Une gamme complète de technologies et d’applications d’IA dont peut se doter votre entreprise dès maintenant.

Champs d’application

Cybersécurité

La ville intelligente du futur contiendra des millions, voire des milliards d’appareils électroniques, autant de capteurs recueillant d’énormes volumes de données en temps réel sur la population et les organisations. Les algorithmes d’apprentissage machine peuvent constituer la base d’un système de surveillance de sécurité à grande échelle, capable de détecter, avec un minimum d’intervention humaine, les intrusions dans des systèmes autonomes. L’IA pourra également servir à automatiser toute une panoplie d’opérations visant à sécuriser ces millions d’appareils, comme la gestion de la vulnérabilité et les mesures d’intervention en cas de cyberattaque.


Assurance

Dans l'assurance de dommages, la modélisation de l'exposition d'un client aux événements indésirables dépend généralement d'un très petit nombre de variables. Certains clients paient donc trop, tout en subventionnant les individus courant plus de risques. L'IA génère des prédictions plus précises des événements extrêmes à partir des données disponibles, offrant une souscription et une tarification plus justes.


Gestion du portefeuille financier

Il faut à la fois de la science et de l'art pour construire un ensemble d'actifs qui répond aux objectifs de placement d'un client tout en respectant les contraintes de risques et d'exposition. Les nouveaux développements en recherche opérationnelle combinés aux prévisions avancées peuvent désormais concurrencer l'optimisation des actifs et passifs afin de générer des rendements qui répondent aux besoins futurs, même lorsque le marché est défavorable. Ces techniques peuvent être adaptées à la gestion d'un compte de retraite individuel autant qu'à un régime de retraite complet.


Gestion des risques

L'estimation des risques et les prévisions ont une longue histoire en économétrie. Toutes les institutions financières utilisent des modèles de risque pour gérer leur exposition au marché et leurs besoins en capital. Les progrès des modèles de séries chronologiques non linéaires et des réseaux de neurones récurrents multiplient les types de facteurs de risque qui peuvent être considérés, ce qui entraîne des estimations plus précises et plus fiables.


Solutions de maintenance prédictive industrielle

Dans le domaine de la planification et de la gestion de l’approvisionnement en pièces de rechange, le génie industriel et la recherche opérationnelle servent depuis longtemps de modèles en matière d’usure et de détérioration d’équipement industriel. Des capteurs disséminés dans l’équipement permettent désormais à l’IA d’interpréter des données en série chronologique à fréquence élevée et de faire des prévisions sur les défaillances imminentes, beaucoup plus justes que la moyenne à long terme. Les entreprises peuvent donc prévoir et réduire de manière substantielle le temps d’immobilisation.



Prise de décisions automatisée

Les outils de soutien à la prise de décisions existent depuis plusieurs années déjà, mais l’IA leur a donné une toute nouvelle dimension en leur permettant de s’adapter automatiquement à un éventail croissant de circonstances particulières. La technologie doit évoluer au rythme de la complexification du contexte décisionnel; l’IA donne aux décideurs le temps requis pour résoudre les problèmes et exploiter leur pensée créative.


Publicité algorithmique

Pour affiner leurs campagnes promotionnelles, les publicitaires ont aujourd’hui accès à un volume sans précédent de données comportementales ciblées. L’IA permet d’exploiter ces données tout en préservant la confidentialité des consommateurs et d’assurer une bonne expérience client. Dans un contexte où le volume de décisions est très élevé (à la hauteur de millions de prévisions par seconde) et les contraintes budgétaires très fortes, des services d’expertise sont requis pour générer des résultats économiques mesurables et assurer une gestion en temps réel.


Engagement du consommateur

Un volume croissant de données est désormais accessible pour analyser et prévoir les besoins des consommateurs. L’IA peut jeter un nouvel éclairage sur ces données et surtout permettre aux entreprises d’anticiper les fluctuations du marché en tirant profit des données d’une multitude de systèmes internes, de bases de données tierces et des réseaux sociaux. L’IA permet ainsi de cibler des segments très précis de la clientèle et d’optimiser ses stratégies commerciales.


Service à la clientèle multicanal

L’apprentissage profond a transformé nos capacités de compréhension du langage et de la sémantique et de reconnaissance de la parole. Les centres de service à la clientèle peuvent tirer avantage de cette technologie pour mieux comprendre leur dynamique opérationnelle, résoudre des problèmes et, d’abord et surtout, accroître leur niveau d’exécution, faisant de chaque représentant une indispensable ressource.


Composants IA pour véhicules autonomes

L’industrie du véhicule autonome fait face à plusieurs obstacles, mais l’IA l’aide déjà à résoudre un barrage de problèmes qui aurait été absolument impossible à surmonter il y a quelques années à peine. L’IA peut désormais voir, entendre et naviguer dans des environnements complexes, élargissant du coup le rayon d’action du véhicule autonome.


Création d’effets spéciaux et conception de jeux vidéo

L’évolution de la technologie d’apprentissage profond nous a permis d’exploiter à plein notre capacité de créer des expériences multimédias inédites. De l’imitation de la voix au montage dynamique de vidéos, l’IA nous offre les moyens de créer toutes les illusions rêvées en des temps record et avec un minimum d’efforts.


Fabrication industrielle

La cyber-révolution est en cours et les possibilités d’applications de l’IA dans le domaine de la fabrication industrielle sont plus nombreuses que jamais. Des systèmes nouvelle génération d’assurance qualité, de maintenance prédictive et de planification, dotés de capteurs sophistiqués et d’une puissance informatique accrue, sont maintenant disponibles. L’IA permet de mettre en place des processus de production intelligents et souples, d’améliorer le délai d’exécution et de réduire le taux de pertes et le temps d’immobilisation, et ce tout en renforçant la qualité des produits.


Gestion de la chaîne d’approvisionnement

Avec la fluctuation constante de la demande, des prix et des coûts, une saine planification et de bons processus ne suffisent plus à assurer le succès des entreprises. L’IA est la ressource toute désignée pour demeurer concurrentiel, offrant aux entreprises les outils pour percevoir et évaluer les résultats sur une base continue et y réagir en tenant compte des réussites et des erreurs. L’IA permet aux entreprises d’améliorer leur service tout en réduisant de manière significative leurs coûts d’exploitation.


Négociation algorithmique

Des décennies durant, les courtiers s’en sont remis aux algorithmes pour exécuter de complexes opérations sur les marchés financiers. L’IA a permis de surélever le niveau de sophistication de ces algorithmes pour qu’ils tiennent compte d’un plus grand éventail de facteurs, allant des conditions macroéconomiques à l’humeur des marchés. Les courtiers possèdent désormais un outil plus fiable, à coût inférieur.


Automatisation des processus robotisés

La meilleure façon d’intégrer les anciens systèmes informatiques est souvent d’utiliser un logiciel robot qui simule une saisie de données au niveau de l’interface utilisateur; la plupart de ces outils automatisés requièrent toutefois encore des règles codées manuellement. L’IA permet à ces robots d’apprendre et d’améliorer leur propre code au moyen d’exemples réels, minimisant ce faisant le temps de développement.


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Technologies

Reconnaissance de la parole

Ces dernières années, la précision des systèmes de reconnaissance de la parole, qui convertissent en texte écrit les ondes acoustiques, a connu des progrès fulgurants grâce à l’apprentissage profond. Il y a 10 ans à peine, ces systèmes n’étaient capables de décoder que des phrases brèves employant un vocabulaire simple; aujourd’hui, ils peuvent transcrire avec fiabilité un discours continu contenant un vaste vocabulaire et reconnaître les mots des locuteurs s’exprimant avec un accent étranger.


Systèmes de recommandation évolués

Pour atteindre un taux de conversion élevé en cybercommerce, la clé est de proposer aux consommateurs un ensemble d’articles qu’ils auront envie d’acheter séance tenante. Un système de recommandation efficace doit aller au-delà du traditionnel « Les clients qui ont acheté cet article ont aussi acheté... » : ils doivent pouvoir tenir compte d’un ensemble de facteurs fluctuants comprenant les tendances récentes d’achat, les caractéristiques des produits, les clients inconnus et le cours des marchés.


Systèmes de prévision évolués

Les prévisions en série chronologique jouent un rôle central dans la mise en place d’une chaîne d’approvisionnement efficace. Pourtant, l’état actuel de cette pratique se limite principalement aux prévisions à court terme et à faible valeur prédictive. Les avancées réalisées dans les réseaux neuronaux récurrents ont décuplé les capacités des systèmes, qui sont maintenant à même de transmettre de l’information parmi divers groupes de données apparentées et de calculer l’impact qu’auront de complexes facteurs de causalité.


Reconnaissance d’images

C’est dans le domaine de la vision informatique qu’on trouve sans doute la démonstration la plus éclatante des progrès accomplis en apprentissage profond au cours des cinq dernières années : en 2015, la machine a surclassé l’humain dans la classification d’objets biologiques. Une vaste gamme d’applications industrielles est maintenant disponible, se fondant sur la modélisation pour accomplir diverses tâches comme la classification et la détection d’objets, la segmentation sémantique et la segmentation d’occurrence. Ces capacités peuvent être intégrées à une plus large gamme de fonctions permettant, par exemple, d’effectuer des recherches vocales d’images ou des comparaisons de caractéristiques de produits.


Traitement du langage naturel

On doit aux réseaux neuronaux récurrents l’une des plus singulières percées dans le traitement du langage naturel, élevant la modélisation du langage et la traduction du langage naturel à des niveaux de sophistication sans précédent. En effet, les systèmes de traitement du langage naturel sont maintenant capables de convertir des phrases parlées en valeurs numériques, qui peuvent ensuite être analysées de multiples façons avec un haut degré d’efficacité.


Modélisation prédictive

Discipline analytique, la modélisation prédictive a pour objet d’anticiper des scénarios inédits : « Un client sera-t-il porté à faire l’acquisition de ce service? », « Quelle réclamation soumettra la cliente si sa nouvelle maison est incendiée? » L’IA a bonifié la modélisation prédictive traditionnelle en tirant profit d’un volume de données plus vaste et de variables explicatives plus riches (comme des images et du texte en langage naturel), permettant une caractérisation beaucoup plus nuancée des comportements futurs.


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