L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE QU’EST-CE QUE C’EST ?
Société experte en IA Optranix IA vous donne sa définition
“A l’heure actuelle, une IA (Intelligence Artificielle) ne vient pas totalement se substituer à l’humain (ou alors seulement dans de rares cas).
Elle vient l’augmenter, l’assister dans sa vie quotidienne (et non ce n’est pas un phénomène nouveau, un humain qui porte des lunettes est lui aussi « augmenté »). Les IA sont spécifiques, conçues pour résoudre des problèmes précis. Nous sommes encore très loin de pouvoir créer une IA généraliste (c’est-à-dire qui serait capable de réaliser des tâches sans aucun lien et multiplier les applications).
Toutefois, ces IAs trouvent déjà pléthore d’applications améliorant les performances des entreprises qui les intègrent, que ce soit dans leur cycle de production, de contrôle qualité, dans les services marketing, commerciaux, ou RH entre autres.”
Une IA est un programme informatique capable de traiter un grand volume de données et ce très rapidement. Elle est donc plus efficace que l’Homme sur des applications spécifiques et permet de nombreuses automatisations et optimisations.
L'ORIGINE
D’INTELLIGENCES ARTIFICIELLES
Chez Optranix IA nous créons des IA sur-mesure dans le but de répondre à des problématiques bien précises.
Mais comment se crée une intelligence artificielle ? Quelles sont les grandes étapes ?
BASE DE DONNÉES
ACQUISITION & STRUCTURE
Les données correspondent à la matière première nécessaire à la création d’IA. Ces dernières doivent être représentatives des données réelles que devra analyser l’algorithme. Sans données, pas d’IA.
Les données doivent ensuite être nettoyées et annotées avant d’être exploitées par un algorithme
ENTRAINEMENT
POUR CRÉER LE MODÈLE
Une fois la base de données préparée, il convient de trouver l’algorithme idoine. Qu’il soit Open Source ou bien conçu de toute part par nos soins, un algorithme sera adapté à certains types de données et cas d’usages.
Une fois sélectionné, l’algorithme sera entraîné sur les données préparées précédemment.
ITÉRATIONS
POUR OPTIMISER LES PERFORMANCES
Suite à l’entraînement de l’algorithme, nous obtenons un modèle, une fonction mathématique capable d’appliquer un traitement sur de nouvelles données. Ce modèle est donc testé et validé sur le jeu de données.
Si les résultats ne sont pas satisfaisants, il faudra retravailler les jeux de données et ré-entraîner les modèles.
MISE EN PRODUCTION
DE LA SOLUTION LOGICIELLE
Le modèle donnant satisfaction, il faut maintenant le mettre en production.
En premier lieu, il convient de rapidement mettre en place une version bêta de la solution, pour pouvoir tester la technologie en environnement réel.
Par la suite, des travaux d’ingénierie logiciel sont nécessaires pour interfacer la brique logicielle avec le système informatique en place chez le client.
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