Intelligence Artificielle (IA)
L’Intelligence Artificielle est une approche technologique consistant à modéliser, algorithmiquement un comportement proche du cerveau humain pour réaliser des tâches complexes.
Elle se traduit par un outil capable d’apprendre et d’extrapoler.
Notre approche repose sur 3 fondamentaux :
- Base de connaissance : La disponibilité, collecte et mise en qualité des données utiles
- Apprentissage : la réalisation d’algorithmes capables d’apprendre. Leur entrainement avec la base de connaissance
- Déploiement : L’utilisation de l’algorithme entraîné dans un cas d’usage métier opérationnel
L’OFFRE IA
Objectif : Valoriser les données métiers par les mathématiques et les statistiques
L’enjeux de nos clients est de comprendre et valoriser l’information contenue dans leurs données afin d’objectiver des prises de décision par la modélisation des processus/activités métier de leur entreprise.
L’offre ALTEN propose une prise en charge globale de l’ensemble des activités assurée par un dispositif standardisé et performant :
- Compréhension des objectifs métiers
- Collecte et compréhension des données (via la phase exploratoire)
- Préparation des données (nettoyage des données, enrichissement des données…)
- Modélisation (via des algorithmes de statistiques et Machine Learning)
- Déploiement de la solution après validation métier (en partenariat avec les architectes et data engineers pour s’adapter à l’infrastructure de l’entreprise).
Objectif : Extrapoler et prédire
Les méthodes classiques d’algorithmies par arbre de décision ou régressions linéaires montrent leurs limites dans des analyses complexes permettant de rapprocher et prédire des informations.
Pour cela, nos datascientists utilisent des méthodes de Deep Learning consistant à réaliser des réseaux de neurones à qui on apporte une base d’apprentissage et, qui, une fois calibrés servent dans des usages métiers.
Par exemple la détection de fraude bancaire, la reconnaissance d’un piéton sur la route, la prévision des stocks, la prédiction de trafic.
Le positionnement d’ALTEN proche du métier nous conduit à intervenir avec beaucoup d’expertise sur le domaine de l’IA et du Deep Learning, afin de résoudre ou d’apporter une très forte valeur ajoutée à la donnée. Notre offre couvre l’ensemble de la chaîne de valeur du domaine Deep Learning.
- Approche conseil et métier
- Approche construction et expertise
- Développement d’outils opérationnels utilisant les modèles
Objectif : mieux exploiter les données non structurées
Les données non structurées (images, textes, sons…) sont souvent peu exploitées car elles nécessitent des traitements spécifiques à leur nature en plus des traitements métier et des traitements d’analyse de la donnée.
Notre offre de service outillée vise à accompagner nos clients depuis la conception jusqu’à la mise en production de leur chaîne de valorisation de données non structurées.
Nos consultants experts conseillent vos équipes dans :
- La conception de votre chaîne de traitement de valorisation avec une approche globale (métier, analyse et valorisation de données) et spécifique en fonction de la nature de vos données
- La qualification des données en entrée de chaîne
- La mise en place d’une méthodologie d’évaluation
- L’optimisation de la chaîne de valorisation
- La mise en place et la configuration des outils d’automatisation de traitement de données.
Objectif : industrialiser, de la collecte à la restitution
La valorisation du patrimoine Data des entreprises se concrétise par l’opérationnalisation, l’industrialisation de cas d’usages Métiers bâtis à partir d’expertise de Data Management et d’analytique.
Fort de ses expériences dans l’industrie et les services, le Groupe ALTEN accompagne les DSI et les Directions Métiers dans le déploiement à l’échelle d’algorithmes permettant d’améliorer le pilotage des activités, l’expérience client, la Supply Chain ou en encore la maintenance prédictive :
- Identifier les sources de données d’intérêt ainsi que leur fréquence de collecte
- Préconiser et déployer l’architecture Data adaptée à votre environnement socle ou cible pour opérationnaliser vos solutions d’IA
- Automatiser les différentes composantes du projet : les flux, les développements orientés objet
- Mettre en place un suivi de performance pour une meilleure actualisation
- Apporter une amélioration continue avec un ré-entrainement automatique des modèles (réduction des coûts)
- Préparer une prise en main et une utilisation quotidienne par les métiers (acculturation IA)
L’automatisation de ce « pipeline » aboutit généralement au développement d’applications « web produit » permettant de fournir aux utilisateurs des nouveaux moyens de pilotage et d’analyse plus performants notamment sur les axes de la personnalisation (self BI), de temps réel et du multi-device.
PROPOSITION DE VALEUR
NOS PARTENAIRES DANS L’IA
EXEMPLES DE PROJET
Classification semi-supervisée des non-conformités
Sur une ligne d’assemblage, des centaines de non-conformités sont saisies, évaluées et classifiées chaque jour. Cette activité chronophage est effectuée par de nombreux qualiticiens et génère un grand nombre de catégorisations (définies par le jugement de chaque intervenant).
ALTEN a réalisé un outil en Python et Pyspark qui a permis aux équipes Qualité de l’avionneur de disposer d’une solution complète clé en main.
Projet de R&D Interne dans le domaine de la Banque Finance et Assurance
Conception d’un bot conversationnel pour faciliter le conseiller financier dans l’analyse des données lui permettant de faire une recommandation d’achat / vente de titres à son client final.
L’équipe de la Direction de l’Innovation d’ALTEN (DIN), composée de Data Scientists et d’experts en Traitement du Langage Naturel (TLN), ont interfacé le bot à différentes sources de données pour :
- Agréger des données métier et présenter un premier niveau d’analyse,
- Préparer des tableaux de bord métier dynamiques,
- Générer dynamiquement des rapports de veille et d’ambiance.
Le projet s’est focalisé sur :
- L’intégration de briques de reconnaissance / synthèse de la voix,
- La modélisation d’une ontologie métier,
- La collecte, l’extraction et le résumé d’articles,
- La représentation des données d’ambiance sous forme de graphes,
- L’analyse de sentiment des données d’ambiance.
Le projet a mis en évidence la puissance du langage naturel dans la manipulation de données hétérogènes issues de systèmes métier et de sources externes et a atteint l’objectif de redonner la main au métier dans l’analyse de ses propres données sans être un expert BI.
Détection d’arthrose à partir d’IRM – Prédiction du stade et de l’évolution de la maladie
LINCOLN, filiale spécialisée d’ALTEN, est intervenue auprès d’équipes chargées d’analyses dans les maladies PIT maladie immuno-inflammatoires.
L’intervention de nos experts IA a permis la réalisation d’un outil permettant de détecter automatiquement l’arthrose à partir d’IRM de genoux.
