DIAGNOSTIC DATA & IA
Si vous souhaitez évaluer le potentiel des données de votre entreprise, si vous ne savez pas ce qui est faisable aujourd’hui avec les technologies de l’état de l’art ou si vous voulez avoir conscience des risques et opportunités que l’Intelligence Artificielle présente pour votre activité, nous vous recommandons de commencer par un diagnostic data.
Les experts de Scopeo vous accompagneront à travers plusieurs étapes :
- Identification des données à disposition en interne, dans le domaine publique et de sources privés
- Définition de quelques applications qui répondraient au mieux à vos enjeux
- L’écriture d’un plan d’action réalisable avec un ROI mesurable
Grâce à notre approche itérative et à notre expérience dans des secteurs d’activité variés, vous aurez une idée fiable des options qui s’offre à vous pour tirer le meilleur parti de vos données.
Méthodologie du diagnostic Data & IA
Phase 1 : évaluation
Investigation
En demandant l’accès aux bons interlocuteurs, c’est-à-dire les experts métier d’une part et les responsables de l’IT d’autre part, nous prenons connaissance des enjeux de l’entreprise, de ses activités et de ses flux de données. Nous demandons une description de l’infrastructure et des idées d’applications déjà identifiées, et examinons en profondeur les activités clés, les atouts uniques, la position sur le marché, les ressources disponibles et la digitalisation. L’objectif est d’évaluer la maturité de l’entreprise sur le front de la data et identifions les lacunes principales, les potentiels de création/perte de valeur (risques et opportunités), notamment concernant l’évolution du marché, la croissance et l’apparition de nouvelles données et modèles économiques et les chantiers à mettre en œuvre
Accès aux données complètes et exploration
Nous demandons un accès total aux données disponibles afin d’explorer leur contenu et déterminer la qualité et la quantité de signal. Nous transformons et visualisons les données pour répondre à nos questions avec des analyses statistiques multi-variées. Il ne s’agit pas de produire un algorithme à ce stade, mais simplement d’estimer l’information contenue dans les données. Dans le cas d’une application d’intelligence artificielle s’appuyant sur des algorithmes très matures, nous allons procéder à des essais pour estimer la performance de ces algorithmes sur les données du client.
A la fin de cette phase, nous avons identifié les principaux potentiels d’exploitation des données et des technologies d’intelligence artificielle qui sont en lien avec l’activité et la situation du client.
Phase 2 : définition du cadre
Dans cette phase, nous cherchons les projets à forte valeur ajoutée pour la société cliente et évaluons les risques associés. L’objectif est de proposer un projet de stratégie de rupture pour le client et pas une application gadget.
Co-construction
Les conditions de mise en œuvre d’un projet de rupture sont établies en orchestrant une réflexion conjointe avec la direction pour identifier les axes prioritaires de transformation. Nous identifions un ou plusieurs scénarios d’utilisation de l’IA en effectuant un examen des options, en évaluant les indicateurs clés et en formalisant les défis à relever.
Conditions de la réussite
Pour chaque projet identifié, nous faisons l’inventaire des conditions nécessaires à sa mise en œuvre : contraintes sur les données, sur l’infrastructure IT, contraintes légales, confrontation rapide à l’utilisateur, niveau de performance minimal à obtenir, autorisations à avoir… Cette étape permet de mettre un projet face à l’ensemble des tâches, conditions, obstacles et difficultés qui devront être adressées lors de son développement.
Impact de la réussite
Nous discutons avec le client et chiffrons l’impact des applications identifiées, estimons de façon approchée l’ampleur des travaux impliqués et de leurs coûts et choix d’un nombre réduit de projets IA pour maximiser le retour sur investissement.
A la fin de cette phase, nous avons choisi un ou plusieurs cas d’usage de projet en intelligence artificielle.
Phase 3 : roadmap
Inventaire des travaux
Nous faisons l’inventaire des données à collecter et des travaux d’annotations éventuels à réaliser ainsi que les contraintes importantes pour la constitution d’un jeu de données d’entraînement de qualité.
Nous faisons ensuite l’inventaire des travaux à réaliser pour mettre en place un MVP (“Minimum Viable Product”) et estimons de façon plus précise le coût. Nous identifions une ou plusieurs méthodes selon le niveau de maturité des technologies visées.
Recommandations et écriture d’un plan d’action
En se basant sur les analyses précédentes, nous établissons un plan d’action pour optimiser la gestion des données si nécessaire, et définissons les transformations requises pour mettre en œuvre les scénarios d’utilisation de l’IA identifiés. Ce plan inclut la priorisation des projets, l’évaluation des risques et opportunités, et la planification de la mise en œuvre. Nous mettons ainsi en place une roadmap de développement projet depuis l’état actuel du projet à la mise en production d’un MVP en faisant apparaître clairement les étapes bloquantes et les dépendances du projet.
Nous émettons des recommandations qui visent à donner au dirigeant les informations nécessaires pour avancer vers des étapes ultérieures, comme une étude de faisabilité ou le lancement d’un projet stratégique.
A la fin de cette phase, le client dispose d’une roadmap pour mettre en place sa stratégie de rupture avec un ou plusieurs cas d’usage à essayer, et toutes les cartes en main pour la mise en œuvre, soit avec Scopeo si cela est pertinent et qu’il le souhaite, soit par une méthode alternative (internalisation, intégration d’un outil sur étagère…)
F.A.Q.
Vous n’avez besoin de rien en particulier, mais vous devez être prêts à nous consacrer quelques heures par semaine pour répondre à nos questions et nous donner accès aux données utiles.
Le tarif d’un Diagnostic Data & IA complet est de 13 000 euros HT.
Parlez-nous de votre situation pour tester votre éligibilité.
Le diagnostic Data & IA a pour objectif de lever le voile sur les risques et opportunités et de construire un plan d’action pour lancer un ou plusieurs projets d’applications data et/ou IA.
Oui ! La BPI propose une subvention pour le Diagnostic Data & IA.
Le diagnostic IA est conçu pour évaluer l’état actuel de l’infrastructure IT, des compétences et des processus de l’entreprise par rapport aux possibilités offertes par l’intelligence artificielle. Il permet d’identifier les domaines potentiels d’amélioration et d’innovation grâce à l’intelligence artificielle, d’évaluer la maturité de l’entreprise en matière de structuration des données, et de définir une stratégie pour intégrer efficacement l’intelligence artificielle dans les opérations. Ce diagnostic aide à comprendre les défis, les risques et les opportunités associés à l’adoption de l’intelligence artificielle.
Le diagnostic IA s’adresse en priorité aux entreprises de tailles moyennes et de tous secteurs d’activité qui souhaitent explorer ou améliorer leur utilisation de l’intelligence artificielle. Il est particulièrement utile pour les dirigeants d’entreprise, les responsables informatiques (DSI) et innovation (DI) et les décideurs qui envisagent d’intégrer l’intelligence artificielle dans leurs processus. Ce diagnostic est en particulier très pertinent pour les entreprises qui sont au début de leur parcours d’IA et cherchent à comprendre comment elles peuvent bénéficier de cette technologie.
L’intelligence artificielle est une expression dont les contours sont assez flous, mais on pourra différencier les Intelligences artificielles en fonction :
– de ce qu’elles prennent en entrée (image, texte, tableaux excels, son…)
– de la tache qu’on leur demande (question-réponse, segmentation, détection, prévision…)
– du type d’algorithme utilisé (réseaux de neurones, gradient boosting, modèles auto-régressifs…)
Les avancées récentes de l’IA générative ont dévoilé au monde le potentiel important de gains de productivité et d’efficacité de ces outils mais de nombreux autres types d’algorithmes existent et peuvent également avoir un impact significatif sur la transformation d’une entreprise.
L’intelligence artificielle peut être définie comme la simulation de l’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Elle implique le développement de systèmes capables d’apprendre, de raisonner, de percevoir, de comprendre le langage humain, et de résoudre des problèmes. Cette définition englobe une large gamme de technologies, d’algorithmes et de techniques, allant de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel à la robotique et à l’analyse prédictive. L’IA vise à augmenter les capacités humaines et à automatiser les processus pour une efficacité accrue et de nouvelles possibilités d’innovation.