Libérer la valeur de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique

Les entreprises recherchent des cas d’utilisation pour atteindre leurs objectifs commerciaux et produire des résultats, observe Vaidya. L’IA doit générer des gains d’efficacité à un coût réduit avec des informations exploitables.

L’analytique avancée, l’adoption de l’IA et du ML ont explosé dans les organisations qui cherchent à libérer de la valeur à partir des données, ajoute-t-il. La course a commencé. Tout le monde pense maintenant à démocratiser l’IA parce qu’ils disposent d’énormes quantités de données, et il n’est humainement pas possible de traiter toutes ces données manuellement. L’automatisation et la démocratisation sont donc indispensables.

Les données stimulent les affaires

Aux yeux du dirigeant d’Hexaware, cela marque une tendance d’entreprise plus large : à l’ère de la numérisation, toutes les entreprises deviennent des sociétés de données.

Aujourd’hui, l’automatisation s’étend à toute la chaîne de valeur des données. L’émergence de solutions d’analyse basées sur l’IA a aidé les industries à créer une plus grande valeur commerciale.

L’industrie manufacturière, par exemple, est en train de devenir rapidement entièrement axée sur les données, fait remarquer Vaidya. Parlaient de jumeaux numériques, de robots fabriquant des robots, de voitures autonomes et bien plus encore. L’aspect sous-jacent qui alimente toute la possibilité est les données et l’IA.

Par exemple, lorsque vous avez des taux de rebut élevés dans votre unité de production, vous devez déployer un modèle de prédiction des pannes de pièces, poursuit-il. Vous devez convertir le problème métier en un problème de science des données. Quel type de données est nécessaire pour itérer sur le modèle et améliorer sa précision et sa fiabilité ? Comment doit-il être déployé dans le monde réel ? Ce sont les domaines dans lesquels nous intervenons et aidons nos clients de tous les secteurs à comprendre les choses.

Même dans les services professionnels, dit Vaidya, les modèles linéaires ont disparu depuis longtemps : il ne s’agit plus d’un cabinet de conseil qui approche le client, constitue une équipe et propose des solutions axées sur les personnes. Au lieu de cela, ils se tournent vers des plateformes en libre-service. Regardons les plates-formes de données auxquelles les clients peuvent s’abonner, qui fournissent une automatisation dans la mesure où les clients n’ont qu’à identifier leur problème et les paramètres nécessaires, après quoi ces plates-formes en libre-service traitent leurs besoins. Cela s’applique à de nombreux secteurs, tels que l’audit, le conseil, la comptabilité, la santé, l’assurance, etc.

L’expérience client basée sur les données est un autre domaine auquel bon nombre de nos clients accordent la priorité, en utilisant des canaux omnicanaux pour l’hyper-personnalisation et en personnalisant leurs parcours en temps réel, ajoute-t-il. Les moteurs de recommandation de l’IA pour la personnalisation sont largement utilisés dans tous les secteurs pour recommander aux clients le prochain achat ou la prochaine émission à regarder en fonction de leurs achats antérieurs ou de leur historique de visionnage.

De l’acquisition de données à la collecte d’informations, que ce soit par l’intégration de modèles ou l’opérationnalisation, l’automatisation est de plus en plus répandue dans la chaîne de valeur des données. Les entreprises se tournent de plus en plus vers le machine learning automatisé (AutoML). Ce processus automatise les tâches itératives et chronophages de développement de modèles ML, et sert également à démocratiser l’apprentissage automatique.

En fait, AutoML atteindra éventuellement un stade où, si un cas d’utilisation commerciale est présenté, il identifiera les options permettant de convertir ce cas en un problème typique de science des données, jusqu’à l’opérationnalisation de l’IA, prédit Vaidya.

La création de modèles ML n’est qu’une partie du processus. Leur opérationnalisation est l’endroit où MLOps, un ensemble de pratiques pour déployer et maintenir de manière fiable et efficace des modèles ML en production, la transition des algorithmes vers les systèmes de production entre en jeu.

Intelligence artificielle partenariats pouvoir

Avec une stratégie d’IA pilotée par la suite C, plutôt que par le service informatique, des partenaires tiers comme Hexaware ont un rôle crucial à jouer pour aider les clients à mettre en place des initiatives numériques et à créer des entreprises numériques connectées centrées sur le client.

D’après notre expérience, les entreprises numériques se caractérisent par certains facteurs d’hyper-personnalisation, d’entreprises connectées, de méthodes de production centrées sur le client et avancées, explique Vaidya. Nous comprenons les transformations observées sur le marché, comparons leurs pairs dans l’industrie, puis nous nous engageons avec nos clients pour co-créer de la valeur. Nous aidons également les organisations à comprendre comment la transformation du numérique contribue à transformer le physique. Edge computing, PaaS, servitisation, IoT et IIoT dans le segment B2B ne sont que quelques-unes des technologies qui contribuent à établir cette connexion.

Là où nous intervenons, c’est au stade de la conversion. Nous aidons à créer des entreprises numériques en faisant converger les technologies et en en tirant le meilleur. Cela comprend la création d’une feuille de route d’architecture de données, une feuille de route du centre d’excellence (CoE) de l’IA, la gestion du changement et l’orientation des entreprises sur la façon dont leurs consultants peuvent être requalifiés. Nous créons et construisons rapidement un produit minimum viable qu’ils peuvent tester tout au long de la chaîne de valeur.

Vaidya reconnaît que le changement se produit à un rythme de plus en plus rapide, mais prévient que les entreprises doivent veiller à ne pas se précipiter. Une fondation doit d’abord être établie, au lieu de sauter dans le train de l’IA pour le plaisir de le faire. Nous partons de zéro, en préparant les organisations au changement d’entreprise, explique-t-il. Dès l’identification du défi commercial et des cas d’utilisation, jusqu’à leur conversion en problèmes de science des données, pour finalement construire une organisation d’ingénierie de données agile, ce qui est un élément fondamental, car votre modèle est aussi bon que les données qu’il obtient.

Les entreprises peuvent être confrontées à de nombreux défis d’adoption, qu’il s’agisse de coûts excessifs supportés en raison de modèles inexacts, d’un manque de PME qualifiées ou même de l’identification des bons ensembles de données.

En fin de compte, cela revient à comprendre l’entreprise, à définir le défi commercial à relever et à le convertir en un problème de science des données. Cela nécessite une équipe englobant le bon mélange de compétences, de rôles et de responsabilités, se réunissant pour créer un écosystème qui génère de la valeur de manière répétée et fiable.