Intelligence Artificielle
Les avantages d'une solution en Machine Learning
Rapidité
Les solutions de machine learning sont capables d'analyser efficacement de grandes quantités de données pour vous aider à élaborer des stratégies d'automatisation.
Pertinence
Les algorithmes de machine learning indiquent la probabilité associée aux événements prédits. La décision stratégique qui s'en suit est donc prise sur la base d'indicateurs chiffrés.
Compétitivité
Etre en mesure de prédire avec fiabilité les tendances ou les comportements de ses clients permet aux entreprises de gagner considérablement en compétitivité.
Performance
Une solution de machine learning est alimentée avec des données, enrichies avec le temps. Cela lui permet d'affiner ses prévisions et d'améliorer constamment la performance.
Une approche innovante
L’essor de l’intelligence artificielle ouvre la voie à de nouvelles perspectives pour les entreprises. Désormais, l’intelligence artificielle trouve sa place dans leurs systèmes d’information. Il devient alors possible d’utiliser leurs données pour prédire la probabilité de réalisation d’un événement futur.
Le Machine Learning permet de mettre en évidence certaines corrélations dans le but d’automatiser la prise de décisions opérationnelles.
Anticipez les besoins de vos clients grâce au Machine Learning
Prédiction des prix
Les algorithmes de prédiction peuvent estimer la valeur d'un produit ou d'un service en fonction des observations précédentes.
Recommandation de produits
Les algorithmes de recommandations se basent sur les historiques d’achats et les données d’un internaute pour lui recommander des produits ou services susceptibles de l'intéresser.
Détection de fraude
Les algorithmes peuvent détecter des comportements frauduleux et anormaux. Par exemple une dépense anormale réalisée par carte bancaire à l'étranger.
ChatBots
Les agents conversationnels se basent sur le NLP (Natural Language Processing / Traitement du Langage Naturel) pour détecter les intentions et le contexte d'une demande orale ou écrite.
Les 6 étapes de l’automatisation d'un système IA
Chaque étape apporte des bénéfices en termes d’efficacité et de qualité des processus. Il s’agit d’une échelle de niveaux qui permet de positionner son entreprise et, éventuellement, de prendre des décisions pour faire évoluer sa position actuelle :
1. Remontée automatisée de la donnée
Le système fournit des reporting directement à partir de la base de données
2. Suggestions
Création de suggestions sous forme de scénarios réalisés à partir des informations recueillies
3. Assistance contextuelle
Le système produit des alertes spécifiques et fournit des recommandations en fonction du contexte
4. Délégation
Une tâche globale est confiée au système, qui va dès lors prendre en compte les informations utiles pour y parvenir
5. Responsabilité
Le système effectue un certain nombre de tâche de manière autonome
6. Automatisation complète
Le système dispose à la fois de l'automatisation et du machine learning pour effectuer des actions autonomes de bout en bout
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Nos experts Data Scientists, formés et certifiés, cumulent un double profil : à la fois technique (informatique, statistiques, mathématiques) et business. Ils sont donc en mesure d’analyser vos besoins pour mettre en place les solutions adaptées à votre contexte.
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