Industries et cas d'utilisation
La technologie de l'IA modifie tous les secteurs, notamment les sciences de la vie, les soins de santé, le marketing, la banque et la finance, l'automobile, les télécommunications, la fabrication, la défense et l'armée, le divertissement et les médias, l'éducation, etc.
Cas d'utilisation -
Sciences de la vie
Dans les années 1990, le projet du génome humain a radicalement changé notre perception de la vie et les chercheurs travaillant sur le projet du microbiome humain ont identifié plus de 100 billions de microbes qui peuvent avoir des effets positifs ou négatifs sur notre santé.
La mise en place d'outils et de modèles sophistiqués d'IA et d'apprentissage automatique permet de comprendre plus rapidement et plus efficacement l'énorme quantité de données non structurées composées de textes, d'images, de données numériques et de sons.
Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, l'énorme quantité de données non structurées composées de textes, d'images, de données numériques et de sons peut être appréhendée de manière plus rapide et plus efficace.
Cas d'utilisation -
Marketing et stratégie de marque
Le traitement du langage naturel (NLP), également connu sous le nom de text-mining ou d'analyse linguistique, est une technologie d'intelligence artificielle qui permet d'exploiter de grandes quantités de textes non structurés, de courriels, de conversations sur les médias sociaux, de graphiques en ligne, de réponses à des enquêtes et d'autres formes de données textuelles.
Il peut être utilisé en marketing, pour extraire les motivations ou les intentions des clients, à partir de très grands ensembles de données textuelles (c'est-à-dire les commentaires des clients), et aider vos équipes sur la stratégie de marque, la stratégie de contenu, l'expérience client et la génération de leads. Le NLP peut également aider à produire et à automatiser l'analyse des sentiments, la classification des textes, les chatbots, le résumé des textes, la détection des urgences, la reconnaissance vocale, l'autocorrection, la reconnaissance des entités nommées, etc.
Analyse des sentiments
Classification des textes
Résumés de textes
Reconnaissance des entités nommées
Rétroaction des clients
Stratégie de contenu
Détection de l'urgence
RÉFÉRENCEMENT
L'image de marque
Génération de leads
Chatbots
Auto-correction
Cas d'utilisation -
Détection des anomalies
La détection des anomalies est un processus d'exploration des données utilisé pour déterminer les types d'anomalies trouvées dans les ensembles de données. Les organisations doivent garder une trace des anomalies et les étudier pour déterminer les détails de leur apparition.
Certaines organisations engagent des personnes pour étiqueter manuellement les données et identifier les valeurs aberrantes, mais cette approche est limitée par la disponibilité des personnes, le temps nécessaire à l'étiquetage et le budget, en particulier lorsqu'il s'agit de plusieurs milliards de tonnes de données par jour. Dans ce cas, nous devons étiqueter les données et les anomalies de manière programmatique.
L'anomalie automatisée est la prochaine grande nouveauté pour les entreprises numériques et chaque incident commercial découvert peut être l'occasion d'économiser de l'argent ou de créer de nouvelles opportunités commerciales.
Déroulement du projet -
Cycle de vie typique d'un projet d'IA
Notre plateforme vous aidera à déployer des modèles d'IA plus rapidement.
01
Cadrage
Compréhension et planification du projet, quelles ressources employer pour réaliser le projet.
02
Collecte de données
Collecte de données, préparation, nettoyage, augmentation, préparation, annotation, traitement, etc.
03
Modèle de formation
Expérimenter, former, évaluer et régler différents types de modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle sur les données collectées.
04
Déploiement
Déploiement du modèle, portail web, API et maintenance dans l'environnement de production.