La prochaine frontière de l'IA d'entreprise : l'entreprise optimisable
La prochaine étape d'évolution de l'IA d'entreprise consiste à dépasser la simple intégration de l'IA dans les systèmes existants pour créer un modèle formel de l'entreprise – une ontologie – afin de permettre l'optimisation.
L'avenir de l'intelligence artificielle (IA) d'entreprise s'oriente vers une modélisation et une optimisation plus approfondies des processus internes.
L'approche traditionnelle, consistant à ajouter de l'IA aux systèmes et flux de travail existants, a montré ses limites. Le problème ne réside pas dans la capacité d'action de l'IA, mais dans les méthodes insuffisantes des entreprises pour représenter formellement leurs opérations et leurs implications.
Une entreprise n'est pas une simple collection d'applications comme un CRM ou des lacs de données, mais un système causal complexe. La future IA d'entreprise nécessite un modèle formel de l'organisation, une ontologie, qui décrive la structure de ses composants et leurs interrelations.
L'ontologie cartographie les entités de l'entreprise, leurs propriétés et leurs connexions. Par exemple, les informations et fonctionnalités relatives aux clients, aux contrats, aux produits et aux commandes sont modélisées dans une structure unifiée. Cela permet aux systèmes d'IA de mieux comprendre et gérer les opérations de l'entreprise.
Cependant, une ontologie statique est insuffisante, car les entreprises changent constamment. Une ontologie dynamique et, finalement, optimisable est nécessaire. Elle doit non seulement décrire les opérations de l'entreprise, mais aussi les améliorer. L'objectif est de transformer l'ontologie en une plateforme d'optimisation pour l'entreprise, où chaque flux de travail et chaque action est lié à des résultats mesurables et à l'apprentissage.