Intelligence Artificielle : du NLP au Deep Learning
L’Intelligence Artificielle n’est plus une hypothèse de travail mais un enjeu majeur de transformation pour tous les secteurs d’activité de ce début de siècle.
Notre Expertise en logiciels en Intelligence artificielle
Les réseaux de neurones NLP : quelle efficacité ?
Que recherchent nos clients ? Une aide à la décision efficace et adaptée. En réponse, nous couplons apprentissage et expertise déclarative (Machine Learning et moteur de règles – BRMS). Ça marche et c’est très pertinent !
Les réseaux de neurones (NLP) sont un parfait exemple de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le quotidien professionnel de nombreux secteurs. Il s’agit de mettre en place un apprentissage à partir d’une technologie très ancienne mais actuelle : les réseaux de neurones qui reproduisent le fonctionnement des neurones de notre cerveau sous forme logiciel. Ainsi, cela permet à la machine de reconnaître le traitement du langage naturel (équivalant à une unité de traitement). Etant l’une des principales applications de l’intelligence artificielle, le NLP est à la croisée entre les sciences cognitives, linguistiques, statistiques et de codage. Grâce à leur intelligence, ces réseaux de neurones sont capables d’imiter le cerveau humain pour comprendre et produire du langage.
De nombreux domaines et technologies sont associés à l’intelligence artificielle et sont de plus en plus utilisés dans le quotidien des entreprises qui souhaitent être en avance sur le temps tels que les réseaux de neurones, le machine learning ou deep learning et bien d’autres applications de l’intelligence artificielle permise grâce à l’ingénierie logicielle…
Du Deep learning au Machine learning
Exemple logiciels intelligence artificielle
Le Machine Learning est un exemple d’intelligence artificielle et qui consiste en l’apprentissage automatique. Il permet de résoudre des problèmes trop complexes pour l’homme ainsi que de de réduire les marges d’erreur et faire gagner du temps.
Le Deep Learning lui va plus loin puisqu’il s’agit d’un apprentissage en profondeur ou « apprentissage profond ». Il est une technologie dérivée du Machine Learning et s’en différencie par sa capacité à prendre des décisions et à apprendre de façon autonome. Le Deep Learning repose sur la technologie des réseaux de neurones nlp ainsi que la reconnaissance d’images.
Il est essentiel de veiller au bon traitement de ces données pour assurer une productivité maximale ainsi que le bien-être de chaque collaborateur de l’entreprise selon les données de :
- Production
- Gestion des salariés
- Approvisionnement
- Savoir-faire etc.
Mais aussi les données visant à améliorer les performances de l’entreprise et la relation client :
- Flux d’information généré par les clients, fournisseurs, entités administratives ou gouvernementales…
- Flux émanent de veille d’information (technologiques, sociétales, légales, contextuelles…)
Avoir un bon logiciel système d’information (SI métier) vous permettra donc d’anticiper les mutations (sociétales et technologiques principalement) et d’améliorer votre productivité et votre compétitivité.
Les enjeux des logiciels en intelligence artificielle
L’intelligence artificielle a révolutionné les secteurs industriels et tertiaires par sa meilleure productivité que l’homme sur certains domaines d’application métier. Elle trie les données, facilite la communication et digitalise nos écosystèmes. Mais elle permet également :
Une donnée de qualité
Une meilleure prévision et anticipation
Un accroissement de la performance et de la satisfaction client

TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL
Echanger dans un dialogue, c’est d’abord comprendre le sujet avant d’apporter une réponse pertinente. Nous faisons de l’analyse sémantique de langage naturel (NLP). Nous couplons des briques de Speech To Text (STT) et Text To Speech (TTS) aux agents conversationnels pour améliorer la fluidité de l’échange.

RECONNAISSANCE ET TRAITEMENT D'IMAGES
Dans un marché de systèmes de sécurité en pleine expansion, la reconnaissance d’images alliée au machine Learning améliorent la reconnaissance faciale.

MACHINE LEARNING / ANALYSE PREDICITIVE
Concevoir et mettre en place des algorithmes d’analyse prédictive s’exécutant sur un grand volume de données de qualité. L’évolution des technologies d’apprentissage automatique (Machine Learning / Deep Learning) couplées au Big Data prend tout son sens dans cet objectif de prédiction et d’anticipation.
Notre point d'orgue : l'IA hybride
Et si la solution était une IA hybride ? Revenir aux bases et à l’expertise du système expert (IA symbolique) alliée à l’efficience du Deep Learning/ Machine Learning, telle est la direction que prend Pacte novation dans la construction d’une expertise IA hybride.
Il s’agit donc d’allier raisonnement et apprentissage intelligents afin de rendre les systèmes d’aide à la décision plus productifs en combinant la transposition d’une expertise métier (les moteurs de règles) avec un modèle d’apprentissage profond.
Pour lutter contre le phising
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