NOTRE ACTIVITE DE CONSEIL SUR LES PROJETS STRATEGIQUES
Selon la maturité de nos clients en data sciences et en IA, nous concevons une stratégie de développement personnalisée ayant pour objectif la rentabilité des actions conduites avec déontologie et éthique. L’IA ACADEMIE vous accompagne sur les axes suivants.
Bases de données : recherche de cas d’usage, de données explicatives, conception de bases d’entraînement.
Conception : création d’algorithmes et conception de POCs (proof of concept).
Industrialisation : optimisation des données sources, passage des POCs à l’échelle.
Appropriation : programmes d’acculturation ciblés en vue d’une utilisation profitable des outils de la data science, notamment par les équipes opérationnelles.
Rentabilité : suivi et maintenance de la performance des outils dans une logique de rentabilité pérenne.
Prospective : analyse prospective de l’impact à venir de l’IA sur le secteur d’activité du client.
Bases de données
La data est le socle incontournable pour garantir la performance des algorithmes.
Deux types de travaux sont à conduire :
1 — Souvent présentes dans différents systèmes, les questions d’intégrité, de fiabilité, de présence et de conformité doivent être réglées pour obtenir des bases de travail utilisables.
2 — Les données à fort un potentiel prédictif doivent être identifiées afin de constituer des bases d’entraînement et de tests efficientes pour concevoir des algorithmes performants.
Conception
Création d’algorithmes et conception de POCs.
Nous accompagnons les organisations pour concevoir des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning. L’IA ACADEMIE pilote les ingénieurs de son client ou prend directement en charge les travaux de conception.
Les travaux consistent à créer un ou plusieurs POCs en recherchant les algorithmes ayant les meilleures performances sur les bases de test. L’objectif est double. Il consiste à obtenir les prévisions les plus pertinentes et à réduire les risques de biais.
Industrialisation
Optimisation des données sources, passage des POCs à l’échelle.
A partir de POCs réalisés par l’IA ACADEMIE ou déjà disponibles chez notre client, nous effectuons deux missions en parallèle :
1 — Nous accompagnons les équipes informatiques pour mettre en œuvre le ou les algorithmes à l’échelle de l’entreprise (MLOPS).
2 — Nous formons les utilisateurs finaux de l’algorithme et leurs managers afin de s’assurer d’une utilisation efficace de l’IA mise en place.
Appropriation
Programmes d’acculturation ciblés.
Nous proposons de compléter notre prestation de conseil par un programme d’acculturation ciblé afin de garantir une utilisation profitable des outils de la data science, notamment par les équipes opérationnelles.
Notre dispositif comprend des outils de formation en présentiel, en distanciel en synchrone avec un professeur ainsi que des outils asynchrones (vidéos et encyclopédie).
Nous adaptons nos outils en fonction des attentes de chaque niveau de management impliqué dans l’intégration d’une IA dans l’organisation.
Rentabilité
Suivi et maintenance de la performance des outils dans une logique de rentabilité pérenne.
Nous avons mis au point un ensemble de méthodes et d’outils pour suivre les algorithmes mis en place à l’échelle de l’entreprise afin de suivre en continu leur performance :
1 — Un suivi technique afin de suivre la pertinence des algorithmes et leur éventuelle dérive.
2 — Un suivi financier pour les managers métier en charge des activités impactées par les algorithmes et la quantification de leur contribution à la rentabilité.
Prospective
Analyse prospective de l’impact à venir de l’IA sur le secteur d’activité du client.
L’IA évolue rapidement. Après l’explosion en 2012 du Deep Learning avec les réseaux de neurones convolutifs traitant le spatial et plus récemment les réseaux antagonistes en 2014, les réseaux transformers et les mécanismes d’attention révolutionnent le traitement du langage et viennent d’être mis à disposition du grand public avec ChatGPT.
Nous analysons les impacts de ces évolutions sur les activités de nos clients, dans le contexte actuel et dans un futur proche afin d’orienter au mieux les investissements, acquisitions ou partenariats dans les secteurs de l’IA.