Enterprise AI : le traitement intelligent des données à grande échelle

Lorsqu'elle est utilisée dans de grandes organisations, l'intelligence artificielle doit répondre à des exigences spécifiques en termes d'évolutivité, de numérisation du contenu et d'analyse des données. Enterprise AI se propose de résoudre ce problème. Vous découvrirez ici pourquoi cette étape est importante, quels sont les défis qui en découlent et comment la mise en œuvre pratique se déroule.

Qu'est-ce que l'Enterprise AI ?

Enterprise AI désigne un certain type de logiciel d'entreprise qui, à l'aide d'une intelligence artificielle sophistiquée, aide les grandes entreprises à se transformer numériquement. Il s'agit d'automatiser des processus qui nécessitent un apprentissage automatique analogue à celui de l'intelligence humaine - par exemple la lecture de documents, ce que l'on appelle l'intelligence artificielle. Compréhension du document. Il n'est pas facile pour l'informatique d'entreprise d'opérer à ce niveau tout en répondant aux exigences de l'entreprise en matière de traitement des données et de numérisation du contenu. L'IA d'entreprise peut être considérée comme une évolution technologique qui relève ces défis et dont les capacités sont supérieures à celles de nombreux concepts d'IA, de cloud computing et d'IoT existants.

L'intelligence artificielle (IA) comprend entre autres Apprentissage automatique comme un sous-ensemble qui suit une approche basée sur des données et des algorithmes, en reproduisant un processus d'apprentissage le plus souvent à l'aide d'annotations humaines. Grâce à ce processus, également appelé Homme dans la boucle les modèles d'IA sont testés en permanence et leur précision est améliorée. Étant donné que les processus d'intelligence artificielle d'entreprise, tels que la compréhension des documents, ne peuvent pas être classés de manière précise dans ce système de catégories des deux termes, ceux-ci sont utilisés ici sans distinction claire. D'une part, les technologies utilisent des algorithmes complexes et des modèles statistiques pour traiter de grandes quantités de données, d'autre part, elles prennent également leurs propres décisions sur cette base, en imitant le comportement humain.

Comment utiliser une plate-forme d'IA d'entreprise ?

Le nombre de cas d'application réussis augmente rapidement et n'épargne aucun secteur. Enterprise AI aide par exemple à la maintenance prédictive des installations industrielles, par exemple pour la fabrication, la production d'électricité et l'extraction de pétrole ou de gaz. Enterprise AI est également un outil important dans le domaine financier, pour le contrôle des flux financiers, le négoce de titres et même la détection de fraudes. Dans de nombreux secteurs, il est possible d'optimiser les chaînes d'approvisionnement, de maximiser les ventes et d'automatiser de nombreux processus. D'une manière générale, Enterprise AI est utile partout où l'analyse de grandes quantités de données peut améliorer le succès de l'entreprise.

Les installations industrielles d'extraction de pétrole peuvent être entretenues de manière prédictive grâce à Enteprise AI

Outre de nombreuses applications commerciales qui peuvent être qualifiées d'Enterprise AI, Document Understanding est un processus particulièrement courant. Il s'agit de la Extraction d'informations issues de documents non structurés et semi-structurés et de les convertir ensuite en données structurées. L'apprentissage automatique aide à classer et à trier les documents en fonction de leur type, à reconnaître de manière flexible les différents éléments et à distinguer par exemple les informations relatives aux dates, aux chiffres, aux devises et aux adresses. Les contenus non pertinents doivent également être identifiés en tant que tels. Parallèlement, le niveau de confiance doit permettre d'évaluer à tout moment la précision. Celle-ci peut être augmentée par une quantité aussi grande que possible de données d'entraînement et par un grand nombre de corrections manuelles. Mais pour que les documents puissent être analysés dans leur intégralité par une machine, il faut au moins deux techniques différentes :

Vision par ordinateur AI

Cette dimension d'une Document Understanding AI se concentre sur les aspects visuels d'un document et y reconnaît des informations géométriques à l'aide d'algorithmes. Cela concerne par exemple les images, les logos, la mise en page, mais aussi les tableaux. Comme il existe en principe d'innombrables combinaisons possibles à partir de ces éléments, une reconnaissance précise nécessite un nombre particulièrement élevé de données d'entraînement. Concrètement, il est par exemple possible d'extraire des données comme des noms ou des adresses de Factures extraire des informations. Pour de nombreuses informations qui ne se laissent pas bien saisir visuellement, une approche sémantique est en outre nécessaire.

Vision par ordinateur AI

Compréhension du langage naturel (NLP)

La NLP utilise l'apprentissage automatique pour saisir les aspects linguistiques, la structure et la signification du texte. Pour ce faire, la syntaxe sémantique d'un texte est divisée en unités plus petites qui sont ensuite catégorisées pour permettre à l'IA d'interpréter le contexte correspondant. De cette manière, les entreprises sont en mesure de traiter automatiquement de grandes quantités d'informations qui ne peuvent pas être saisies par la vision par ordinateur ou d'autres techniques. Si l'on prend l'exemple de la facture, il est ainsi possible de déterminer le type de produit ou de service ainsi que les prix et les quantités.

Dans la pratique, une combinaison de ces techniques est toujours nécessaire pour une compréhension globale des différents types de documents. Souvent, on utilise aussi des techniques classiques Logiciel OCR afin d'élargir les possibilités de reconnaissance de texte et d'extraction de données.

Exigences pour la plateforme Enterprise AI

L'apprentissage automatique au niveau de l'entreprise doit répondre à des exigences spécifiques. La condition de base est une capacité de stockage et de calcul élevée qui s'adapte de manière flexible à un volume de données potentiellement fluctuant. Les plateformes de cloud computing correspondantes sont aujourd'hui très nombreuses, par exemple chez Microsoft. Les exigences auxquelles l'IA d'entreprise doit répondre sont particulièrement importantes :

Traitement des données

Dans le cas d'une entreprise de grande envergure avec une multitude de sources de données et de systèmes internes et externes, un pipeline de traitement des données stable est d'autant plus important. C'est là qu'interviennent les fonctions de numérisation des contenus et de compréhension des documents. Celles-ci doivent être aussi performantes et sûres que possible dans leur interprétation. La précision, l'intégration de systèmes tiers et le traitement correct des exceptions sont particulièrement décisifs. Une grande évolutivité ainsi que la capacité de prioriser les données peuvent optimiser le processus et réduire les coûts. 

Analyse des données

Le volume de données ainsi que la vitesse nécessaire à la collecte de données dans les grandes entreprises et les groupes sont écrasants. Il n'est pas rare qu'il s'agisse de centaines de pétaoctets, voire d'exoctets, provenant de millions de points finaux, qui doivent être analysés presque en temps réel à l'aide d'algorithmes de modélisation. Cela nécessite une multitude de méthodes d'analyse différentes comme le traitement par lots, le traitement en flux ou le traitement récursif des données, le tout dans le respect des normes de sécurité les plus strictes. Pour cela, il est indispensable de disposer de fonctions étendues de nettoyage des données, qui garantissent à tout moment une qualité élevée des données.

Interface utilisateur

De nombreuses décisions concernant par exemple la gestion supérieure et la planification stratégique des finances ou des produits sont encore réservées aux hommes. Pour pouvoir utiliser les résultats de l'analyse des données, il est nécessaire de disposer d'options de surveillance et de contrôle polyvalentes qui permettent de visualiser le plus rapidement possible les processus et les relations de la base de données. Un temps de traitement court des documents, l'intégration WebSSo, des fonctions d'annotation flexibles et la possibilité d'effectuer des corrections manuelles sont également importants pour l'utilisabilité.

Interface utilisateur pour la visualisation des données

Utilisation de l'intelligence artificielle en entreprise

Pour réussir avec l'IA d'entreprise et le cloud computing, les entreprises doivent adopter une approche structurelle qui va au-delà de l'utilisation pour des projets individuels. Il s'agit en effet de poser les jalons de la réussite future de l'entreprise. Celui-ci est en grande partie déterminé par une utilisation globale du Machine Learning et la création précoce d'une base de données complète. Pour cela, la participation ciblée d'un maximum de collaborateurs est nécessaire, conformément au principe "Human in the Loop" : Des annotations humaines régulières contribuent à augmenter continuellement la précision, la fiabilité et la flexibilité d'une IA. Celle-ci est ainsi mieux à même de se concentrer sur les champs de données décisifs et de faire des prévisions appropriées. En outre, les risques sont réduits, l'efficacité du personnel est augmentée et les coûts sont réduits à long terme.

Enterprise AI en 5 étapes

  1. Définir les objectifs

    Il convient de commencer par définir l'objectif précis des applications à mettre en place et de se concerter avec les collaborateurs qui connaissent bien les processus concernés. Cela permet d'évaluer le potentiel de l'automatisation et ses conséquences pour l'entreprise.

  2. Vérifier les exigences

    Il convient ensuite d'examiner si les conditions de base nécessaires en termes de puissance de calcul et d'infrastructure sont réunies ou si des modifications sont nécessaires. Il convient d'évaluer précisément quelle solution IA est la plus adaptée aux objectifs fixés. A cet égard, une Liste de contrôle de l'entreprise aider.

  3. Mise en œuvre

    Les systèmes d'IA doivent maintenant être intégrés dans les processus de travail existants ou nouvellement développés. Il est important de familiariser très tôt les collaborateurs avec la nouvelle technologie et l'interface utilisateur correspondante.

  4. Adaptation et optimisation

    Il s'ensuit une phase de contrôle continu et d'ajustement fin. Non seulement l'entreprise apprend à utiliser de mieux en mieux la nouvelle technologie, mais celle-ci peut également s'adapter de plus en plus aux objectifs fixés au départ à l'aide des données de formation.

  5. Homme dans la boucle

    En principe, ce processus ne s'arrête jamais, il ne fait que diminuer en intensité après un certain temps. Des annotations régulières aident l'IA à s'adapter aux changements permanents des exigences, qui font partie du quotidien des grandes entreprises. Selon les objectifs fixés, l'approche HITL peut également être suivie dès le début.

De nombreuses entreprises tentent d'amorcer ce cycle d'innovation en développant entièrement elles-mêmes les technologies correspondantes. Ce qui pouvait encore réussir avec les systèmes ERP ou CRM se heurte à des limites lorsqu'il s'agit de développer des plateformes IoT ou AI universelles à l'aide de logiciels open source et de microservices. Cette approche du cloud computing s'avère souvent trop coûteuse, lente et inefficace. Une autre solution consiste à adopter une architecture dirigée par les modèles, de sorte que les développeurs n'aient pas à s'occuper d'un nombre infini de types de données pour une même entité.

En fin de compte, une gestion automatisée des documents basée sur une compréhension efficace des documents s'avère être l'une des clés du succès, même pour les grandes entreprises. Lors du choix du logiciel correspondant, les exigences individuelles sont décisives, notamment en ce qui concerne la puissance de calcul, la précision et la qualité des données au niveau de l'entreprise. Il est également important que l'IA et les compétences professionnelles s'accordent parfaitement afin de prendre des décisions rentables à long terme et de rester performant sur le plan économique.

FAQ

Quels sont les principaux avantages de l'IA d'entreprise ?

Grande évolutivité, innombrables technologies de numérisation de contenu, notamment Document Understanding, méthodes complexes d'analyse de grandes quantités de données, interface utilisateur flexible avec méthodes de visualisation polyvalentes

À quel point l'Enterprise AI est-elle avancée ?

Enterprise AI englobe certaines des technologies AI les plus sophistiquées, comme la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel.

Quand une entreprise est-elle prête pour l'Enterprise AI ?

Toute grande entreprise devrait déjà penser à introduire l'Enterprise AI. L'analyse automatisée des données commerciales offre une valeur ajoutée inestimable, sans laquelle de nombreuses entreprises ne pourront plus être compétitives.

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