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LES GRANDES BRIQUES DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Intelligence Artificielle, quelles opportunités pour votre SI ? Vers quelles solutions s’orienter ? Comment adapter son Architecture ?

REF S018

Introduction

Toutes les entreprises fournissent des services à leurs clients ou leurs partenaires. Il est désormais possible d’y adosser des briques d’Intelligence Artificielle afin de les rendre encore plus efficaces. Cette combinaison de l’IA avec des services existants propulse les entreprises dans l’ère des « services augmentés », apporteurs de valeur, de croissance et d’un réel avantage concurrentiel.

Ce séminaire a pour objet de vous faire découvrir et comprendre le fonctionnement des briques d’Intelligence Artificielle, de vous montrer une mise en oeuvre concrète de chacune d’elles, use case à l’appui, à l’aide des offres du marché les plus représentatives dans le monde des éditeurs (Amazon, Google, IBM et Microsoft), mais aussi dans celui de l’open source (Rasa, spaCy, Open CV).

A l’issue de ce séminaire, vous aurez une vision claire sur :

  • Les concepts autour de l’Intelligence Artificielle (IA), la frontière entre l’IA Data et l’IA Cognitive, et les opportunités offertes
  • L’état de l’art des briques d’Intelligence Artificielle existantes avec leurs composantes et leurs principes de fonctionnement
  • Les offres comparées des principaux acteurs du marché dans le monde des éditeurs et de l’open source, comparés grâce à une grille de lecture, vous permettant d’orienter vos choix d’Architectures sur un projet d’Intelligence Artificielle
  • La façon de mettre en place un processus d’amélioration continue sur ces briques afin d’en mesurer et d’en contrôler en permanence leur pertinence et leur efficacité.

Les présentations seront agrémentées de démonstrations.

Constats actuels

Cette section pose un constat sur les méthodes de travail de la Data Science et de la DSI, avec les problématiques d’Agilité, de socle technique, ainsi que les opportunités qui représentent l’Intelligence Artificielle dans ce domaine :

  • Limites au sein des entreprises
  • Mise en contexte de l’IA
  • Distinction IA Cognitive et IA Data
  • Opportunités et solutions
  • Les présentations seront agrémentées de démonstrations

Retour d’expérience sur des cas d’usage opérationnels

Les différentes briques d’IA permettent de résoudre des cas d’usage dans les champs d’applications qui leurs sont propres (vision, Langage naturel, etc…). Elles peuvent aussi être combinées afin d’ajouter de l’Intelligence et de l’efficacité à des solutions existantes plus globales ou résoudre des cas d’usage plus complexes.

Nous vous présenterons différents cas d’usage s’inscrivant dans les deux cas décrits ci-dessus, à partir de retours d’expérience réalisés chez nos clients ainsi qu’en interne. Une vision globale de cas d’usage potentiels permettra de se rendre compte du ROI des briques d’Intelligence Artificielle cognitives.

Détail des briques d’IA cognitives

Dans cette partie, nous vous présenterons les principales briques d’Intelligence Artificielle cognitives que sont :

  • La reconnaissance et la synthèse vocale
  • Les services conversationnels : du NLP au NLU et au NLG
  • La recherche documentaire intelligente
  • Le Machine Vision
  • L’interprétation de l’humeur, ainsi que sa traduction

Pour chacune de ces briques, les éléments suivants seront détaillés :

  • Les principes de fonctionnement
  • La maturité et l’évolution de cette brique
  • Les offres associées, dans le monde de l’open source et chez les éditeurs
  • La méthodologie d’intégration à exploiter pour intégrer ces briques
  • La présentation de différents cas d’usage et de démonstrations

Pour conclure cette partie, une grille de lecture permettant la comparaison de solutions open source et propriétaires sur chacune des briques précédentes sera proposée. Cette grille sera adossée à chacun des cas d’usage présentés précédemment.

Les pièges à éviter

Différents pièges sont à éviter pour assurer le bon déroulement d’un projet d’IA et l’ajout d’Intelligence à des solutions. Nous vous décrirons une méthodologie générique vous permettant d’intégrer de nouveaux services cognitifs à une entité de votre entreprise, ou encore à une solution existante.

Cette méthodologie complète les mises en place détaillées précédemment. En effet, elle permet techniquement d’intégrer plusieurs briques au sein d’un même système ou, plus globalement, dans le SI. Pour cela, des modèles d’Architectures seront présentés, qui vous permettront de bâtir un socle pérenne et évolutif sur ces solutions, tant dans le monde des éditeurs que dans l’open source.

De plus, nous mettrons en avant les réflexions à avoir, pour éviter des pièges tels que :

  • Mauvaise association technologie/cas d’usage
  • Manque de pertinence ou de quantité des données entrantes
  • Absence de KPIs ou de leur suivi
  • Abstraction de la sécurité/du réglementaire