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Quel logiciel pour faire de l'intelligence artificielle ?

Dans ce billet, nous allons essayer d'expliquer les termes les plus importants en rapport avec l'intelligence artificielle. Nous aborderons également les avantages que vous pouvez tirer de l'utilisation d'un logiciel d'IA pour votre organisation, puis nous fournirons des exemples de logiciels d'intelligence artificielle que vous pourriez déjà utiliser.

Qu'est-ce que l'illustration du logiciel ai
Qu'est-ce que l'illustration du logiciel ai
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Qu'est-ce que l'IA ?

L'intelligence artificielle peut être appliquée à tout ce qui a des caractéristiques semblables à celles de l'homme ou qui présente une similitude avec ce que nous considérons comme l'équivalent humain d'un robot. Ce n'est qu'à moitié correct - l'intelligence artificielle, à la fois la science et l'ingénierie des machines qui sont "intelligentes". L'accent est mis sur les programmes qui imitent ou surpassent l'intelligence humaine. Les définitions suivantes devraient vous aider à comprendre la complexité et les applications de l'IA.

Apprentissage automatique: L'apprentissage automatique est un logiciel d'IA qui vous donne la capacité d'apprendre et de développer à partir de l'apprentissage en le programmant manuellement. L'apprentissage automatique se concentre sur le développement d'applications capables d'accéder aux données de sources de données synthétiques ou réelles et de les utiliser pour faire des découvertes par elles-mêmes. La capacité d'apprendre à repérer des modèles dans les algorithmes de données peut aider à faire de meilleurs choix dans un avenir proche. L'objectif du ML est de développer une technologie qui fonctionne et se développe sans intervention humaine.

Traitement du langage naturel Les machines artificielles intelligentes analysent, décodent et comprennent le langage humain dans n'importe quelle situation pour des tâches automatisées. Par exemple, répondre à des questions, résumer des informations, naviguer et traduire. L'analyse de la sémantique et de la syntaxe est nécessaire pour comprendre la structure et les mots qui s'y rapportent dans le cadre du traitement du langage naturel.

Les réseaux neuronaux artificiels sont des réseaux qui ont été influencés par les réseaux neuronaux naturels qui composent le cerveau des animaux. Il s'agit d'unités connectées, également appelées nœuds de neurones artificiels, qui représentent vaguement les réseaux neuronaux du cerveau humain.

qu'est-ce que l'illustration du logiciel ai
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Qu'est-ce qu'un logiciel d'IA ?

Contrairement à l'IA qui, en soi, est un concept large. Les logiciels d'IA peuvent être identifiés et directement reliés à des capacités technologiques spécifiques. Un logiciel d'IA, par exemple. L'intelligence artificielle est la capacité des machines à imiter ou à dépasser l'intelligence humaine, mais avec une intervention minimale.

Les capacités des logiciels d'IA comprennent l'apprentissage automatique, la reconnaissance vocale et vocale, l'assistant virtuel, les plateformes de veille stratégique, et bien d'autres encore. Les logiciels qui utilisent l'IA atteignent des niveaux d'intelligence par l'étude de divers modèles de données et d'idées, qui changent continuellement grâce à l'apprentissage d'algorithmes, ce qui rend les logiciels plus "intelligents".

Trois types d'illustration de l'IA
Trois types d'illustration de l'IA

Trois types d'IA

Automatisation des processus

La RPA également connue sous le nom de Robot Process Automation est l'exécution automatisée d'activités physiques et numériques impliquant des opérations, des transactions financières transactionnelles, ainsi que le traitement de questions. La RPA fait appel à deux technologies - l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour contrôler et automatiser les processus avec quatre phases clés : la conception, les tests de développement, le déploiement et la maintenance.

  • Le processus de collecte et de planification des objets automatisés et testés, et la finalisation de la méthode de mise en œuvre.
  • Le développement est l'élaboration de flux de travail qui automatisent les processus.
  • Test/Déploiement - révèle les pannes imprévues ainsi que les produits sans bogues
  • Maintenance et support - s'assurer que le logiciel peut être utilisé et réutilisé afin de fournir une expérience utilisateur optimale.

Les entreprises qui utilisent la RPA ont constaté une amélioration de la satisfaction des clients en raison d'une réduction du risque de bogue et d'une diminution du risque opérationnel pour les clients. L'automatisation du processus lui-même est un moyen de faire gagner du temps aux entreprises et d'obtenir de bons résultats de manière constante, ce qui en fait un ajout efficace à la panoplie d'outils de toute entreprise.

Cognitive Insight

Utilise des algorithmes de composants d'intelligence artificielle, également connus sous le nom d'"apprentissage profond" pour détecter des modèles dans des quantités massives de données et traduire leur signification pour les entreprises afin d'étudier les informations et d'anticiper les résultats.

L'analytique avec cognitive insights peut être plus flexible et plus efficace que l'analytique traditionnelle. En outre, en agrégeant plus facilement les données grâce à des modèles de formation et des ensembles de données utilisant différents éléments et types de données, les entreprises sont en mesure d'utiliser les données pour élaborer des stratégies spécifiques pour leurs profils et segments de clientèle.

La technologie analyse les données des clients en masse, et pourrait être utilisée pour repérer les fraudes d'identité et enquêter sur les allégations, accélérer l'embauche, créer des publicités personnalisées et une modélisation plus précise des données et prévoir les tendances et les habitudes d'achat.

Les modèles cognitifs peuvent être bénéfiques parce qu'ils sont applicables à de nombreux domaines différents et sont flexibles car ils peuvent être formés pour recevoir des informations nouvelles et externes, ce qui permet aux parties prenantes de prendre des décisions plus éclairées en un temps plus court.

Engagement cognitif

L'engagement cognitif est l'un des types d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage automatique naturel et le traitement du langage pour permettre aux organisations de s'engager auprès de leurs clients et de concevoir des expériences client personnalisées. tratégies. Ce programme peut fournir des expériences positives que les clients vivent lorsqu'ils s'engagent avec des entreprises en se basant sur des connaissances basées sur la cognition.

Par exemple, Starbucks a utilisé cette technologie non seulement pour envoyer des vœux d'anniversaire, mais aussi pour vous inciter à acheter son café. Ils peuvent également offrir des avantages à un sous-ensemble de clients. L'entreprise a observé qu'"en créant une dynamique parmi les clients, on multiplie par deux les dépenses par membre". Au-delà de la personnalisation, le Cognitive Engagement permet aux entreprises d'utiliser des chatbots IA ainsi que des agents intelligents. Ces agents offrent alors une expérience plus humaine aux clients.

Illustration des avantages des logiciels d'IA
Illustration des avantages des logiciels d'IA

Avantages des logiciels d'IA

Disponibilité 24/7

Contrairement aux agents humains, qui doivent être disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 ou qui ont des temps de pause et ne peuvent pas travailler 24 heures sur 24, les robots d'IA sont toujours accessibles. Les clients ne sont plus limités par les heures d'ouverture des magasins. Au lieu de cela, ils peuvent se connecter sur le web et se rendre dans le magasin à tout moment. Les clients seront guidés par un guide tout au long du processus d'interaction avec votre site web.

Les agents humains peuvent être fixes dans le temps, mais ils peuvent aussi être incohérents. La nature humaine est un peu erratique, car nous commettons des erreurs humaines au cours de notre travail. Les logiciels d'IA sont complètement différents. Les logiciels d'IA sont totalement exempts d'erreurs s'ils sont correctement programmés. Lorsqu'on utilise l'IA, les décisions sont prises en analysant des données collectées précédemment ou des données utilisant des algorithmes.

Ceux-ci entraînent une diminution des erreurs et une plus grande précision des tâches de l'organisation. Les tâches basées sur des processus tels que l'approbation des prêts, la décision de savoir si le client est à bord ou l'identification des fraudes, peuvent être automatisées. Des outils tels que la RPA permettent à ces logiciels de s'adapter et d'être indépendants au travail afin d'atteindre les objectifs de l'entreprise.

Gérer les tâches répétitives avec facilité.

Les modèles d'apprentissage automatique sont capables d'analyser de grandes quantités d'informations, par exemple vos données internes antérieures, pour prédire et proposer la stratégie la plus efficace sur la base de ces informations. Cela fait de cette technologie un outil extrêmement utile pour les entreprises qui évoluent rapidement.

L'équipe de vente d'une entreprise se développe rapidement. Elle n'est pas en mesure de noter correctement les pistes et n'a pas assez de temps pour envoyer des e-mails. Une application qui fait appel à l'apprentissage automatique pourra intervenir pour aider à déchiffrer et à analyser les informations internes sur les pistes, ou les profils des contrats conclus, et entraîner la machine à trier les pistes.

Une étude menée par Hubspot montre que les vendeurs passent 33 % de leur journée à parler à des prospects. Ils consacrent la majorité de leur temps à la création d'e-mails, tandis que 17 % saisissent des données, tandis que 17 % recherchent des pistes et prospectent et participent à des réunions internes et 12 % programment des réunions.

À la lumière de ces éléments, on peut raisonnablement penser qu'il existe de nombreux emplois répétitifs, simples à automatiser, qui peuvent l'être. Des tâches telles que le traitement des données (saisie) ou la planification des appels peuvent être remplacées par un outil tel qu'Einstein, Drift, ou Chili Piper.

Gérer votre temps plus efficacement

Parce que nous sommes si stressés, à la maison et à l'ère du numérique Nous avons tous fait l'expérience d'une boîte de réception pleine. Certains emails importants se perdent dans les boîtes de réception, mais c'est ainsi que cela se passe. Des outils comme Plicca et SaneBox utilisent l'automatisation des processus et l'analyse cognitive pour aider les professionnels à hiérarchiser leurs boîtes de réception. Ces outils offrent une pause significative dans les boîtes aux lettres électroniques et permettent aux employés de trouver le temps qu'ils doivent utiliser pour se concentrer sur les demandes des clients.

Pour qu'une entreprise soit efficace, il n'y a pas de place pour la perte de temps. C'est pourquoi les équipes fonctionnent en utilisant différents "styles" tels que Agile et Scrum. Malgré ces styles, il n'en reste pas moins que l'erreur et les limites humaines empêchent les équipes de réussir. Les logiciels d'IA se sont révélés utiles depuis un certain temps, à l'instar du CRM.

En se basant sur le modèle de l'acheteur ainsi que sur les données d'une entreprise, le modèle déterminera la valeur à vie d'un client. Des outils tels que Atomic Reach fournissent aux équipes de marketing et d'assistance à la clientèle de riches données sur les consommateurs et les performances, comme l'identification, la compréhension et l'anticipation des pics de volume de demandes sur une certaine période ou la projection du nombre d'agents en direct nécessaires pendant les saisons de pointe et le renforcement de l'automatisation pour une plus grande efficacité et des économies de coûts.

Selon une étude d'Accenture, les entreprises peuvent augmenter la productivité de leurs employés de 40% en utilisant l'intelligence artificielle. L'automatisation de la collecte des données ainsi que de l'analyse et de la prise de décision augmentera la rentabilité avec une moyenne de par une moyenne de. En laissant les employés se débarrasser des tâches banales qui les ralentissaient, ils peuvent se concentrer sur des tâches précieuses, comme la tenue de comptes cruciaux, la création de nouveaux contenus ou la formulation de stratégies. Les données de CMSwire indiquent que 65 % des travailleurs sont optimistes et enthousiastes à l'idée d'avoir un compagnon logiciel. La majorité des employés font déjà état d'un rapport chaleureux et agréable avec le travail de l'IA.

Réduction des erreurs

Comme nous l'avons dit, l'intelligence artificielle apporte de nombreux avantages, comme l'automatisation des processus ; cependant, celui qui est le plus significatif est la réduction des erreurs.

Chacune des 10 admissions à l'hôpital entraîne des erreurs en médecine une admission à l'hôpital sur 300 entraîne le décès d'un patient suite à des erreurs médicales. En 2016, une étude de Frost and Sullivan a indiqué que l'intelligence artificielle pourrait réduire les erreurs médicales de 30 à 40 % dans les hôpitaux. Mais, les applications de l'IA ont des applications plus importantes qui ne se limitent pas aux hôpitaux. De nombreuses personnes ont découvert la nécessité d'utiliser l'IA ainsi que des outils d'apprentissage automatique pour détecter et dépister le cancer, analyser les résultats cliniques et améliorer l'accès aux soins de santé, ainsi que l'exploitation et l'automatisation des données pour améliorer l'efficacité des soins de santé et l'expérience des clients. Les modèles d'IA qui sont entraînés fréquemment améliorent leur efficacité et prennent de meilleures décisions, ce qui réduit les erreurs humaines.

Comme pour les hôpitaux, l'intelligence artificielle devient utile et applicable pour une utilisation en cybersécurité. En 2018, les entreprises américaines ont subi des pertes de 1,2 milliard de dollars en raison de failles de sécurité dans la messagerie électronique. "L'hameçonnage" est le fait d'envoyer de faux messages électroniques afin d'amener une autre personne à divulguer des détails personnels. Il s'agit d'une entreprise qui envoie un faux courriel et, boum ! vous vous retrouvez dans tout un fil de messages et vous avez pu accéder à vos informations personnelles. C'est arrivé.

Pour minimiser cette erreur courante, les entreprises ont utilisé des instruments d'intelligence artificielle pour sécuriser les données des clients et des employés, ainsi que pour prévenir la perte de données due à des cyber-attaques. En utilisant la détection d'anomalies, une technique qui consiste à trouver les modèles d'intérêt dans les données (exception ou unicité), le logiciel analysera le contenu des messages et comprendra ce que les utilisateurs communiquent dans les messages électroniques de phishing. L'IA devenant un acteur global de plus en plus efficace dans la lutte contre la cybersécurité, il est essentiel de développer des algorithmes capables d'analyser efficacement et précisément le comportement des personnes ainsi que leurs modèles de communication.

Exemples d'illustration de logiciels d'IA
Exemples d'illustration de logiciels d'IA

Exemples de logiciels d'IA

Les capacités et la gamme d'applications de la technologie de l'IA sont en constante évolution. Selon Gartner, quatre tendances des caractéristiques de l'IA seront potentiellement perturbatrices au cours des cinq prochaines années.

  1. L'analyse augmentée : Utilise le ML pour modifier la façon dont les données analytiques sont présentées - comment elles sont créées ainsi que partagées et consommées.
  2. Gestion augmentée des données : convertit les métadonnées utilisées en rapports et en audits, ce qui constitue le principal moteur de l'IA/ML.
  3. Intelligence continue : Analyse en temps réel qui s'intègre aux processus de l'entreprise pour analyser les données et formuler des plans d'action pour répondre à toute évolution future.
  4. Explainable AIExplainable AI Auto fournit une explication des modèles d'IA en ce qui concerne la précision, les attributs, les statistiques du modèle et les fonctions.

Les entreprises et les exemples ci-dessous sont quelques exemples d'Intelligence Artificielle qui ont le vent en poupe sur le marché.

Tesla

Samsung Nano-Chips Dans le cas où Tesla anticipe la sortie du logiciel d'auto-conduite complète, ils ont décidé de s'associer à Samsung Electronics. Sassmums aidera Tesla en fournissant des nanopuces EUV de haute technologie. Celles-ci seront logées dans la plateforme d'infodivertissement de Tesla. Les puces EUV constituent la base de la technologie utilisée dans le développement de développement d'un véhicule entièrement autonome utilisant les informations entrées par chaque partie du véhicule, puis affichant ces informations sur un écran visuel. Auparavant, Tesla a développé ses propres puces d'IA et s'est associé à NVIDIA en 2017.

Réseaux neuronaux profonds - Il s'agit de regrouper des centaines ou des milliards de neurones en plusieurs couches, puis de les superposer. Cela crée un réseau neuronal capable d'effectuer des tâches complexes comme la classification d'images ou la reconnaissance de la parole. C'est de cette manière que Tesla développe l'algorithme de son Model S/Y/X afin de reconnaître toutes les subtilités qui peuvent être présentes sur les routes et de découvrir le niveau de concentration de la voiture.

Amazon

Alexa est probablement la toute première IA utilisée à la maison. Alexa est une IA basée sur le chat qui utilise notre langue et notre voix pour résoudre les problèmes. Alexa est un appareil domestique complet qui vous permet d'interpréter de la musique, d'établir un agenda, de créer des alarmes, etc. Rohit Prasad, vice-président d'Alexa AI chez Amazon, a décrit les capacités qui ont été récemment développées :

  • Indicateurs d'interaction. Notez les erreurs, puis reliez-les.
  • Être prêt à demander un suivi des questions en cas de manque de compréhension concernant les retours ou les méthodes apprises.
  • Des analyseurs spatiaux de Deep Learning pour identifier les lacunes et découvrir des idées.
  • Des conversations naturelles et pleines d'appréhension
  • Le mode de suivi est utilisé lorsque vous interagissez avec des êtres humains.

Comme pour Tesla, la "puce" ou le processeur est l'élément crucial de la rapidité et de l'efficacité de l'utilisation des technologies d'intelligence artificielle. Lorsque Alexa se développera et qu'une IA capable de parler sera mise au point, les utilisateurs vivront une expérience similaire à celle d'un être humain et pourront chatter avec une voix.

Netflix

Netflix utilise des moteurs de recommandation pour savoir quelles émissions sont les plus populaires. Les moteurs de recommandation sont des instruments de filtrage basés sur des données qui utilisent les informations des utilisateurs ainsi que des algorithmes qui apprennent à filtrer, cataloguer, prévoir et organiser les informations et les produits pertinents pour le consommateur. L'algorithme semble bien fonctionner ; 75 % des clients choisissent des films sur la base de ses recommandations. Comme Netflix a pu appliquer l'algorithme avec succès l'algorithme à une utilisation spécifique, il a également pu appliquer l'algorithme à la personnalisation des œuvres et à la qualité optimale du streaming.

La valeur de ces algorithmes et modèles est essentielle au succès de Netflix. Ils démontrent le potentiel de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle de la bonne manière, en se concentrant sur le consommateur et son expérience en matière de préférences.

Nest

Qu'est-ce qu'un nid exactement ? Nest est une entreprise d'intelligence domestique qui utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour ses produits. Leur gamme de produits est exclusive avec les produits suivants : Nest Cam, Nest Protect (détecteur de fumée) ainsi que le thermostat Nest.

Le thermostat Nest utilise des algorithmes uniques d'apprentissage automatique qui surveillent la température de l'utilisateur à la maison pour obtenir une image de référence précise. En fin de compte, ce sont les informations sur la température qui sont utilisées comme le thermostat avec une matrice pour comprendre l'emploi du temps d'un individu ainsi que la façon dont il veut que sa maison apparaisse. Les capteurs intégrés au thermostat et les emplacements des téléphones cellulaires utilisés par le téléphone permettent aux thermostats de fonctionner selon l'horaire précisément .

Siri

Siri est un assistant vocal alimenté par l'IA qui est disponible sur tous les appareils Apple. Il est similaire à Amazon Alexa. Siri est une voix humaine qui répond aux questions posées lors d'une conversation et apprend des conversations précédentes. Siri utilise l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour interpréter les commandes de l'utilisateur.

La procédure est la suivante : les étapes du processus pour Siri sont les suivantes : Écouter -> Rechercher des informations -> Réfléchir et ensuite parler. C'est ainsi que Siri fonctionne pour de nombreux logiciels de traitement du langage.

Écouter: Siri reconnaît votre voix et la convertit en texte en utilisant un moteur qui décompose votre voix.

Penser : le NLP décompose le contenu et le transforme en une requête, par exemple, le type de requête : emplacement, coût de la gamme et évaluation.

Recherche de données: Siri est alors capable d'effectuer des recherches dans des bases de données pour trouver des résultats qui répondent aux critères de recherche.

Parler - Lorsque les meilleurs résultats ont été obtenus, Siri convertit le texte en parole en utilisant la synthèse vocale, le traitement automatique des langues et les synthétiseurs vocaux.