaient diverses carences.
Imagerie médicales
Une des fonctions cognitives de l’intelligence artificielle (IA) est sa capacité à reconnaître le contenu d’une photo, d’une radiographie, d’un film. Les développements fulgurants dans le domaines des réseaux de neurones à apprentissage profond ont permis d’élaborer des solutions qui vont changer notre façon de travailler dans les années à venir. Le domaine de la santé est particulièrement propice à l’utilisation de ces solutions. Par exemple, des systèmes d’IA ont été entrainés à partir de milliers d’images pour reconnaitre les anomalies dermatologiques qui pourraient être de nature cancéreuse. Lors d’un examen le médecin de famille qui détecte une lésion suspecte sur la peau du patient utilise un téléphone intelligent auquel il rajoute une loupe amovible pour prendre des photos de la lésion qu’il achemine à un système d’IA pour analyse. Après quelque secondes le système retourne un résultat avec un pourcentage de probabilité que la lésion soit cancéreuse. Dans le cas où le résultat penche vers le positif, certaines cliniques ont mis en place des ententes avec les dermatologues pour leur acheminer la photo de la lésion afin que le patient passe en priorité si le diagnostic est confirmé. Cette nouvelle procédure permet d’éviter des mois d’attente et d’angoisse aux patients qui ont été référés à des dermatologues.
Agent conversationnel
Un agent conversationnel, également connu sous l’appellation ‘Chatbot’, est une solution qui est souvent déployée dans les centres d’appels, sur des sites de magasinages ou comme service de concierge pour renseigner les clients dans les hôtels. L’agent conversationnel peut être développé avec divers degrés de sophistication en partant de réponse à des questions simples et allant jusqu’à accéder aux documents de l’entreprise pour répondre à des questions plus complexes. Ces agents peuvent également être munis d’outils pour analyser les mots utilisés par l’interlocuteur dans le but de profiler son état d’esprit et adapter l’échange pour établir une meilleur communication. Par exemple, si l’agent conversationnel détermine que l’interlocuteur montre des signes d’impatience, il pourra acheminer la communication vers une vrai personne qui aura au préalable été renseignée sur le contexte de l’échange et pourra ainsi prendre le relais d’un façon plus harmonieuse. Les échanges avec l’agent conversationnel peuvent être accomplis en format texte ou en utilisant la parole. Certains agent conversationnel spécialisés pour prendre des rendez-vous en utilisant la voix ont atteint un niveau de maitrise du langage tout à fait surprenant. Un exemple saisissant est disponible sur ce site:gstatic.com