Site : Ia Nice : Intelligence Artificelle Et Data Science Bravrez
BravRez propose des solutions en matière d'intelligence artificielle et Data Science : machine learning, NLP, analyse sémantique, enrichissement de données, aides à la prise de décisions stratégiques. N'hésitez pas à parcourir notre site avec nos démonstrateurs.
Société présente en Paca et plus particulièrement à Nice : Sophia Antipolis. dans le berceau 3IA et ClusterIA.
il est utile pour les entreprises de considérer l'IA sous l'angle des capacités commerciales plutôt que des technologies. D'une manière générale, l'IA peut répondre à trois besoins importants des entreprises : automatiser les processus commerciaux, obtenir des informations grâce à l'analyse des données et s'engager auprès des clients et des employés.
Automatisation des processus.
le transfert des données des systèmes de courrier électronique et de centres d'appels vers les systèmes d'enregistrement - par exemple, la mise à jour des fichiers clients en cas de changement d'adresse ou d'ajout de service ;
le remplacement des cartes de crédit ou de guichet perdues, en accédant à plusieurs systèmes pour mettre à jour les dossiers et traiter les communications avec les clients ;
le rapprochement des défauts de facturation des services entre les systèmes de facturation en extrayant des informations de plusieurs types de documents ; et
la "lecture" de documents juridiques et contractuels pour en extraire les dispositions à l'aide du traitement du langage naturel.
C'est la moins coûteuse et la plus facile à mettre en œuvre parmi les technologies cognitives dont nous allons parler ici, et elle permet généralement un retour sur investissement rapide et élevé. (C'est aussi la moins "intelligente" dans le sens où ces applications ne sont pas programmées pour apprendre et s'améliorer, bien que les développeurs ajoutent lentement plus d'intelligence et de capacité d'apprentissage). Elle est particulièrement bien adaptée au travail sur plusieurs systèmes dorsaux.
L'intuition cognitive.
Le deuxième type de projet le plus courant utilise des algorithmes pour détecter des modèles dans de vastes volumes de données et interpréter leur signification. Ces applications d'apprentissage automatique sont utilisées pour :
prédire ce qu'un client particulier est susceptible d'acheter ;
identifier la fraude au crédit en temps réel et détecter les fraudes aux réclamations d'assurance ;
analyser les données de garantie pour identifier les problèmes de sécurité ou de qualité des automobiles et autres produits manufacturés ;
automatiser le ciblage personnalisé des publicités numériques ; et
fournir aux assureurs une modélisation actuarielle plus précise et plus détaillée.
Les connaissances cognitives fournies par l'apprentissage automatique diffèrent de celles issues de l'analyse traditionnelle de trois façons : Les modèles sont généralement formés sur une partie de l'ensemble des données, et les modèles s'améliorent, c'est-à-dire que leur capacité à utiliser de nouvelles données pour faire des prédictions ou classer les choses en catégories s'améliore avec le temps.
Certaines versions de l'apprentissage automatique (l'apprentissage profond, en particulier, qui tente d'imiter l'activité du cerveau humain afin de reconnaître des modèles) peuvent réaliser des prouesses telles que la reconnaissance d'images et de la parole. L'apprentissage automatique peut également mettre à disposition de nouvelles données pour une meilleure analyse. Alors que l'activité de conservation des données a toujours demandé beaucoup de travail, l'apprentissage automatique peut désormais identifier des correspondances probabilistes - des données susceptibles d'être associées à la même personne ou à la même entreprise, mais qui apparaissent dans des formats légèrement différents - dans toutes les bases de données.
Les applications cognitives sont généralement utilisées pour améliorer les performances des tâches que seules les machines peuvent effectuer - des tâches telles que l'achat programmatique de publicités, qui impliquent un traitement des données et une automatisation à une telle vitesse qu'elles ont longtemps dépassé les capacités humaines - de sorte qu'elles ne constituent généralement pas une menace pour les emplois humains.
L'engagement cognitif.
Les projets qui engagent les employés et les clients en utilisant des chatbots de traitement du langage naturel, des agents intelligents et l'apprentissage automatique étaient le type le moins courant dans notre étude (représentant 16% du total). Cette catégorie comprend :
des agents intelligents qui offrent un service client 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, traitant un éventail large et croissant de problèmes allant des demandes de mot de passe aux questions d'assistance technique - le tout dans la langue naturelle du client ;
des sites internes pour répondre aux questions des employés sur des sujets tels que l'informatique, les avantages sociaux et la politique des ressources humaines ;
les systèmes de recommandation de produits et de services pour les détaillants, qui augmentent la personnalisation, l'engagement et les ventes - généralement en utilisant un langage riche ou des images ; et
les systèmes de recommandation de traitements médicaux qui aident les prestataires à créer des plans de soins personnalisés tenant compte de l'état de santé de chaque patient et des traitements antérieurs.
Les entreprises de notre étude ont eu tendance à utiliser les technologies d'engagement cognitif davantage pour interagir avec les employés qu'avec les clients. Cela pourrait changer à mesure que les entreprises se sentent plus à l'aise pour confier les interactions avec les clients à des machines.
Plus d'information :
Visitez le site Ia Nice : Intelligence Artificelle Et Data Science Bravrez : https://www.bravrez.fr
Ville : tourisme Nice
Tag :
IA Nice : intelligence artificelle et Data science BravRez, ia, nice, sophia, machine learning, data science, nlp, sémantique, analyse stratégique, aide à la décision, intelligence artificielle, statistique
Nice
