Ideation IA

IDEATION INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L’intelligence Artificielle fait aujourd’hui souvent office de boite noire pour les Directions Métiers qui s’en approchent ou qui s’interrogent sur ce que l’IA peut apporter. Notre vision est la suivante : sous des termes très techniques et des technologies spécifiques ( algorithme, machine learning, optimisation) se cachent des besoins très concrets pour  l’entreprise et ses métiers.
Notre démarche vise à définir et rendre concrète l’Intelligence Artificielle en identifiant les processus métiers éligibles à une automatisation.

ACCOMPAGNEMENT ET DEMARCHE

  • Démystifier et présenter l’Intelligence Artificielle appliqué à un contexte d’entreprise, apporter une culture de l’IA auprès des métiers de l’entreprise.
  • Travailler en collaboration avec des équipes Métiers pour définir les processus et taches automatisables grâce à l’IA. Approfondir avec un expert technique la faisabilité grâce à l’IA.
  • Nos méthodes d’intervention se basent sur plusieurs  ateliers permettant de challenger les processus automatisables et non automatisables qui doivent rester entre les mains des sachants.

A la fin de nos interventions et de ces ateliers, chaque « idée » des métiers doit répondre à la question : « est-ce possible avec de l’IA » pour aller jusqu’à une phase de test puis de mise en production.

Exemples :

  • Automatiser des écoutes  et transcription vocale, simplifier ou aider à la décision
  • Traiter plus rapidement ( automatiser la lecture de document pour extraire des informations , automatiser des réponses)
  • Prédire, détecter des anomalies

 

Mode d’intervention

  • Atelier d’introduction à l’IA
  • Atelier de co-contruction et modélisation
  • POC

QUI EST CONCERNE ?

Toute Directions Métiers de l’ensemble des secteur d’activité sont concernés Retail, Bancaire, Energie, Public et Institutionnel, Immobilier, Industrie ainsi que les Directions Informatiques, SI métiers, Product Owner sont concernés et peuvent être sensibilisés aux sujets de l’Intelligence Artificielle.

EXEMPLES

  • Optimisation de l’achat fournisseur : de l’atelier de conception du besoin au POC, mise en place d’un moteur de prédiction multicritères simulant le meilleur ratio investissement ROI.
  • Prévision automatique de prix de vente s’appuyant sur l’analyse des données et l’historique réellement constaté
  • Prévision de prix / Yield Management : ajuster de façon automatiques des tarifs promotionnels en fonction d’une zone géographique et d’un horaire de réservation
  • Retail et détection de fraudes: identifier et distinguer de façon automatique les fraudes de petites valeur , objectif distinguer une vraie fraude d’une anomalie exceptionnelle dans un contexte big data

 

TECHNOLOGIES ET LANGUAGES

Microsoft Cognitives Services– Google Cloud AI
Azure Machine learning R – Python Databricks