Le premier pas vers l'intelligence artificielle : les trois applications les plus courantes en entreprise

L’intelligence artificielle devient la pierre angulaire de tous les domaines, mais de nombreuses entreprises ne savent toujours pas comment s’y impliquer.

Certaines personnes regardent ce que font les entreprises axées sur l’IA comme Amazon, Microsoft et Google Cloud et s’inquiètent de ne pas avoir les moyens ou les employés les mieux formés pour imiter ces leaders.

La bonne nouvelle est que grâce aux progrès du matériel et des logiciels, presque toutes les entreprises peuvent démarrer un projet d'IA. Et ils ne sont pas seuls : le marché mondial de l’intelligence artificielle devrait passer de 93,5 milliards de dollars en 2021 à 641,3 milliards de dollars en 2028.

Pour les entreprises qui cherchent à développer leur activité, la première étape idéale est de commencer avec les trois applications les plus courantes : les chatbots, la classification d'images et la prédiction de prix.

Chatbots : l'essor des conversations avec l'IA

Les chatbots font référence aux agents du service client alimentés par l'intelligence artificielle. Un client pose une question au chatbot, et le chatbot recherche des informations provenant de nombreux systèmes et donne une réponse au client.

Les chatbots ont déjà essayé de plaire aux consommateurs, mais les résultats n'ont pas été satisfaisants, mais aujourd'hui, les chatbots ont contribué à améliorer le service et la satisfaction client, et ont permis aux entreprises du secteur d'économiser beaucoup d'argent. Juniper Research estime que les chatbots permettront aux entreprises d'économiser jusqu'à 8 milliards de dollars par an.

Ping An of China est un important fournisseur de services financiers dont le siège est en Chine. Ping An a été l’un des premiers pionniers de l’utilisation des chatbots. Développés et formés sur la base de l'intelligence artificielle, les chatbots conversationnels ont des niveaux élevés de compréhension et de précision et sont capables de répondre à des millions de requêtes de clients chaque jour, permettant ainsi non seulement des économies significatives, mais aussi, et surtout, des niveaux de service client peuvent être améliorés en réduisant les appels. temps d'attente au centre.

Le domaine central des applications d'intelligence artificielle conversationnelle

• Reconnaissance vocale automatique (ASR en anglais) : lorsque nous parlons à un assistant virtuel à la maison ou sur nos téléphones portables, la reconnaissance vocale automatique entre en état de fonctionnement et convertit la parole Converti en texte, les utilisateurs n'ont pas besoin d'utiliser les touches traditionnelles pour saisir.
• Traitement du langage naturel (abrégé en anglais en NLP) : Un pas plus loin que la reconnaissance vocale automatique, le NLP peut être utilisé pour créer des applications qui offrent une interaction transparente entre l'homme et la technologie.
• Texte-parole basée sur la technologie de synthèse vocale : les chatbots utilisent la synthèse vocale pour répondre vocalement aux questions des clients.

Le déploiement d'un chatbot réussi nécessite de la rapidité, de la précision, une parole et un langage personnalisables, et le chatbot doit également être évolutif pour pouvoir répondre à des centaines ou des milliers de demandes de clients lorsque le besoin s'en fait sentir.

Cela semble simple, alors quelle est la difficulté ? La difficulté est que l’ensemble du processus n’est pas une fois pour toutes. Le développement de logiciels précis et rapides nécessite des ajustements constants, ce qui peut avoir de graves conséquences sur le travail des équipes de science des données si elles le font manuellement. Heureusement, un nombre croissant d'outils logiciels sont désormais disponibles pour réduire le temps nécessaire au développement d'un chatbot robuste, qui prenait autrefois des mois et peut désormais être réalisé en quelques jours.

Les équipes peuvent également d'abord améliorer leurs compétences, en utilisant des modèles pré-entraînés comme point de départ, puis créer un chatbot à partir de zéro.

Classification d'images Voir l'ensemble de l'image

La vision par ordinateur (classification d'images) fait référence au processus d'utilisation de l'intelligence artificielle pour regrouper et classer des images dans le but d'augmenter la précision, d'améliorer la sécurité et d'accélérer de nouveaux projets. Par exemple, diverses situations rencontrées lors de la planification d'un trajet ou du contrôle de l'heure des feux de circulation nécessitent une perception en temps réel et des solutions en temps réel basées sur l'évolution des points de données. La vision par ordinateur aide le monde physique à rencontrer le monde virtuel.

Le déploiement de la classification d'images nécessite un modèle d'IA entraîné, qui exécute la charge de travail d'inférence en production et effectue des prédictions.

Les trois étapes suivantes de segmentation, de classification et de détection se déroulent en quelques millisecondes seulement pendant que le système exécute l'inférence.

• Un système typique de classification d'images comprend la segmentation de l'image
• Différentes parties de l'image sont divisées en différentes catégories
• Toute anomalie détectée sera marquée et fournie à l'opérateur

En imagerie médicale, conduite autonome Dans trois domaines, dont automobiles et systèmes de contrôle de la circulation, la classification des images peut aider l'industrie à améliorer la sûreté, la sécurité et la précision. Pour atteindre ces objectifs, l’inférence de l’IA doit être rapide, capable d’obtenir des résultats précis et doit être recyclée régulièrement.

Les entreprises du secteur peuvent développer des compétences pertinentes, créer des systèmes de classification d'images dans des laboratoires gérés et explorer comment créer un flux de travail de science des données de bout en bout capable de déployer des modèles en production tout en exécutant l'inférence.

Découvrez pourquoi la prévision des prix est essentielle

La prévision des prix des matières premières devient de plus en plus difficile dans presque tous les secteurs en raison d'événements imprévus liés à la pandémie, à la politique et aux conditions météorologiques extrêmes.

Ces variables changent constamment et les prévisions de prix basées sur l'intelligence artificielle peuvent aider les entreprises à surmonter les défis, à leur apporter un environnement opérationnel stable et à maximiser leurs profits.

Le modèle de prévision des prix de l'intelligence artificielle doit évaluer certains points de données, et ces points de données différeront selon les applications.

• Les modèles de prévision des prix du covoiturage peuvent prendre en compte des facteurs tels que l'heure de la journée, la météo et les itinéraires géographiques.
• Les modèles prédisant les prix futurs du blé peuvent inclure des données telles que la demande saisonnière, la météo et l'activité politique.

La formation d'un modèle d'IA pour prédire les prix implique un travail de base en science des données, notamment la préparation des données à traiter. Dans l’exemple du covoiturage, la création d’un modèle de prévision des prix impliquerait l’évaluation d’ensembles de données comprenant les points de prise en charge et de dépose, les montants des tarifs, le nombre de passagers, la demande de trajet et éventuellement même la météo.

De même, les modèles de prévision des prix nécessitent l'accès à de grands ensembles de données, qui doivent être traités rapidement avant que les informations ne deviennent obsolètes. La précision et l’efficacité nécessitent des calculs accélérés pour garantir l’exactitude des prévisions. Si l’accélération de la science des données constitue une nouvelle charge de travail pour votre entreprise, il existe des laboratoires qui peuvent aider les équipes à perfectionner rapidement leurs compétences.

Lancement de la première IA

Projets Par où une entreprise peut-elle commencer son parcours vers l'IA ? Développer les compétences nécessaires pour exécuter ces charges de travail d'IA et d'autres critiques ne doit pas nécessairement être coûteux ni nécessiter un retour au monde universitaire ?

Les entreprises désireuses d'étendre leurs capacités d'IA peuvent investir dans les compétences de leurs équipes existantes, ou elles peuvent perfectionner leurs capacités dans une variété de tests virtuels et de « laboratoires d'apprentissage » parrainés par l'entreprise ou par des tiers dans le monde entier.

Une bonne expérience pratique en laboratoire permet aux utilisateurs de voir, de découvrir et d'essayer différents types d'applications d'IA qui peuvent être les plus bénéfiques pour leur secteur spécifique. L'intelligence artificielle peut avoir un impact énorme sur presque toutes les industries ou organisations, comme le développement d'un nouveau chatbot permettant de gagner du temps pour un système de réservation de compagnies aériennes, ou une application de tri d'images qui accélère les opérations d'entrepôt, ou des économies de milliards d'argent dans la vente au détail de produits alimentaires. dollars dans les modèles de prévision des prix, ceux-ci pourraient avoir un impact énorme.

Bien que l'IA soit très précieuse dans les entreprises, tester certaines idées d'applications d'IA peut être gratuit. Alors prenez le temps maintenant d’évaluer par où vous souhaitez commencer et commencez votre voyage en profitant des nombreux laboratoires virtuels gratuits à travers le monde.

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