Dans la finance et la banque, certains établissements recourent à des systèmes experts d’évaluation de risque lié à l’octroi d’un crédit (credit-scoring), particulièrement en s’appuyant sur ces systèmes pour contrôler les informations fournies ou les obtenir et les traiter automatiquement.
Dans le secteur militaire, on utilise des systèmes tels que les drones, les systèmes de commandement et d’aide à la décision. Les guerres du futur pourraient mettre aux prises des IA, être des cyber-guerres, des guerres informatiques, et les États-Unis ont dépensé 18 milliards de dollars pour trois années de recherches autour de l’automatisation de l’armement militaire.
La médecine a également connu de grands progrès grâce à l’IA : systèmes d’aide au diagnostic ou de diagnostic automatisé. En 2018, par exemple, Google DeepMind a créé un système d’intelligence artificielle permettant de détecter les maladies oculaires avec beaucoup plus de fiabilité que les ophtalmologues.
S’agissant de la police et de la prévention des crimes et délits, différentes polices dans le monde utilisent des logiciels de police prédictive qui leur indiquent où et quand patrouiller. La police britannique, par exemple, s’appuie sur la National Data Analytics Solution (Solution nationale d’analyse de données) qui repose sur l’IA et des statistiques et vise à estimer le risque qu’une personne commette un crime.
Le secteur de la logistique recourt de plus en plus à l’IA pour résoudre des problèmes tels que celui de la gestion de la chaîne logistique (supply chain) ou celui de la livraison dans le dernier kilomètre.
L’intelligence artificielle est également fortement utilisée dans le domaine des transports en commun, car elle permet de faciliter la régulation et la gestion du trafic au sein de réseaux de plus en plus complexes.
Dans le secteur industriel, l’IA devient habituelle afin de réaliser des tâches diverses et variées, notamment celles qui sont dangereuses. Certaines applications se concentrent sur les systèmes de maintenance prédictive, permettant des gains de performance grâce à une détection des problèmes de production en amont.
