Apporter les approches scientifiques SOTA à l’industrie

Examinons tous les avantages et inconvénients d'être un pionnier dans le secteur de l'apprentissage automatique et d'introduire les approches SOTA dans votre entreprise.

Chez AI Superior, nous croyons fermement qu'il est essentiel de suivre les découvertes académiques les plus récentes en matière de ML, de connaître les méthodes d'apprentissage automatique récemment proposées, les ensembles de données de formation et tout ce qui est important pour que vos projets de ML continuent de générer des revenus.

Pourquoi nous avons besoin de l’apprentissage automatique scientifique SOTA

L’unicité est ce qui fait des entreprises des acteurs forts. Dans le secteur de l’apprentissage automatique, le niveau de concurrence n’était pas si élevé il y a dix ans, lorsque seules quelques startups osaient travailler avec le ML. Mais de nos jours, alors que le ML lui-même devient SOTA pour les entreprises gourmandes en données, il devient de plus en plus important d'avoir une longueur d'avance sur vos concurrents.

La communauté scientifique génère constamment de nombreuses découvertes prometteuses. Tous ne se lanceront pas bientôt dans l’industrie. Vous devriez y voir l’occasion de découvrir une nouvelle découverte que personne d’autre dans l’industrie n’a encore découverte.

N’oubliez pas que ces découvertes naissent souvent au cœur d’une université de premier plan qui a rassemblé les meilleurs esprits scientifiques et beaucoup d’expériences pertinentes. Vous pouvez exploiter les résultats obtenus dans un environnement unique que vous ne pourrez jamais recréer. Et, la plupart du temps, les articles universitaires sont disponibles gratuitement ou pour une somme modique.

Lorsque vous parvenez à adopter SOTA ML dans votre entreprise, vous pouvez vous attendre à une sérieuse amélioration des performances de votre entreprise. De nouvelles approches vous permettent d'élargir la gamme de vos services, d'attirer de nouveaux clients et de transformer les clients existants en clients fidèles à long terme. Vos clients sauront que vous proposez quelque chose qui se démarque et les aide à être plus performants.

De plus, avec SOTA ML, vous pouvez commencer à résoudre des problèmes qui ne pourraient pas être traités efficacement avec les méthodes existantes. Ceci est particulièrement important pour les entreprises de services – comme AI Superior – car cela nous rend plus robustes face à la concurrence tendue du marché. Chez AI Superior, nous travaillons sur divers projets avec des tâches ambitieuses qui ne peuvent souvent être abordées correctement que par les approches SOTA ML.

Enfin et surtout, les découvertes scientifiques ont souvent du mal à atteindre la société, car les communautés universitaires peuvent être quelque peu déconnectées du public plus large. La plupart des résultats sont de trop haut niveau pour avoir un impact direct sur les utilisateurs finaux.

En adoptant l'apprentissage automatique SOTA, vous contribuez à communiquer ces résultats. Vous jouez le rôle d'un modérateur.

Mais restons enthousiastes, mais ne soyons pas trop euphoriques. Quels sont les inconvénients d’être l’un des premiers à adopter SOTA ML ?

Apprentissage automatique de pointe : éléments à prendre en compte

Nous avons déjà dit que vous pouvez bénéficier de connaissances que personne d’autre dans l’industrie ne possède et n’utilise encore. Mais l’inconvénient est que l’adoption de connaissances académiques n’est pas en soi une fin heureuse. Certaines conclusions peuvent s’avérer ne pas être directement applicables à la vie réelle ou être coûteuses à mettre en œuvre.

Pensez simplement à l’espoir que nous avions tous envers les voitures autonomes, et à quel point nous en avons moins maintenant, connaissant tous les problèmes juridiques qui y sont associés.

Être pionnier est toujours un risque. Personne ne l’a encore essayé et le résultat n’est pas sûr. Vous disposez peut-être de la meilleure technologie SOTA ML, mais vous ne savez pas comment la monétiser.

Très souvent, l’une des raisons d’un retard ou d’un échec de mise en œuvre est l’absence de cadres qui devraient vous aider à transformer votre modèle économique en un modèle basé sur le ML. Parfois, vous ne disposez pas d'une technologie de transition capable de relier les approches SOTA ML à ce que vous faites réellement pour les consommateurs finaux. Par exemple, les microcontrôleurs dotés de capacités ML nécessitent une programmation C et ne fonctionneront pas avec d'autres frameworks.

Vous avez également besoin de personnes possédant certaines compétences. Pour adopter une simulation en temps réel à partir d'un article universitaire, vous devrez embaucher une personne titulaire d'un doctorat. Cela nécessite non seulement un investissement financier, mais peut s'avérer difficile pour votre culture d'entreprise d'intégrer des personnes ayant une formation universitaire.

Par conséquent, le principal risque réside dans l’adoption d’approches SOTA ML qui n’ont pas été approuvées et qui ne se sont pas encore révélées commercialement attractives.

Le moyen sûr d'introduire SOTA ML dans votre entreprise

Pour devenir modérateur, vous aurez peut-être besoin d’un autre modérateur. L'équipe AI Superior peut vous aider à trouver de toutes nouvelles approches de ML. Faisant partie de notre service recherche et développement, nous passons en revue les articles académiques récents et identifions ceux dont nos clients peuvent bénéficier. De plus, nous pouvons vous aider à mettre en œuvre les approches SOTA ML que nous trouvons. Par exemple, nous avons aidé Boehringer Ingelheim, une société pharmaceutique à adopter avec succès nouvelles technologies de reconnaissance d'images. Cela n’a pas seulement un impact sur l’entreprise mais aussi sur la société puisqu’elle a reçu un outil puissant pour le diagnostic du cancer.

Conclusion

Dans quelle mesure devriez-vous suivre les derniers développements scientifiques en tant qu’entreprise d’apprentissage automatique ?

C'est une décision difficile, car une plus grande mesure peut signifier plus d'efforts pour votre équipe existante ou la nécessité d'en embaucher une nouvelle.

Le résultat n'est pas garanti mais peut avoir un impact très positif sur votre entreprise et votre communauté.