IA : les atouts du machine learning

Évoquée aux débuts des années 50, l’IA est en plein essor. Et cette tendance va s’accentuer. Selon le cabinet Gartner, elle sera embarquée dans 50% des applications analytiques d’ici trois à cinq ans.
La puissance de calcul des serveurs capables de traiter des volumes de plus en plus importants de données permet de gérer plus facilement des problématiques complexes ou de seconder des métiers, comme les RH ou les postes liés au support IT interne à la DSI. Pour relever ce défi, l’IA s’appuiera entre autres sur ses facultés d’auto-apprentissage.

Des réseaux intelligents

Ainsi, les interfaces autonomes, telles que les chatbots ou les assistants virtuels, n’auront plus besoin d’être secondées en permanence par un collaborateur pour exécuter une tâche. Si la réponse ne se trouve pas dans les volumes de données gérées par l’entreprise, elles poseront une question une seule fois et pourront ensuite agir seules.
Cette faculté pourra s’appliquer également aux réseaux IoT industriels : une machine-outil fera les bons choix au bon moment tandis qu’un appareil de mesure (qualitative ou quantitative) proposera des suggestions d’actions adaptées.

Le machine learning aura aussi un impact très fort sur la sécurité des SI. Face à la complexité et la diversité des cyberattaques, les entreprises ont besoin d’automatiser une partie de la réaction afin que les opérateurs se concentrent sur les attaques les plus délicates à traiter.
Des réseaux intelligents seront capables de scruter en permanence toutes les données et chacun des aspects de l’infrastructure de l’entreprise. Plus autonomes et plus réactifs, ils pourront se protéger contre les attaques, repérer les tentatives d’infiltration ou de fuite d’informations critiques et mener des actions préventives en fonction de l’état de l’art.

Une autonomie encadrée

Cette évolution obligera les DSI, associés aux RSSI (responsable de la sécurité des systèmes d’information), à s’assurer que leur infrastructure a été conçue pour être très sécurisée plutôt que de se préoccuper des dysfonctionnements et correctifs. Il sera également nécessaire de fixer un cadre à l’autonomie accordée aux systèmes IA et d’intégrer l’évolution de la réglementation (protection des données à caractère personnel entre autres).
De manière plus générale, les capacités des appareils et des interfaces à apporter la bonne réponse ne seront optimisées que si l’architecture data a été repensée afin de pouvoir gérer en temps réel d’importants volumes de données.

Avec le développement de l’IA, le DSI, outre ses fonctions purement techniques, doit donc endosser peu à peu un rôle de veille continue sur les bonnes pratiques à mettre en place afin de permettre aux métiers d’améliorer toujours plus leur productivité.