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L'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 IA

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 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. 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.

Intelligence Artificielle exemples

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 encore…

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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.

 
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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.

 
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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.

 

Soyez en avance sur votre temps

INNOVATION

100%

Deep learning machine learning

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.

ia traitement images

Les enjeux de l'IA

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

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