Intelligence Artificielle et IA Générative

Vos enjeux

Aujourd’hui de nombreuses organisations perçoivent l’Intelligence Artificielle comme un catalyseur d’innovation. Pour autant, beaucoup peinent encore à retirer de la valeur des projets engagés et de nombreuses questions demeurent : Où se situe l’état de l’art en matière d’IA ? Comment exploiter pleinement le potentiel de l’IA ? Comment passer du statut de PoC à un déploiement à l’échelle ? Quels sous-domaines de l’IA explorer en priorité pour gagner en performance ? 

Notre proposition de valeur

Précurseur en matière d’Intelligence Artificielle, Novelis vous accompagne pour créer de la valeur et générer du ROI avec l’Intelligence Artificielle : 

• Idéation et identification des cas d’usage 
• Exploration des données et expérimentations dans le cadre de PoC (Proof of concept) 
• Développement, conception et intégration 
• Veille et rapports sur l’état de l’art réalisée par nos chercheurs en laboratoire 
• Formation, acculturation et conduite du changement 

Notre équipe d’expert au sein du Lab R&D de Novelis, vous accompagne également sur le volet IA générative afin de vous permettre de débloquer de nouveaux niveaux de productivité. 

Les solutions d’IA générative révolutionnent les secteurs tels que la banque, la santé ou encore l’industrie, en offrant des applications innovantes et personnalisées. Acteurs du monde bancaire – créez des stratégies financières individualisées basées sur des profils clients uniques ; acteurs du monde de la santé – utilisez des modèles dans l’analyse des données génomiques et des données des patients pour personnaliser les formulations et les dosages des médicaments ; acteurs du monde de l’industrie – analysez des images pour détecter les défauts et les anomalies dans les processus de production. 

Voici comment Novelis implémente l’IA générative au sein de votre organisation : 

1. Identification et préparation de vos use cases à forte valeur ajoutée 

2. Analyse de vos besoins pour sélectionner le modèle et la technologie d’IA générative les plus adaptés 

3. Optimisation de votre IA en intégrant vos données exclusives et règles métier spécifiques pour libérer tout son potentiel comme un super cerveau dans votre domaine. 

4. Intégration en toute sécurité de notre modèle d’IA à vos systèmes d’information, respectant vos normes de sécurité et de confidentialité, puis testez avant d’accorder l’accès à vos équipes. 

5. Transformation de votre entreprise en soutenant l’utilisation et l’expansion de votre solution d’IA générative pour en maximiser les avantages. 

Nous sommes ainsi en mesure d’intervenir dans de nombreux domaines en matière d’IA : 

Machine Learning (ou apprentissage machine) pour permettre aux systèmes d’améliorer leurs capacités par l’expérience. Cette technique est notamment utilisée dans une de solutions logicielles, Novy POM pour le traitement intelligent des factures et bons de commande. 

• Prédictive analytics ou data science : en couplant exploration des données, apprentissage automatique et modélisation prédictive, l’IA permet de prédire des événements futurs (comme des volumes de vente) en partant d’un historique et en intégrant des variables à la fois internes et externes.  
• Deep Learning (ou apprentissage profond) (machine learning) : cette technique d’apprentissage est particulièrement performante dans le cadre de la traduction ou encore de la reconnaissance de voix ou d’images. 

NLP (Natural Language Processing) ou TAL (Traitement Automatique du Langage) en français pour donner la capacité aux machines de comprendre et traiter le langage humain. C’est ce qui permet aux agents conversationnels de fonctionner aujourd’hui. L’IA, et tout particulièrement le NLP (Natural Language Processing) ou NLU (Natural Language Understanding), permet en effet de créer des conversations entre l’homme et la machine. Plus précisément, le NLU permet d’analyser une phrase et d’en extraire le sens (l’intention) et éventuellement ses variables (les entités).  

• Traduction automatique (d’un langage A vers un langage B) : depuis la création de notre Laboratoire R&D, nos docteurs travaillent sur la problématique de génération d’un langage de programmation à partir d’un besoin décrit en langage naturel. Les travaux de nos chercheurs sur ce sujet ont d’ailleurs été salués par la communauté scientifique à plusieurs reprises. Pour en savoir plus
• Classification : consiste à prédire la classe d’une  donnée à partir des caractéristiques de la donnée. L’objectif est donc d’identifier les lettres de l’alphabet ou un chiffre à partir d’une base de données de caractères labellisés. Une application concrète de cet outil est la lecture automatique d’adresse de courrier à la poste permettant de rediriger automatiquement celui-ci utilisé dans certaines zones 
• L’information / extraction : c’est-à-dire l’extraction des informations ou des données d’un élément (comme une facture ou encore le traitement des informations contenues dans des emails).  

Le Speech (ou traitement des paroles) pour convertir du contenu audio en texte (Speech-to-Text ou lire des textes à voix haute via une machine (Text-to-Speech). C’est notamment la technique utilisée par les Voicebot, des robots capables de converser avec une personne par la voix en langage naturel. A l’inverse des Chatbot qui eux peuvent échanger par écrit.  

Computer Vision et Machine Vision pour donner la capacité aux machines de « voir » et de « comprendre » des images ou des vidéos. Cette technologie est notamment utilisée pour la reconnaissance optique de caractères (OCR) très performante dans le cadre d’automatisation de processus financiers (lecture de factures).