Les 6 principales tendances en matière de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle (IA)

Le risque fait naturellement partie de la gestion d’une entreprise. Cependant, seules 8 % des entreprises adoptent l’intelligence artificielle (IA) avec diligence, ce qui les distingue du reste du peloton. Les entreprises qui prospèrent pratiquent une gestion des risques appropriée. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui utilise l’analyse des données, permettant aux entreprises de prédire ces niveaux de risque. À mesure que l’IA progresse rapidement, des tendances se dessinent qui montrent à quel point les décisions fondées sur les données peuvent être utiles.

1. Utilisation accrue de l’IA

Comme pour la plupart des INSTANCES D’ADOPTION DE L’INNOVATION, de plus en plus de personnes adopteront les solutions d’IA au fil du temps. Cette technologie peut être utilisée pour :

Prise de décision basée sur le risque ;
Suivi de l’évolution de la situation ;
Chatbots pour traiter les problèmes des clients ;
Prévisions de recettes ;
Marketing ciblé ;
Traitement du langage naturel ;
Automatisation du recrutement.

Il ne s’agit là que de la partie émergée de l’iceberg, et la plupart de ces technologies et processus sont déjà utilisés. Il ne fait aucun doute que d’autres utilisations de l’IA sont à venir, et que le nombre d’entreprises qui adopteront les pratiques existantes augmentera. Avec des utilisateurs précoces pour tâter le terrain, l’IA peut résoudre les problèmes et devenir plus accessible à un plus grand nombre d’entreprises.

2. Gestion intégrée des risques

À moins que votre entreprise n’externalise complètement chaque processus, vous êtes responsable de la surveillance des risques. À ce titre, les stratégies intégrées de gestion des risques sont essentielles à la réussite d’une organisation. L’IA et l’apprentissage automatique peuvent optimiser les stratégies de risque intégrées à chaque étape du processus, notamment :

Planification – utilisation d’un logiciel d’analyse des risques pour déterminer les seuils acceptables de niveau de risque pour chaque situation et chaque partie concernée ;
Identification – obtention de rapports d’analyse prédictive automatique à partir de ces outils de gestion des risques, décrivant tous les facteurs de risque possibles ainsi que leurs causes et effets éventuels ;
Évaluation et analyse – utilisation de ces outils pour estimer la probabilité de certains résultats et la gravité de ces résultats ;
Création d’une réponse – élaboration d’une réponse à la menace ou au résultat négatif sur la base d’une analyse prédictive (en particulier dans le cadre d’un système de gestion des sinistres) dont les données historiques montrent qu’elle a bien fonctionné financièrement dans le passé ;
Surveillance – utilisation de l’IA de gestion des risques pour surveiller les activités suspectes et les schémas indiquant des violations et des problèmes antérieurs ;
Examen – analyse des performances de la gestion intégrée des risques en fonction d’indicateurs clés de performance (ICP) spécifiques qui sont automatiquement suivis par l’IA.

Les entreprises bénéficient de cette analyse automatisée à chaque étape d’une stratégie de gestion intégrée des risques. Sans cela, il s’agit simplement d’un jeu de devinettes que vous ne pouvez pas vous permettre de perdre.

3. IA et informatique en nuage

Auparavant, des quantités massives de stockage étaient nécessaires pour conserver les données d’une entreprise et exécuter l’analyse de l’IA. Cela, ainsi que la puissance de traitement nécessaire pour effectuer des analyses avancées, s’avère coûteux, ce qui dissuade certaines entreprises d’investir dans l’analyse des données. Toutefois, les avantages de l’utilisation d’un service d’IA basé sur le cloud (AIaaS) sont évidents :

Moins coûteux ;
Plus de sécurité ;
Collaboratif ;
Agile et capable de s’adapter à l’évolution rapide des technologies ;
Facilement extensible ;
Modèles entraînés ;
Moins sensible aux bogues et aux ruptures ;
Fournit un meilleur accès aux interfaces d’intelligence artificielle ;
Améliore l’apprentissage automatique pour une innovation continue.

L’AIaaS offre un environnement à faible risque dans lequel les entreprises de toutes tailles peuvent tester des modèles établis et des fonctions alimentées par l’IA qui n’étaient pas possibles auparavant. Par exemple, les constructeurs automobiles ont commencé à affiner la reconnaissance intelligente des objets sur la route. Pour ne pas se laisser distancer, d’autres entreprises du secteur automobile peuvent investir moins dans l’IAaaS, ce qui permet de réduire les risques et d’accroître les bénéfices à long terme.

4. Éthique de l’IA

L’utilisation de l’IA pour analyser les données peut sembler éliminer tout biais à première vue. Cependant, ce sont des humains qui créent les algorithmes et les solutions d’IA, ce qui signifie que les ALGORITHMES SONT INHÉRITABLEMENT EXPOSÉS AUX PRÉJUGEMENTS HUMAINS. Que ce soit intentionnel ou non, l’entraînement des machines à l’analyse des données peut exposer ces algorithmes à certaines préférences.

En outre, les données antérieures utilisées pour prédire les mouvements futurs de l’entreprise peuvent perpétuer des résultats faussés. Les logiciels de recrutement en sont un bon exemple. AMAZON, par exemple, a dû modifier son algorithme de recrutement parce que certains mots filtrés excluaient les candidates plus souvent que leurs homologues masculins. Il existe d’autres exemples d’ALGORITHMES BIAISÉS QUI PERPETUENT LA DISCRIMINATION:

La technologie de reconnaissance faciale ne permet pas de reconnaître les teints plus foncés ;
Publicité pour des cartes de crédit à taux d’intérêt élevé ciblant les Afro-Américains ;
L’algorithme utilisé par les juges pour déterminer la détention ou la libération sous caution dans l’attente du procès attribue aux Afro-Américains un score de risque plus élevé sur la base d’informations démographiques historiques ;
L’algorithme d’Amazon exclut les quartiers défavorisés de l’expédition le jour même.

La bonne nouvelle, c’est que les spécialistes de l’apprentissage automatique peuvent mettre le doigt sur ces problèmes et proposer des solutions. Bien entendu, la meilleure façon d’éviter ces biais est de choisir un logiciel qui a été méticuleusement conçu, testé et examiné de manière empirique.

5. Technologie perturbatrice sur le lieu de travail

Il est souvent difficile de changer de technologie dans un environnement de travail. Même si vous obtenez l’approbation du budget, il peut être encore plus difficile d’encourager les employés à adopter les nouvelles solutions. Seulement 10 % des PME ont réussi à intégrer l’IA dans leur flux de travail en 2019.

Cependant, on s’attend toujours à ce que l’IA perturbe massivement le monde du travail dans son ensemble. Même si la situation ne ressemble pas à l’idée que beaucoup s’en faisaient à l’origine – pensez à des robots régnant sur le monde – il existe toujours une forte possibilité que des tâches soient dépassées par l’automatisation. Des RH aux chaînes de montage, l’apprentissage automatique va très probablement accélérer de nombreux processus dans de nombreux secteurs d’activité, y compris la gestion des risques.

6. Analyse consolidée

Il arrive que les analystes de données se retrouvent noyés sous un trop-plein de données et ne sachent pas quoi en faire. Lorsque ces lacs de données se forment, cela signifie qu’il y a trop d’informations à analyser et à comprendre – en tant que telles, ces informations sont généralement stockées sur des serveurs, occupent de l’espace de stockage et pèsent sur les frais généraux de l’entreprise. Heureusement, même s’il n’est pas humainement possible d’analyser ces lacs de données, c’est possible grâce à l’IA.

L’apprentissage automatique PREND LES DONNÉES NON SYSTÉMATIQUES ET LES TRANSFORME EN INTELLIGENCE OPTIMISABLE. En d’autres termes, vous pouvez désormais utiliser l’IA pour synthétiser vos données et obtenir des rapports d’analyse prédictive automatisés. Ainsi, au lieu de payer pour des données sur des serveurs que vous ne pouvez même pas utiliser, vous payez pour des analyses qui pourraient profiter à votre entreprise pendant des années.