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Intelligence artificielle
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L’intelligence artificielle est une discipline qui travaille avec les données dans une perspective différente : en essayant d’imiter les processus cognitifs des humains, les machines peuvent apprendre des données historiques, formuler des hypothèses, des prédictions, des recommandations, etc. Grâce aux techniques de machine learning, nous pouvons résoudre ces types de problèmes de gestion d'entreprise.
À l’étape suivante, nous pouvons utiliser des modèles de deep learning axés sur la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, etc. Et il est possible d'introduire ces capacités dans les processus d'affaires pour les automatiser, les optimiser et améliorer leur taux de réussite.
L'équipe de scientifiques de données de Babel est en mesure de rapprocher ces capacités de cas concrets en fonction des besoins de nos clients.
La responsabilité de fournir tous les modèles d'une manière durable pour nos clients se traduit par l'implantation du cycle de vie de la science des données appelé MLOps, que ce soit dans des environnements on-premise (sur place) ou dans des environnements cloud (dans le nuage).
L’équipe
Afin de vous apporter des solutions de diagnostic, de prévision, de monitoring, d’optimisation ou d’analyse légale, Babel dispose d’équipes pluridisciplinaires qui allient compétences et expérience en intelligence artificielle aux technologies et capacités connexes nécessaires pour transformer ces solutions en résultats tangibles.
Les connaissances et les expériences dans le contexte d’entreprise des algorithmes d’apprentissage automatique et l’utilisation d’outils pour ce faire ne suffisent pas. Les architectures logicielles doivent être fournies de manière à faciliter l’incorporation des données de leur origine jusqu’au système spécialisé, en répondant parfois à des exigences en temps réel ou au traitement complexe de gros volumes de données. Compléter nos lignes spécialisées Big Data, BI, IoT ou architectures d’intégration est un pilier fondamental de notre stratégie d’intelligence artificielle.
Architectes et ingénieurs logiciels, data scientists et experts métiers, associés à des outils propriétaires construits sur des projets antérieurs, avec des technologies et des ressources de l’industrie et de la communauté scientifique comme l’écosystème Python avec Scikit Learn, Kera, Theano ou TensorFlow, la définition d’architectures Mlops ou même les outils d’automatisation d’apprentissage automatique (machine learning) sont la base de notre position stratégique, en offrant des services professionnels et des solutions d’apprentissage automatique.
Le chemin de l’apprentissage automatique
Grâce à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique et de plates-formes et d’outils dans lesquels nous nous spécialisons, nous aidons à obtenir les connaissances contenues dans les données.
La majorité des organisations dispose désormais de gros volumes de données dont leurs gestionnaires ressentent la valeur et les connaissances qu’elles contiennent.
De la capacité à découvrir les méthodes de classification non supervisées les plus simples jusqu’à l’utilisation combinée d’algorithmes de différentes familles, d’optimisation ou de réseaux de neurones, nous fournissons des solutions de diagnostic, en trouvant des modèles d’informations accumulées, en soutenant nos capacités Big Data et Analytiques.
Babel fournit à ses clients les connaissances et la capacité de concevoir, développer et industrialiser leur activité d’apprentissage automatique.
Mise à l’échelle et industrialisation de l’IA au-delà de la preuve de concept
La nécessité de transmettre, collecter, traiter et analyser des données est devenue un outil essentiel pour les entreprises qui ont besoin d’extraire des informations et des renseignements opérationnels à partir de volumes de données de plus en plus élevés. Lorsque ce besoin est associé à l’immédiateté, il est nécessaire de pouvoir analyser des événements mouvants qui varient à grande vitesse (informations de marché, appareils mobiles, capteurs, etc.).
L’analyse des événements de télécommunications, la maintenance prédictive, la détection et la prévention des fraudes ne sont que quelques exemples dans lesquels nous aidons nos clients à être extrêmement compétitifs sur un marché extrêmement dynamique.
Cloud computing
De nombreux projets d’intelligence artificielle exigent une augmentation ponctuelle des ressources de calcul, dont les coûts peuvent dépasser les bénéfices du projet. En plus des plates-formes matérielles, les services cloud des principaux fournisseurs incluent des environnements d’exécution pour les algorithmes d’intelligence artificielle, augmentant les ressources chaque fois que nécessaire.
Industry 4.0
Nous sommes impliqués dans l’un des défis les plus transversaux et multidisciplinaires qui nous ont été présentés ces dernières années.
Les piliers fondamentaux de l’Industrie 4.0 sont l’IoT, les systèmes cyber-physiques, l’automatisation et la robotique ; la fabrication additive, les technologies de matériaux intelligents et la maintenance avancée ; la modélisation, virtualisation et simulation de processus, la sécurité et la protection, l’interaction homme-machine, le big data, l’analyse de données et cloud.
Les réussites accumulées au cours des dernières années dans de nombreux des piliers susmentionnés, ainsi que notre orientation et la spécialisation de notre gamme de services d’intelligence artificielle, représentent notre positionnement stratégique dans l’industrie 4.0, où nos efforts pour définir des normes ou une optimisation trouvent des véhicules d’interaction avec le monde physique.
