Quelle est la différence entre un outil de Business Intelligence et un outil d'IA ?
Un outil de Business Intelligence permet d'analyser le passé. Un outil d'IA permet de prédire l'avenir.
Quels sont les cas d'usages les plus recherchés par les clients qui s'intéressent à l'IA ?
Actuellement, les principaux gains recherchés sont : - La catégorisation des informations reçues, ce besoin est une conséquence directe de l'augmentation croissante du volume de données à traiter quotidiennement par une entreprise - Le besoin d'anticiper et de prédire ou d'avoir une tendance sur une activité clé de l'entreprise en lui associant des données externes provenant par exemple de son écosystème.
L'intelligence artificielle remplacera-t-elle l'humain ?
Pas du tout. Avec l'augmentation permanente du nombre d'informations que l'on reçoit et que l'on doit traiter de plus en plus vite, l'intelligence artificielle nous aide à nous concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Elle nous soulage des tâches fastidieuses et consommatrices de temps, comme par exemple, réaliser le tri et la catégorisation d'information de façon manuelle. C'est un outil mis à notre disposition pour faciliter notre évolution dans un monde de plus en plus numérique.
Quelle est la différence entre les termes Machine Learning & IA ?
Un peu de contexte tout premièrement ! L'intelligence artificielle est la capacité d'une machine à mimer le comportement humain, que ce soit en terme d'apprentissage ou de résolution de problème. Les mathématiques et la logique sont globalement utilisées pour permettre à l'IA de prendre des décisions. Le Machine Learning est en fait un champ de l'IA ! Ce domaine est spécifique à l'utilisation de modèles mathématiques adaptés à la donnée qu'on lui a injecté. Ces données lui permettent d'apprendre les exemples qu'on lui a fournis sans avoir eu d'instructions directes, et ce, pour prendre des décisions.
En quoi l'IA est-elle utile pour les entreprises ?
Les professionnels doivent être de plus en plus réactifs dans leurs échanges avec leurs clients et leurs partenaires. Les échanges se font de plus en plus de façon numérique et l'intelligence artificielle est l'outil indispensable qui apporte la structuration de l'information reçue quotidiennement, structuration indispensable pour une prise de décision rapide et éclairée.
Qu'est-ce qui différencie MIA des autres logiciels d'intelligence artificielle ?
MIA est une plateforme No Code (donc à la portée de tous) qui embarque nativement une soixantaine d'algorithmes. Dans MIA, le parcours utilisateur est singulier puisque l'étape de nettoyage et formatage des données est obligatoire. MIA est en capacité de traiter plusieurs formats de données différents : Tabulaire, Texte, image et vidéo.
Quelles sont les langues prises en charge par MIA dans le cadre de l'analyse textuelle ?
NLP : Actuellement, MIA propose de répondre à des besoins de classification et de segmentation de texte en anglais et en français. Nous travaillons en continu le développement de la prise en charge de nouvelles langues pour le traitement de texte. TABULAIRE COMPRIS AUSSI : Toutes les langues à alphabet latin peuvent être traitées pour le module tabulaire, image et vidéo (ce n'est pas beau ça ?). En effet, le langage des données, soit l'apparition de caractéristiques intrinsèque et de corrélations, est le principal à comprendre pour nos modèles d'IA.
Quels sont les types d'informations traitées par MIA ?
MIA peut traiter des données de différents formats, autant structurées que non structurées. Le module dit "tabulaire" peut accueillir des données de type tables, des formulaires ou même mails. MIA est aussi capable de traiter des images, des documents (pdf, docx, ...), du texte ou bien même des vidéos.
Qu'est-ce qu'un modèle ?
Un modèle de machine learning est un fichier qui a été entraîné sur une base d'apprentissage pour reconnaître certains types de configurations dans les données. Vous entraînez un modèle, en lui fournissant un algorithme qu'il peut utiliser pour raisonner sur ces données et apprendre d'elles. Une fois le modèle entraîné, vous pouvez l'utiliser pour raisonner sur des données qu'il ne connaît pas et faire des prédictions sur ces dernières.
Qu'est-ce qu'un algorithme ?
Un algorithme est un ensemble de règles ou d'instructions à suivre dans des calculs ou d'autres opérations de résolution de problèmes afin d’obtenir des résultats à partir d’éléments fournis en entrée.
De quoi parle-t-on quand on parle de réseau neuronal et quel est son apport ?
Les réseaux neuronaux sont au cœur du Deep Learning, ce sont des outils utilisés par l'intelligence artificielle. Son utilisation est réservée aux spécialistes du développement au même titre que les outils de machine learning. Au travers de notre solution MIA, cette technicité est masquée, car la solution recherche pour l'utilisateur, pour vous le meilleur outil d'IA pour apporter un résultat optimal au cas d'usage concerné.
Quelle est la différence entre classification et segmentation pour des images ?
La classification des images sert à attribuer une catégorie à une image (exemple : cette image correspond à un chat ou à un chien) alors que la segmentation consiste à diviser une image en différentes régions et à attribuer une catégorie à chaque région. Cette dernière peut être divisée en deux types. La segmentation sémantique permet de classifier chaque pixel d’une image en un label particulier et la segmentation d’instances va attribuer un unique label sur chaque instance d’un même objet dans une image. Par exemple, si on a deux personnes sur une image, elles seront définies par deux couleurs différentes. À l'inverse, la segmentation sémantique va attribuer la même couleur pour les deux personnes en les considérant comme un même objet.
Combien de temps faut-il pour mettre en place la solution MIA ?
Le délai de mise en place d'une solution MIA est de deux semaines en moyenne.
Est-ce que j'ai accès à tous les modules de MIA ?
En fonction de la formule que vous choisissez, vous avez accès à un ou plusieurs modules : Tabulaire, Texte, Image et Vidéo.
Comment peut-on souscrire à MIA as a service ?
Il est possible d'y souscrire directement au travers de notre site Internet. Plusieurs modes de règlement sont réalisables : carte bleue, virement, EPS, GiroPay, BanContact et IDeal. D'autres modes de paiements seront bientôt disponibles.
MIA existe-t-elle en version On premise et/ou Saas ?
MIA existe dans une version on Premise, permettant un hébergement sur les serveurs d'une entreprise. Par ailleurs, MIA, dans sa version Cloud, propose un stockage dans S3 d'Amazon.
Est-il possible de tester la solution MIA ?
Pour demander un essai, il suffit de remplir un formulaire via notre page contact. Un chargé de compte prendra contact avec vous.
Où puis-je trouver les conditions générales de vente de la solution MIA ?
Toutes les informations concernant les conditions générales de vente et d'utilisation sont disponibles sur le site et dans votre espace client, créé lors d'une souscription MIA.
À quoi sert l'Intelligence Artificielle ?
L'intelligence artificielle (IA) est une technologie qui vise à créer des machines capables de réaliser des tâches qui, normalement, nécessitent une intelligence humaine. Elle est utilisée pour automatiser des processus, améliorer les prévisions et les décisions, et offrir de nouvelles expériences utilisateur. Nous l'utilisons déjà dans notre quotidien lorsque nous parlons à une application qui reconnaît notre voix et comprend notre question, conversons avec un chatbot. Il existe bien d'autres utilisations telles que les systèmes de recommandation de produits, les systèmes de conduite autonomes et les systèmes de surveillance de la santé. Le champ des possibles avec l'IA est très vaste.
Quelle est la différence entre donnée structurée et non structurée ?
Une donnée structurée est une donnée qui a été prédéfinie et formatée selon une structure précise. La base de données relationnelle est le meilleur exemple de données structurées. Une donnée non structurée est une donnée stockée dans son format d'origine et non traitée avant son utilisation.On peut citer en exemple : emails, posts, présentations, chats, données issues de IOT, images satellites, données de navigation. Les différences entre données structurées et données non structurées se résument aux types de données utilisables, au niveau d'expertise requise pour les utiliser et au schéma à l'écriture (utilisée pour les données structurées) plutôt qu'à la lecture (utilisées pour les données non structurées).
Quelle est la différence entre une donnée, une information et un contenu ?
La donnée est un élément de l'information qui elle-même est présente dans un contenu.
Que veut dire NLP ?
Le NLP pour Natural Language Processing ou Traitement du Langage Naturel est une discipline qui porte essentiellement sur la compréhension, la manipulation et la génération du langage naturel par les machines. Ainsi, le NLP est réellement à l’interface entre la science informatique et la linguistique. Il porte donc sur la capacité de la machine à interagir directement avec l’humain. Les champs d'applications les plus fréquents sont : la traduction automatique, l'analyse de sentiments, l'étude de comportements d'utilisateurs, le chatbot, la classification de texte, la reconnaissance de caractères, la correction automatique, le résumé automatique.
Quel est le métier d'un data scientist ?
Le métier de Data Scientist consiste à améliorer les performances de l'entreprise en faisant parler les données. Il est un mélange entre Mathématiques (Statistiques), Informatique et Communication / Marketing ! En effet, le/la Data Scientist saura recueillir les données d'intérêt pour l'entreprise, les traiter, les analyser, et instaurer des modèles prédictifs (c'est là où l'IA intervient) afin d'aider son entreprise à la décision. Le/la Data Scientist doit aussi faire en sorte de mettre en forme les résultats attendus afin qu'ils soient interprétables et exploitables sur le long terme !
Quel est le métier d'un data engineer ?
Un Data Engineer est le premier acteur du traitement de la donnée dont la tâche principale consiste à préparer les données pour des utilisations analytiques ou opérationnelles. Il est généralement chargé de construire des pipelines de données pour rassembler des données provenant de différentes sources. Il intègre, consolide, nettoie les données et les structure tout en garantissant la sécurité de celles-ci. Il vise à rendre les données facilement accessibles et à optimiser l'écosystème big data de l’entreprise.
Qu'est-ce qui définit un document ?
Un document est constitué d'un certain nombre d'informations qui elles-mêmes contiennent un certain nombre de données, le tout présenté sur un support physique (papier) ou numérique de façon structurée ou pas. Il est en général le résultat d'un processus métier pour une entreprise ou d'une demande pour un client particulier.
À quoi sert un moteur d'OCR ?
L'OCR (Optical Character Recognition) permet de reconnaître automatiquement des fichiers imprimés, images et de les convertir en formats électroniques, exploitables informatiquement. Il est très utilisé pour le traitement de texte de meilleure qualité, la gestion de documents, ou encore le classement de fichiers. En exemple, on peut citer quelques documents connus : bon de commande, facture, bulletin de paie, pièces d'identité, passeports, documents et formulaires manuscrits, contrats, devis...
Que regroupe l'Open Data ?
Il s’agit de données libres d’accès et d’utilisation, disponibles en ligne. Tout utilisateur peut les récupérer, les modifier, les combiner et les partager sans aucune restriction technique, juridique ou financière. Ces données regroupent des informations provenant par exemples de gouvernements, d’organisations publiques, d’institutions ou d’entreprises privées.
Quelles sont les différences entre deep learning et machine learning ?
Le Deep Learning, c'est en réalité du Machine Learning ! Tous les deux s'appuient sur de l'apprentissage par expérience sur des données injectées pour prendre une décision. Le Deep Learning est en fait un type de Machine Learning, le mode d'apprentissage est cependant spécifique à l'utilisation de réseaux de neurones pour mimer le processus de pensée du cerveau humain. L'apprentissage automatique (machine learning) permet aux ordinateurs d'effectuer des tâches sans être explicitement programmés... mais les ordinateurs continuent de penser et d'agir comme des machines. Leurs capacités à effectuer certaines tâches complexes, telles que recueillir des données à partir d'une image ou d'une vidéo, sont encore loin de ce dont les humains sont capables. Les modèles d'apprentissage profond (ou deep learning) constituent une approche extrêmement sophistiquée de l'apprentissage automatique et sont prêts à relever ces défis, car ils ont été spécifiquement conçus sur le modèle du cerveau humain. Des "réseaux neuronaux profonds" complexes et multicouches sont construits pour permettre aux données de passer entre les nœuds (comme les neurones) de manière hautement connectée.
Que veut dire EIM - Enterprise Information Management ?
L'Enterprise Information management regroupe un ensemble de processus opérationnels, de règles et de pratiques utilisés pour gérer l'information créée à partir des données d'une organisation, qu'elles soient structurées (base de données, datawarehouse, systèmes) et non structurées (images, audios, documents numériques et/ou physiques) : la qualité, l'intégration, le traitement, la gouvernance, les évènements, le cycle de vie (création, capture, l'utilisation, diffusion, stockage, archivage, destruction). Au-delà de la recherche d’efficacité pour une entreprise, l’EIM participe à la conformité légale pour de nombreuses entreprises, car les informations commerciales ont des exigences spécifiques en matière de conservation et de suppression.
Quelle est la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé ?
Dans le cas de l'apprentissage supervisé (classification, régression), les modèles d'intelligence artificielle sont guidés lors de leur entraînement. En effet, les résultats attendus des données sont étiquetés au préalable, ce qui permet aux algorithmes d'ajuster leurs paramètres et de fournir les meilleurs résultats attendus possibles. Dans un cas d'apprentissage non supervisé (clusterisation, détection d'anomalies non connues), les modèles apprennent de façon autonome sur des données non étiquetées. L'utilisation de ce type d'apprentissage est même destinée au rassemblement des données injectées en groupe possédant une caractéristique commune. On pourrait dire que ce sont les algorithmes qui, dans ce cas, guident l'utilisateur !
À quoi correspond l'étape de labellisation ?
La labellisation est une étape indispensable du Machine Learning. Elle consiste à assigner des étiquettes aux données et c’est ce qui permettra au réseau d’apprendre à reconnaître et à distinguer les différentes catégories. Il est donc impératif d’étiqueter les données préalablement en vue d'un apprentissage supervisé.
Que sont les "stop words" ?
Les stopwords sont des mots fréquemment utilisés et qui ne fournissent pas d'informations utiles au sens d'un texte : soit ils n'ont pas de signification (prépositions, conjonctions, etc.), soit ils sont trop fréquents.
Qu'est-ce qui se cache derrière le terme "lemmatisation" ?
La lemmatisation est une opération préliminaire pour la reconnaissance des mots d'une phrase, à partir des constituants d'une phrase. Elle consiste à regrouper les formes occurrentes d'un texte ou d'une liste sous des adresses lexicales. Elle permet notamment de renforcer les liaisons statistiques existantes entre les différentes occurrences des formes. Longtemps, la lemmatisation a consisté à fabriquer un artéfact du texte où les lemmes remplaçaient carrément les formes occurrentes fléchies. Avec la généralisation de l'HTML et surtout de XML, il est possible d'aligner les versions lemmatisées et brutes, sous forme de colonnes parallèles. La lemmatisation est l'une des techniques de préprocessing les plus utilisées dans le NLP et l'apprentissage automatique en général.
Qu'est-ce qu'un data mesh ?
Pour faire simple, la Data Mesh est l’équivalent des microservices pour la Data. Il s'agit d'une architecture de données décentralisée qui organise les données par domaine d'activité spécifique (par exemple, le marketing, les ventes, le service client, etc.) qui permet de simplifier la collaboration et le self-care. II repose sur plusieurs concepts clés : une propriété des données » partagée entre différents » data owners » orientés domaines, une détention et une gestion des pipelines ETL par domaine, un self-service permettant aux utilisateurs de se focaliser sur leurs cas d’usage individuels des données et enfin l’interopérabilité.
Qu'est-ce que le data mining ?
Le Data mining, orage de données, exploration de données, fouilles de données ou encore knowledge discovery désignent l’analyse de données depuis différentes perspectives et le fait de transformer ces données en informations utiles, en établissant des relations entre les données ou en repérant des patterns. Techniquement, c'est le procédé permettant de trouver des corrélations ou des patterns entre de nombreuses bases de données relationnelles. Il est une composante essentielle des technologies Big Data et des techniques d’analyse de données volumineuses. Le Data Mining implique la collecte, le stockage efficace des données ainsi que le traitement informatique. Par exemple, les entreprises peuvent en apprendre davantage sur leurs clients et élaborer des stratégies plus efficaces liées aux diverses fonctions de l'entreprise, ce qui leur permet de tirer parti des ressources de façon plus optimale et plus judicieuse. Cela aide les entreprises à se rapprocher de leurs objectifs et à prendre de meilleures décisions.
