Comment l’AutoAI étend les capacités des entreprises grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est une avancée scientifique qui a un impact sur différents domaines, facilitant les progrès technologiques et les performances économiques. Cependant, le processus de création et de déploiement de modèles utilisant l’intelligence artificielle s’est avéré plus difficile, ce qui a constitué un défi majeur pour de nombreuses organisations.

Bienvenue à AutoAI – une approche révolutionnaire qui a apporté une innovation pour faciliter la création de modèles d’intelligence artificielle du début à la fin. L’expérience d’AutoAI devrait permettre aux entreprises existantes d’être sur un pied d’égalité dans l’intégration de méthodes basées sur l’intelligence artificielle. Nous nous concentrons spécifiquement sur les avantages de l’AutoAI en tant qu’outil d’intelligence artificielle permettant aux entreprises de disposer de capacités d’intelligence artificielle, ainsi que sur son importance, ses utilisations et son potentiel pour l’avenir.

Qu’est-ce que l’AutoAI ?

AutoAI est l’abréviation d’Automated Artificial Intelligence (intelligence artificielle automatisée) et est un terme utilisé par IBM pour décrire un ensemble d’outils et de technologies capables d’automatiser l’ensemble du processus de création de modèles d’intelligence artificielle. Même les aspects tels que la préparation des données, la création de caractéristiques, la sélection de modèles, l’entraînement de modèles et le déploiement de modèles sont tous bien pris en compte par l’AutoAI, ce qui permet aux data scientists d’économiser beaucoup d’efforts pour l’analyse de l’information.

C’est ce qui a incité les entreprises à utiliser l’AutoAI, qui leur permet de développer des modèles d’intelligence artificielle optimaux en un temps record et de les intégrer presque immédiatement dans le flux de travail.

Les avantages de l’AutoAI pour les entreprises

Développement accéléré de l’intelligence artificielle

L’AutoAI permet de gagner un temps considérable lors de la création de modèles d’intelligence artificielle. Le cycle de vie du développement de l’intelligence artificielle est un ensemble de phases que le paradigme de développement traditionnel traverse généralement, y compris la collecte de données, le prétraitement des données, l’extraction de caractéristiques, l’entraînement et la validation du modèle, qui peuvent tous être très fastidieux et épuisants sur le plan informatique.

L’AutoAI contribue directement à ces procédures d’exécution – leur application dans les entreprises se traduit par une formulation et un déploiement plus rationalisés des solutions d’intelligence artificielle.

Efficacité des coûts

La création de modèles d’intelligence artificielle fait souvent appel aux services de data scientists, ce qui peut s’avérer coûteux. L’IA automatique élimine la plupart des intrants intermédiaires, qui nécessitent une intervention humaine importante, ce qui a un effet bénéfique sur les coûts de main-d’œuvre. En outre, les avantages d’un développement plus rapide s’accompagnent d’économies correspondantes sur les coûts prévus.

Précision accrue

L’AutoAI introduit également d’autres concepts essentiels tels que la sélection d’algorithmes, les techniques et les ajustements pour obtenir les meilleurs résultats dans le modèle. L’AutoAI automatise le processus de réglage des hyperparamètres et de sélection des modèles afin de garantir la mise en œuvre du meilleur modèle disponible, ce qui présente toujours des avantages tels qu’une précision élevée par rapport aux modèles codés manuellement.

Évolutivité

Les solutions d’IA automatique sont robustes, ce qui leur permet de traiter facilement la plupart des données que les entreprises peuvent générer au fur et à mesure de leur croissance. Cette évolutivité facilite la gestion de données volumineuses et permet d’éviter les problèmes opérationnels.

Accessibilité

L’accessibilité est peut-être l’une des plus grandes forces et l’un des plus grands avantages de l’AutoAI. L’intelligence artificielle n’est pas un domaine réservé aux grands conglomérats et aux entreprises qui disposent de professionnels compétents en la matière, car il est tout à fait possible et accessible aux entreprises d’utiliser cette technologie avec des interfaces plus simples et des modèles automatisés. Cette démocratisation de l’intelligence artificielle augmente les chances d’un plus grand nombre d’organisations de profiter des avantages relatifs de l’intelligence artificielle.

Principales utilisations de l’AutoAI dans les entreprises

Connaissance du client et personnalisation

L’AutoAI peut être facilement utilisée pour examiner les données collectées auprès des clients afin d’identifier des modèles et des tendances caractéristiques de certains groupes, nécessaires pour la publicité ciblée. Le profilage cognitif des attitudes aide les entreprises orientées vers le client à procéder à des ajustements supplémentaires pour répondre aux exigences spécifiques des clients, ce qui permet en fin de compte de créer et de maintenir la satisfaction et la fidélité des clients.

Maintenance prédictive

Les industries manufacturières et de transport sont des exemples d’industries où la maintenance prédictive est précieuse pour réduire les pertes associées aux arrêts inattendus des machines. Les modèles d’IA automatique peuvent être utilisés pour prévoir les défaillances des équipements avant qu’elles ne se produisent, ce qui permet aux organisations de réviser les équipements avant qu’ils ne tombent en panne, ce qui peut permettre à l’entreprise d’économiser beaucoup d’argent sur le long terme.

Détection des fraudes

L’AutoAI peut aider les institutions financières et les sites d’achat en ligne à prévenir efficacement la fraude en mode d’analyse en temps réel. Les modèles d’IA automatique peuvent analyser des modèles de transactions et prédire si une transaction donnée est frauduleuse.

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

L’utilisation la plus connue de l’AutoAI est étroitement liée aux différents maillons de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, notamment l’inventaire, la prévision de la demande, etc. En utilisant les méthodologies de prévision de la demande et de gestion des stocks, différentes entreprises peuvent minimiser les pertes et les coûts et maximiser la livraison des produits.

Recrutement, formation et développement, gestion des performances et récompenses

Il est possible d’incorporer l’IA automatique dans les fonctions de ressources humaines pour qu’elle serve d’assistant dans les divers processus concernés, tels que la sélection des CV, les évaluations des performances ou même les recommandations d’employés.

Ainsi, les départements des ressources humaines peuvent bénéficier grandement de l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle pour faciliter les processus liés au recrutement et à la sélection, analyser les meilleures performances potentielles et utiliser les données pour prendre des décisions éclairées afin d’augmenter la satisfaction des employés et le taux de rotation du personnel.

Comment fonctionne l’AutoAI

L’AutoAI est donc un concept large qui englobe diverses solutions ancrées dans un processus organisé de construction et de déploiement de l’intelligence artificielle. Voici un aperçu simplifié du fonctionnement de l’AutoAI :

Collecte et prétraitement des données

Le processus commence par l’acquisition de données provenant de diverses sources. La plateforme affine ensuite les données pour les rendre plus utiles et prêtes pour l’entraînement du modèle. Cette étape peut nécessiter le traitement de bruits et de bizarreries évidents dans les données ou simplement un ou plusieurs des éléments suivants : traitement des valeurs manquantes, traitement des données numériques et catégorielles, normalisation des données et des caractéristiques codant pour des variables catégorielles.

Ingénierie des caractéristiques

L’ingénierie des caractéristiques comprend l’extraction des caractéristiques, ce qui implique l’amélioration des définitions des caractéristiques utilisées pour augmenter la performance du modèle. L’AutoAI aide dans ce processus où les caractéristiques par défaut sont d’abord sélectionnées puis redéfinies pour produire des prédictions précises.

Sélection et formation des modèles

L’AutoAI utilise divers algorithmes pour analyser les différents modèles et décider lequel fournit les meilleures performances sur la base de paramètres prédéterminés. Le modèle sélectionné est ensuite entraîné en utilisant les données prétraitées qui ont été développées à partir des processus de nettoyage des données. Cette étape peut souvent nécessiter l’utilisation d’hyperparamètres optimisés pour produire les meilleurs résultats pour le modèle en question.

Validation et test du modèle

Cet ensemble de données reconstitué est ensuite proposé au modèle entraîné et les performances du modèle sont mesurées à l’aide d’un ensemble de validation. Les plateformes d’IA automatique utilisent diverses évaluations pour définir la qualité du modèle et offrent des statistiques de performance et des visualisations supplémentaires.

Déploiement et surveillance

Une fois que le modèle d’intelligence artificielle a été testé, il est lancé en production. En règle générale, les solutions d’IA automatique spécifiques à un domaine ont la possibilité d’observer régulièrement le fonctionnement du modèle et sa capacité à faire des prédictions correctes. Les entreprises peuvent également recycler les modèles s’ils sont faussés ou s’ils ne sont plus assez précis pour être utilisés comme lignes directrices.

L’avenir de l’AutoAI

Si l’on regarde vers l’avenir, l’AutoAI est prometteuse et sera encore plus avancée grâce aux technologies à venir. Voici quelques tendances et développements à surveiller :

Intégration avec d’autres technologies

On peut s’attendre à ce que l’AutoAI soit appliquée à d’autres tendances néotropiques telles que l’IoT, la blockchain et l’edge computing. Ces intégrations permettront d’intégrer les entreprises en temps réel et d’améliorer la prise de décision des entreprises.

Personnalisation accrue

Les progrès à venir comprendront des plateformes AutoAI raffinées avec des capacités alternatives d’auto-optimisation et de réglage fin adaptées aux exigences distinctives de diverses industries. Elles offriront donc une flexibilité qui permettra d’améliorer la précision et l’efficacité des solutions d’intelligence artificielle dans différents secteurs.

Amélioration de l’explicabilité

Les problèmes liés à l’utilisation de modèles d’intelligence artificielle sont notamment le fait que la plupart des modèles sont très complexes et qu’il est généralement difficile de les expliquer en termes clairs. Les progrès ultérieurs de l’AutoAI viseront à rendre le modèle plus interprétable pour les chefs d’entreprise et à les aider à comprendre pourquoi le modèle est parvenu à une décision particulière.

Une plus grande accessibilité

L’IA automatique est encore prête à élargir l’accès et l’adoption de l’intelligence artificielle, en mettant toutes les organisations sur un pied d’égalité. Des interfaces accessibles, un soutien absolu et des analyses de rentabilité garantissent qu’un plus grand nombre d’organisations pourront tirer profit de l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Se concentrer sur l’intelligence artificielle éthique

Le rythme croissant de l’utilisation de l’intelligence artificielle suscite des préoccupations d’ordre éthique. Les cadres d’AutoAI qui réussissent sont tenus de respecter les niveaux appropriés d’intelligence artificielle éthique, c’est-à-dire des modèles exempts de préjugés, et la fonctionnalité du modèle est rendue publique.