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Comment l’IA peut-elle vous aider à développer votre entreprise ?
L’intelligence artificielle (IA) résout divers problèmes industriels, offrant des solutions innovantes à des défis complexes.
- Augmenter les recettes
L’IA vous aide à analyser les médias sociaux, à automatiser les publicités et à faire des choix de vente intelligents. - Garantir la sécurité des données
L’apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter les activités frauduleuses, aidant ainsi les entreprises à prévenir les pertes financières. - Analyser de grandes quantités de données
Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent les données pour prédire les tendances. Ils aident les entreprises à prendre des décisions concernant le développement de produits et les ventes. - Improve process productivity
L’apprentissage automatique automatise les processus, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les coûts. Il prédit les défaillances des machines et recommande leur maintenance, évitant ainsi les temps d’arrêt. - Améliorer la satisfaction des clients
L’analyse prédictive permet d’identifier les tendances des clients et de suggérer des produits. Les chatbots d’IA accélèrent les résolutions. - Optimiser les chaines d’approvisionnement
L’IA optimise les chaînes d’approvisionnement en prévoyant la demande et en gérant les stocks en temps réel.
Nos capacités en matière d’intelligence artificielle (IA)
Nous fournissons des services de conseil et des solutions d’IA pour accélérer vos objectifs commerciaux et permettre une croissance durable.
Traitement du langage naturel
Les solutions NLP permettent aux machines de comprendre et de générer un langage semblable à celui des humains. Nos applications NLP comprennent les chatbots, la traduction linguistique, l’analyse de contenu textuel et l’analyse des sentiments.
IoT et automatisation des appareils
Nous innovons pour les entreprises grâce à l’utilisation de l’IoT (Internet-Of-Things) dans l’industrie 4.0 et à l’application de systèmes numériques basés sur l’intelligence artificielle.
Vision par ordinateur
Nous aidons nos clients à mettre en œuvre et à intégrer des algorithmes basés sur la vision artificielle pour former des solutions d’IA et automatiser des tâches telles que la reconnaissance vocale, le traitement d’images, la détection d’objets et bien d’autres encore – comme le font les systèmes visuels humains.
Analyse prédictive/Science des données
Grâce à l’intelligence artificielle et à l’analyse prédictive, nous analysons les données historiques afin d’identifier les tendances et de faire des prévisions éclairées sur les performances futures.
IA générative
Nous utilisons des systèmes d’IA générative pour développer des modèles mathématiques et créer différents types de contenu, tels que du texte, des images, du son et des données synthétiques.
Chatbots
Nous comprenons la nécessité pour les entreprises d’offrir une assistance dédiée 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. C’est pourquoi nous créons des chatbots basés sur l’intelligence artificielle et les intégrons dans les logiciels de nos clients, qu’il s’agisse de sites Web, d’applications mobiles, etc.
Projets réalisés
/ Les projets dont nous sommes fiers
Augmentation de 80 % de la détection des réclamations suspectes grâce aux algorithmes de ML
Branche:
Fintech Technologies:
Python, R, Docker Description:
Découvrez comment nous avons construit des modèles ML qui faciliteraient le contrôle du pourcentage élevé d’escroqueries dans le secteur de l’assurance.
Modèles de coopération:
Team Outsourcing Durée:
4 mois 
Application de la ML à l’optimisation de la consommation d’électricité
Branche:
Énergie Technologies:
Python Description:
Pour le client, une entreprise britannique proposant des solutions d’optimisation de la consommation d’énergie, nous avons conçu une solution capable de construire des modèles prédictifs adaptés à chaque client institutionnel.
ML dans l’automatisation du processus d’évaluation des risques dans l’industrie financière
Branche:
Fintech Technologies:
R, Python, Docker Description:
Pour un client qui s’occupe de la sécurité financière des entreprises du secteur des transports, nous avons construit un modèle ML pour évaluer la fiabilité des clients finaux.
Modèles de coopération:
Team Outsourcing Durée:
5 mois 
Cabine d’essayage virtuelle dans les magasins en ligne
Branche:
E-commerce Description:
Pour une startup spécialisée dans l’innovation technologique, nous avons développé une solution dédiée aux clients individuels qui souhaitent essayer des vêtements avant l’achat et la livraison.
Modèles de coopération:
Team Outsourcing Durée:
18 mois 
Modèle DL pour limiter la perte de clients Pour l’une des plus grandes banques d’Europe
Branche:
Fintech Technologies:
FastText, Keras, DyNET, Python Description:
Pour ce client, qui est l’une des cinq plus grandes banques d’Europe, nous avons élaboré un modèle permettant de prédire l’attrition de la clientèle.
Modèles de coopération:
Team Outsourcing Processus de développement de l’IA – une approche itérative
Lors de l’élaboration d’un modèle d’apprentissage automatique, nous passons par de nombreuses phases, depuis la collecte et la préparation des données jusqu’à l’entrainement, l’évaluation et l’itération continus.
Il s’agit d’une approche unique qui nous différencie des autres entreprises, car nous répétons le cycle suivant plusieurs fois jusqu’à ce que des résultats satisfaisants soient obtenus.
Nous le faisons en étroite collaboration avec votre équipe. Non seulement nous créons des modèles d’IA, mais nous fournissons également une formation à la mise en œuvre pour vous aider à mieux comprendre la solution utilisée et à ne pas perdre de temps à comprendre le modèle.
I — Consultation gratuite
La première étape pour comprendre votre problème est une consultation gratuite au cours de laquelle nous discutons d’abord de votre défi et déterminons si la mise en œuvre d’un modèle d’IA serait efficace et possible.
II — Atelier
La deuxième étape consiste à organiser des ateliers en ligne ou dans les locaux du client. Ils durent généralement 1 à 2 jours.
OBJECTIF: Définir vos besoins et votre stratégie en matière d’IA
Dans l’atelier, nous comprendrons exactement quel est votre problème, quelles sont les données dont vous disposez, comment ce problème affecte le fonctionnement de l’application ou de l’entreprise ou comment mesurer les résultats du modèle d’IA que vous avez mis en place. Nous répondrons à la question de savoir quand ce modèle est satisfaisant.
Ce n’est qu’après l’atelier que nous pouvons dire s’il vaut la peine de poursuivre le projet ou non, et c’est alors que vient la deuxième offre.
III Projet – Étude de faisabilité (POC)
La troisième étape est la mise en œuvre du PoC. Nous pouvons ici faire la distinction entre des éléments tels que :
1. Définir vos besoins et votre stratégie en matière d’IA
Nous travaillerons avec vous pour analyser les exigences du projet et identifier les problèmes ou les tâches précises que l’IA peut résoudre. Notre approche consiste à définir clairement les objectifs et les critères de réussite.
2. Acquisition et préparation des données
Au cours de cette étape, nous aidons à collecter les données pertinentes à partir de diverses sources, à les organiser et à les préparer en vue de leur utilisation comme données de formation.
3. Développement de modèles
Nous choisissons le bon modèle pour le problème et l’entrainons à l’aide d’un ensemble de données d’entrainement, en identifiant les variables les plus pertinentes.
4. Évaluation et perfectionnement du modèle
Nous évaluons les performances d’un modèle formé à l’aide d’un ensemble de données distinct (ensemble de tests/validation) qu’il n’a jamais vu auparavant. Les mesures d’évaluation typiques comprennent l’exactitude, la précision et le score.
Qu’obtiendrez-vous en travaillant avec nous ?
01
PoC interactif pour votre logiciel d’IA.
02
Des prédictions basées sur des données qui inspirent confiance pour un retour sur investissement élevé.
03
Compréhension approfondie des méthodologies afin d’éviter les erreurs courantes et de maximiser les données.
04
Consultation et conseil en matière d’opportunités commerciales alternatives, d’architecture et de technologie.
05
Choisir la bonne approche pour vos besoins : réduire les couts de mise en œuvre et d’entretien en combinant les méthodes statistiques classiques avec l’IA/ML/DL.
Quels sont les risques d’une mauvaise application de l’IA ?
01
85 % des projets d’IA produiront des résultats erronés en raison de biais dans les données, les algorithmes ou les équipes chargées de les gérer.
02
Seuls 53 % des projets passent du stade du prototype à celui de la production.
03
Seuls 15 % des projets d’IA seront couronnés de succès.
Comment VM.PL vous aidera-t-il à relever ces défis ?
- 95 % de nos projets d’IA sont couronnés de succès – ils atteignent les objectifs fixés, dans le respect des délais et du budget.
- Pour les 5 % restants, nous mettons en place un diagnostic rapide et fiable pour les objectifs manqués afin d’éviter des couts inutiles.
- 85 % des projets sont mis en production.
Technologies utilisées dans les solutions d’IA
Rencontrez nos experts en intelligence artificielle
Artur Suchwałko
Doctorat
Du haut de ses 20 ans d’expérience professionnelle dans le domaine de l’analyse avancée, Arthur a obtenu un doctorat en mathématiques et a mené à bien plus de 100 projets pour des entreprises à différents stades de développement - des startups aux sociétés internationales.
Agnieszka Suchwałko
Doctorat
Elle est docteur en sciences techniques (biocybernétique et ingénierie biomédicale) et participe à de nombreux projets d’IA intéressants. Résoudre des problèmes réels à l’aide d’algorithmes de ML bien choisis ou modifiés de manière appropriée est à la fois son travail et sa passion.
Rafał Pisz
Directeur général et actionnaire de nombreuses sociétés informatiques (DATAS, AXIT, TIM S.A). Depuis 1999, il s’est spécialisé dans la gestion informatique et les centres de recherche et de développement. Rafal a également créé le centre de R&D d’AXIT, qui a lancé la première solution SaaS pour la gestion de la chaine d’approvisionnement.
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