Apporter de la valeur à la donnée à l’aide de l'intelligence artificielle

Les 4 facteurs de l’essor de l’IA sont la forte augmentation des capacités de calcul, entre autres avec les GPU et le cloud, l’explosion des données, l’évolution des algorithmes, et sa démocratisation.

En nous appuyant sur une solide expertise en mathématiques et informatique, nous analysons vos données afin d’en extraire des informations utiles : préparation de données, construction de modèles d’apprentissage automatique, interprétation des résultats.

Nous travaillons principalement avec les frameworks open-source Python, permettant de gérer des données massives, et intervenons sur toute la chaîne de développement, depuis le notebook jusqu’au déploiement des modèles dans le cloud ou on-premise.

Permettreaux machines d'imiterune forme d'intelligence

L'intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) consiste à mettre en œuvre un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence.

Les principaux domaines de développement en intelligence artificielle sont les suivants :

  • Recherche et optimisation
  • Traitement du langage naturel et représentation des connaissances
  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage automatique et raisonnement probabiliste
  • Planification et prise de décision
  • Réseaux de neurones

Ces domaines sont vastes et interconnectés. Grâce à l’expertise d’Architecture & Performance dans plusieurs de ces domaines technologiques, nous sommes particulièrement bien placés pour aider nos clients à introduire des solutions basées sur l’IA dans leurs opérations quotidiennes.

Le machine learning

La majorité de l’utilisation de l’IA en entreprise se fait dans le domaine de l’apprentissage automatique (machine learning).

L’apprentissage automatique est la science de la programmation des ordinateurs afin qu’ils apprennent à partir des données. Un modèle d’apprentissage automatique est entraîné par les données plutôt que explicitement programmé. Ces derniers se divisent en deux grandes catégories :

  • l'apprentissage supervisé (l'entrainement est réalisé à l'aide de tags placés par des humains)
  • l'apprentissage non supervisé (l'entrainement n'est pas guidé par des tags)

Aussi, il existe de nombreuses tâches de prévision dans les entreprises, beaucoup de ces prévisions peuvent être gérées par des algorithmes de prévisions de séries temporelles.

La data science

La science des données ne se limite pas à la construction de modèles prédictifs. Il s’agit également de bien préparer les données et d’expliquer les résultats des modèles afin de pouvoir prendre des décisions. La visualisation des données fait partie intégrante de la présentation convaincante des données (exploration et interprétation).

1

Collecter

Données classiques (ERP/Datawarehouse/CRM), Instrumentation, Enregistrement (log), Capteurs (IOT), Données externes (méteo, carte, bourses), Contenus générés par les utilisateurs

2

Déplacer / Stocker

ETL, Pipelines, Stockage de données structurées et non-structurées

3

Explorer / Transformer

Nettoyage, détection d'anomalies, préparation des données

4

Agréger / Catégoriser

Analyses, Mesures, Segmentations, Agrégations, Fonctions

5

Apprendre / Optimiser

Machine Learning de base

6

Découvrir

IA, Deep Learning

Innovation par l'IA : des cas d'usage

Favoriser l'innovation en matière de produits et de services

Tout en trouvant de nouvelles façons d'innover, des entreprises IA plus matures utilisent déjà le Machine Learning de manière généralisée. Elles renseignent leur plan d'évolution des produits grâce à l'intelligence obtenue à partir des commentaires des clients ; intègrent les capacités de Machine Learning directement dans de nouveaux produits qui servent les intérêts de l'utilisateur final.

Stimuler la recherche et la découverte

Stimuler la recherche et la découverte

La recherche orientée IA libère de nouvelles idées dans divers secteurs tels que l'automobile, la fabrication, l'énergie et les services publics, où les capacités de Machine Learning aident à découvrir de nouvelles formules, de nouveaux matériaux et de nouvelles façons de réfléchir à d'anciens problèmes.Cet aspect s'applique en particulier aux secteurs tels que la santé et les sciences de la vie, où les modèles de Machine Learning peuvent réaliser des prévisions qui orientent la recherche vers des avancées qui conduisent à des traitements améliorés et nouveaux pour les patients.

Optimiser l'expérience client

Optimiser l'expérience client

Au sein des secteurs, tels que les services financiers, la santé, la vente au détail, ainsi que les médias et le divertissement, des recommandations ciblées sont devenues essentielles pour assurer une personnalisation qui ravit et fidélise les clients. À l'aide des analyses de l'opinion des clients permettant de comprendre le comportement et les préférences du client, ainsi que des moteurs de recommandations pour prédire les meilleures compatibilités, les entreprises peuvent proposer des offres personnalisées aux services mobiles basés sur la localisation qui offrent des avantages et des choix en temps réel.

Améliorer le service client

Améliorer le service client

Il est essentiel pour chaque entreprise d'assurer que différents points de communication avec le client fournissent un service en temps opportun, précis et efficace. Certaines technologies, comme les agents conversationnels, comblent le fossé, en modernisant le centre de contact afin de fournir des réponses rapides aux appels et demandes par discussion instantanée des clients. En outre, les capacités de traitement du langage naturel et la synthèse vocale peuvent être appliquées aux flux de données client entrants tels que des textes, messages vocaux et journaux de services client pour mieux comprendre les besoins et les opinions du client afin d'améliorer la qualité du service client.

Améliorer les résultats en matière de soins de santé

Améliorer les résultats en matière de soins de santé

Aujourd'hui, l'IA est utilisée dans le secteur de la santé afin d'aider les patients à localiser rapidement les médecins disponibles du réseau. En coulisse, le Machine Learning est utilisé pour analyser toutes les données, des radios aux données des antécédents du patient. En outre, il peut établir des prédictions sur les patients à risque, et aider les médecins et le personnel de l'hôpital à déterminer la meilleure ligne de conduite.

Améliorer l'efficacité et la productivité

Améliorer l'efficacité et la productivité

Au travers des activités commerciales, l'utilisation généralisée du Machine Learning pour automatiser et rationaliser les processus a amélioré l'efficacité et réduit les coûts. Par exemple, grâce au balisage multimédia automatisé, mais également à la reconnaissance et à l'analyse des documents à grande échelle, le Machine Learning permet de gagner d'innombrables heures de travail. Le Machine Learning peut également analyser les incidents de fabrication en temps réel, fournir des alertes précoces pour des problèmes potentiels. Les départements des ressources humaines se tournent même vers le Machine Learning pour pré-séléctionner plus efficacement les candidats aux offres d'emploi.

Améliorer la sécurité et la conformité

Améliorer la sécurité et la conformité

Utiliser le Machine Learning pour des cas d'utilisation de sécurité, de risque et de conformité est une tendance qui s'accentue rapidement, en particulier dans le secteur des services financiers. Les modèles de détection de fraudes aident à assurer la sécurité des données du consommateur et à empêcher les attaques malveillantes contre les comptes bancaires et même les points de terminaison mobiles. À l'autre extrémité du spectre, le Machine Learning automatise les tâches courantes, comme analyser des documents financiers, réduire les efforts manuels et permettre aux employés de se concentrer sur les tâches plus importantes.

Optimiser les opérations de chaîne d'approvisionnement

Optimiser les opérations de chaîne d'approvisionnement

De la gestion du point de vente à la livraison des marchandises en passant par les prévisions de la demande, l'IA joue un rôle central dans la chaîne d'approvisionnement. Pour la planification de la demande par exemple, des algorithmes de Machine Learning peuvent examiner les données historiques, ainsi que la demande et d'autres données pertinentes (calendriers de production, modèles climatiques et tarification concurrentielle) pour déterminer le moment opportun pour réapprovisionner ou mettre fin à la vie d'un produit. Des modèles de Machine Learning sophistiqués peuvent établir des prévisions hebdomadaires, quotidiennes et même à la minute pour aider les entreprises à rationaliser la gestion de leur chaîne d'approvisionnement, à réduire les coûts et à améliorer leur efficacité.

Améliorer la prise de décision

Améliorer la prise de décision

Les prédictions basées sur le Machine Learning améliorent la prise de décision dans l'ensemble des fonctions de l'organisation et des cas d'utilisation. Ces prédictions génèrent des informations décisionnelles qui aident les leaders et les équipes à relever les défis opérationnels et métier. Ceux-ci vont de la prévision qui a une incidence sur l'optimisation des prix, aux prévisions permettant aux véhicules autonomes d'effectuer des choix éclairés

Data Science: innovation par l'IA

Favoriser l'innovation en matière de produits et de services

Tout en trouvant de nouvelles façons d'innover, des entreprises plus matures utilisent déjà le Machine Learning de manière généralisée.
Elles renseignent leur plan d'évolution des produits grâce à l'intelligence obtenue à partir des commentaires des clients ; intègrent les capacités de Machine Learning directement dans de nouveaux produits qui servent les intérêts de l'utilisateur final.

Stimuler la recherche et la découverte

La recherche orientée IA libère de nouvelles idées dans divers secteurs tels que l'automobile, la fabrication, l'énergie et les services publics, où les capacités du Machine Learning aident à découvrir de nouvelles formules, de nouveaux matériaux et de nouvelles façons de réfléchir à d'anciens problèmes.
Cet aspect s'applique en particulier aux secteurs tels que la santé et les sciences de la vie, où les modèles de Machine Learning peuvent réaliser des prévisions qui orientent la recherche vers des avancées qui conduisent à des traitements améliorés et nouveaux pour les patients.

Optimiser l'expérience client

Au sein de nombreux secteurs, des recommandations ciblées sont devenues essentielles pour assurer une personnalisation qui fidélise les clients. À l'aide des analyses de l'opinion des clients permettant de comprendre le comportement et les préférences du client, ainsi que des moteurs de recommandations pour prédire les meilleures compatibilités, les entreprises peuvent proposer des offres personnalisées, parfois basés sur la localisation et offrent des avantages et des choix en temps réel.

Améliorer le service client

Certaines technologies, comme les agents conversationnels, modernisent les centres de contact afin de fournir des réponses rapides aux demandes des clients. En outre, les capacités de traitement du langage naturel et la synthèse vocale peuvent être appliquées aux flux de données entrants tels que des textes, messages vocaux et journaux de services client pour mieux comprendre les besoins et les opinions du client.

Améliorer les résultats en matière de soins de santé

Aujourd'hui, l'IA est utilisée dans le secteur de la santé afin d'aider les patients à localiser rapidement les médecins disponibles du réseau.
En coulisse, le Machine Learning est utilisé pour analyser toutes les données, des radios aux données des antécédents du patient.
En outre, il peut établir des prédictions sur les patients à risque, et aider les médecins et le personnel de l'hôpital à déterminer la meilleure ligne de conduite.

Améliorer l'efficacité et la productivité

L'utilisation généralisée du Machine Learning pour automatiser et rationaliser les processus a amélioré l'efficacité et réduit les coûts. Par exemple, grâce au balisage multimédia automatisé, mais également à la reconnaissance et à l'analyse des documents à grande échelle, le Machine Learning permet de gagner d'innombrables heures de travail.
Le Machine Learning peut également analyser les incidents de fabrication en temps réel, fournir des alertes précoces pour des problèmes potentiels, de construire des modèles prédictifs

Améliorer la sécurité et la conformité

Les modèles de détection de fraudes aident à assurer la sécurité des données du consommateur et à empêcher les attaques malveillantes contre les comptes bancaires et même les points de terminaison mobiles. À l'autre extrémité du spectre, le Machine Learning automatise les tâches courantes, comme analyser des documents financiers, réduire les efforts manuels et permettre aux employés de se concentrer sur les tâches plus importantes.

Optimiser les opérations de chaîne d'approvisionnement

Pour la planification de la demande par exemple, des algorithmes de Machine Learning peuvent examiner les données historiques, ainsi que la demande et d'autres données pertinentes (calendriers de production, modèles climatiques et tarification concurrentielle) pour déterminer le moment opportun pour réapprovisionner ou mettre fin à la vie d'un produit. Des modèles de Machine Learning sophistiqués peuvent établir des prévisions hebdomadaires, quotidiennes et même à la minute pour aider les entreprises à rationaliser la gestion de leur chaîne d'approvisionnement.

Améliorer la prise de décision

Les prédictions basées sur le Machine Learning améliorent la prise de décision dans l'ensemble des fonctions de l'organisation et des cas d'utilisation.
Ces prédictions génèrent des informations décisionnelles qui aident les leaders et les équipes à relever les défis opérationnels et métier.