Services de conseil en IA

L'IA ou intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui se concentre sur la conception et la création de machines qui imitent l'intelligence humaine et réagissent et pensent comme les humains. Le plus grand avantage de l’IA est qu’elle peut traiter une quantité importante de données d’une manière que nous ne pouvons pas traiter. Et si nous lui fournissons suffisamment de données, il peut prendre des décisions, reconnaître des modèles et même porter des jugements semblables à ceux des humains.

Aujourd’hui, l’IA est au cœur d’applications telles que la classification et la reconnaissance d’images, ainsi que de nombreux systèmes de prédiction, tels que les systèmes de feux tricolores. Des voitures autonomes aux chatbots IA comme Bard de Google, Alexa d'Amazon et Siri d'Apple en passant par les outils d'IA générative comme ChatGPT, DALL-E et Midjourney, l'IA fait désormais partie de notre vie quotidienne.

Le conseil en IA implique de travailler avec des entreprises pour comprendre comment l'IA peut être appliquée à leur secteur et d'élaborer une stratégie pour la mettre en œuvre. Son objectif principal est d’éliminer les obstacles à l’adoption de l’IA en raison de l’accès limité à l’expertise et du coût élevé de création d’applications d’IA.

Les services de conseil en IA aident les entreprises à libérer le véritable potentiel de l’IA et à découvrir comment elle peut stimuler la croissance et améliorer les opérations. C’est également nécessaire parce que :

• L’IA est non seulement complexe, mais elle évolue également constamment, ce qui rend difficile pour les entreprises de comprendre comment la mettre en œuvre pour leur cas d’utilisation.
• De nombreuses entreprises ne parviennent pas à exploiter le véritable potentiel de l’IA ou ne savent pas comment l’appliquer à leur secteur spécifique.
• La mise en œuvre de l’IA n’est pas seulement coûteuse : elle nécessite beaucoup de temps et de ressources, et pour garantir que les entreprises tirent le meilleur parti de leur investissement, elles ont besoin des conseils d’experts.

Chez AI Superior, nous exploitons un moteur d’IA robuste et des algorithmes avancés pour fournir des informations précieuses et garantir des résultats transformateurs.

Un consultant en intelligence artificielle est quelqu'un qui aide les entreprises à comprendre l'IA et leur fournit des conseils complets sur la mise en œuvre, la maintenance et l'optimisation de solutions basées sur l'IA. Ces professionnels travaillent auprès de grandes et petites entreprises et effectuent diverses tâches, telles que :

• Évaluer le potentiel de l’IA pour une entreprise
• Identifier et déterminer comment l'IA peut stimuler la croissance et améliorer les opérations
• Développer une stratégie globale de mise en œuvre de l'IA basée sur les besoins de l'entreprise
• Aider à sélectionner, intégrer, personnaliser et déployer des modèles d'IA
• Aider à l’optimisation des solutions d’IA pour améliorer le retour sur investissement et les performances
• Fournir un support et une maintenance continus pour les systèmes d’IA
• Gérer différents projets basés sur l'IA
• Élaborer des stratégies futures pour permettre aux entreprises de se développer

Les activités de conseil en IA peuvent être divisées en cinq catégories :

Stratégie de développement: Les activités de développement de stratégie consistent à évaluer l'état de préparation de votre entreprise à l'adoption de l'IA et à élaborer un plan d'action. Les consultants en intelligence artificielle organisent généralement des réunions avec les clients pour déterminer les domaines d'intégration de l'IA et répertorier les outils nécessaires à l'adoption. L'objectif ici est de créer les pipelines de données et l'infrastructure informatique nécessaires pour intégrer l'IA aux systèmes existants de l'entreprise et assurer le développement de systèmes d'IA qui garantissent l'adhésion positive des utilisateurs.

Preuve de concept : Déterminer la faisabilité et l’impact d’une solution d’IA avant de la mettre en œuvre à plus grande échelle est essentiel. De nombreux projets d’IA sont finalement abandonnés faute d’évaluation. C'est pourquoi nos consultants en IA testent d'abord un système à petite échelle pour vous aider à choisir une solution viable commercialement, réduisant ainsi le risque d'échec.

Mise en œuvre: Une fois qu'un plan est en place et qu'une solution d'IA est jugée viable, la société de conseil en IA travaille à la mise en œuvre du projet. Cela implique de créer le cadre nécessaire, de sélectionner et de personnaliser le modèle, ainsi que d'intégrer la solution d'IA au système existant.

Optimisation: Les consultants en intelligence artificielle optimisent en permanence les modèles déployés pour améliorer la qualité des résultats et garantir le meilleur retour sur investissement.

Entretien: Les activités de maintenance impliquent généralement de vérifier régulièrement les erreurs des systèmes et de mettre à niveau les fonctionnalités pour garantir que les entreprises fournissent des services de premier ordre aux clients utilisant l'IA.

Le prix du conseil en IA peut varier en fonction de la portée, des exigences et de la complexité du projet. D'autres facteurs tels que les besoins de personnalisation, la disponibilité des données et les exigences d'intégration influencent également le prix. Même si nous ne pouvons pas fournir un chiffre exact à l'avance sans connaître le projet, nos services de conseil en IA démarrent généralement à partir de quelques milliers d'euros et peuvent monter à partir de là en fonction de la nature de votre projet. Nous disposons d'un modèle de tarification transparent et proposons des options de tarification flexibles ainsi que des plans de développement d'IA fixes pour les startups.

Le cycle de vie d'un projet IA est une approche structurée pour le développement de solutions d'IA qui suit le cycle de développement logiciel existant tout en abordant les défis uniques que présentent les projets IA/ML. Le cycle de vie comprend plusieurs phases, chacune avec ses propres objectifs, objectifs et critères d'assurance qualité, qui doivent être respectés avant que le projet puisse passer à l'étape suivante. Les étapes du cycle de vie d’un projet IA sont :

Collecte et analyse des exigences : Cette étape implique de comprendre le problème et comment une solution d’IA peut aider. Les exigences, les objectifs et les contraintes du projet sont couverts à cette étape.

Analyse, acquisition et préparation des données : L'équipe analyse les données existantes qui seront utilisées pour la formation et l'évaluation du modèle d'IA. Les pipelines de collecte, de nettoyage et de prétraitement des données sont conçus pour garantir la qualité des données.

Développement d'un modèle: Cette étape implique le choix des bons algorithmes, la configuration des paramètres et des hyperparamètres, la formation du modèle à l'aide des données préparées à l'étape précédente et l'expérimentation pour obtenir les meilleurs résultats.

Validation prospective : À cette étape, les performances du modèle sont évaluées pour garantir qu'il répond aux critères prédéfinis et au niveau de fiabilité et de précision souhaité.

Déploiement du modèle : Le modèle développé et le pipeline de données sont ensuite intégrés dans l'environnement cible (processus client). Cela peut impliquer une gamme d'activités, notamment l'intégration du modèle aux systèmes existants, la garantie de l'évolutivité, le test du système intégré pour vérifier sa fonctionnalité et la résolution de tout problème pouvant survenir.

Validation rétrospective : Le modèle est testé et validé une nouvelle fois dans l’environnement de production pour garantir qu’il répond au standard de qualité souhaité.

Suivi & optimisation : Le modèle d'IA est constamment surveillé pour ses performances et pour s'assurer qu'il n'y a pas d'anomalies. Des améliorations et des mises à jour sont effectuées régulièrement pour améliorer les capacités du modèle et garantir qu'il répond aux besoins changeants de l'entreprise.

Le temps nécessaire pour terminer le cycle de vie d'un projet d'IA dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment la disponibilité des données, la complexité du problème que vous souhaitez résoudre et l'évolutivité que vous recherchez. Cela peut prendre de plusieurs semaines à quelques mois. Nous pourrons vous donner une meilleure estimation de temps une fois que nous en saurons plus sur vos besoins.

Les données sont essentielles à tout projet d'IA : elles sont nécessaires pour former des modèles et leur permettre d'effectuer des tâches spécifiques telles que la prédiction de choses et de modèles d'apprentissage. Sans données, il est impossible de former un modèle d'IA précis et performant qui réponde à vos besoins. Théoriquement, vous pouvez utiliser des données réalistes générées de manière aléatoire pour créer un prototype, mais la pertinence, la qualité et la quantité des données influencent grandement les performances d'un système d'IA. Et si vous souhaitez intégrer et mettre en œuvre avec succès l’IA dans votre entreprise, des données suffisantes et pertinentes de haute qualité sont essentielles.

Les données nécessaires à l’IA dépendent de la nature de votre projet et des objectifs que vous souhaitez atteindre. Par exemple, vous aurez besoin de données textuelles pour la PNL, de données d'image si votre projet implique une vision par ordinateur ou de données de capteurs pour les applications IoT. Quel que soit votre cas d'utilisation, les données doivent refléter avec précision les scénarios du monde réel que l'IA finira par rencontrer pour obtenir un modèle hautement fiable.

Généralement, les données dont vous avez besoin peuvent être divisées en quatre catégories :

• Données de formation qui représentent le domaine du problème. Il doit être étiqueté pour indiquer les résultats souhaités.
• Données de validation utilisées pour affiner et évaluer le modèle d'IA. Il permet d'optimiser la précision du modèle et d'évaluer ses performances.
• Données de test utilisées pour évaluer le modèle formé. Cet ensemble de données doit être différent des données de formation et de validation pour garantir une évaluation impartiale des performances du modèle.
• Données de production que le modèle déployé utilise pour effectuer ses tâches dans un environnement de production.

Chez AI Superior, nous nous occupons de la préparation des données pour vous. Nous vous aidons à rassembler et à organiser les données, à les nettoyer pour éliminer les erreurs et les incohérences, et à les prétraiter pour les rendre plus adaptées au développement d'un modèle d'IA, afin que vous n'ayez pas à vous soucier de tous ces tracas. Grâce à nos services d'activation des données, nous pouvons vous aider à exploiter la véritable puissance de vos données, vous permettant ainsi d'atteindre vos objectifs avec succès.

Vous pouvez savoir si vous êtes prêt à adopter l’IA dans votre projet en prenant d’abord le temps d’analyser ce qu’est réellement l’IA. Ensuite, analysez les problèmes auxquels vous êtes actuellement confrontés et comment l’IA peut vous aider à les résoudre. Une fois que vous avez une liste d’idées, utilisez les services de conseil en intelligence artificielle pour analyser vos idées et choisir celle qui résout efficacement votre problème. Votre consultant pourra alors vous aider à donner vie à votre idée.

Aujourd'hui, l'IA est utilisée pour une gamme d'applications, mais elle est principalement utilisée pour les systèmes experts pour la prise de décision et les prédictions basées sur l'IA, les chatbots alimentés par l'IA qui exploitent la PNL et la reconnaissance vocale, et les systèmes intelligents qui utilisent la vision industrielle.
Les entreprises, en particulier, se sont tournées vers l’IA pour effectuer des prévisions concernant des tâches telles que la planification des effectifs, l’optimisation des stocks, les applications de diagnostic médical et les ventes. L'utilisation de l'IA pour la prise de décision et la prévision permet aux entreprises d'identifier les opportunités et de comprendre les modèles de comportement et les besoins des clients.

De même, la plupart des entreprises utilisaient déjà une sorte de chatbot sans IA pour fournir une assistance aux clients, mais les chatbots conversationnels à IA amènent le service client à un tout autre niveau. Ils garantissent une réactivité accrue et offrent une expérience plus personnalisée en tirant parti de la PNL pour nous comprendre et fournir un soutien humain. Les grandes et petites entreprises, et même les banques, utilisent des chatbots et des assistants IA pour mieux servir leurs clients.

D'autres applications de l'IA incluent l'IA pour le marketing où les entreprises utilisent la technologie pour tirer le meilleur parti de leur budget, l'IA dans le secteur bancaire pour la détection et la prévention de la fraude, les assistants basés sur l'IA, l'IA pour les véhicules autonomes et l'IA pour le traitement pour aider les entreprises à traiter. données plus rapidement et plus efficacement.