Exemple de preuve de concept (PoC)

Lorsqu'il s'agit de traiter efficacement des documents et du texte non structuré, l'intelligence artificielle (IA) peut apporter une énorme valeur ajoutée. Dans cet article de blog, nous vous présentons une preuve de concept (PoC) pour l'implémentation d'un système de traitement de documents basé sur l'IA avec Konfuzio.

Qu'est-ce qu'une preuve de concept (PoC) ?

Une preuve de concept est une démonstration pratique qui montre qu'une idée, un projet ou un système peut fonctionner comme prévu. Un PoC peut être utilisé pour montrer la faisabilité et les avantages potentiels d'une nouvelle technologie avant d'effectuer des investissements plus importants. C'est une étape importante pour minimiser les risques et renforcer la confiance dans la technologie. Vous trouverez de plus amples informations dans un article séparé : Qu'est-ce qu'une preuve de concept ?

Quels sont les avantages d'un PoC ?

Dans le monde de l'entreprise numérique, la maîtrise des données non structurées est souvent décisive. C'est là que Konfuzio, une solution d'IA spécialisée, offre de nouvelles perspectives. Une preuve de concept (PoC) avec Konfuzio n'est pas seulement une stratégie sûre pour tester la technologie sous toutes ses coutures, mais elle ouvre aussi une vision claire des valeurs ajoutées et des potentiels de l'intelligence artificielle dans le contexte professionnel.

Plus encore, en utilisant Konfuzio à un stade précoce, votre entreprise pourrait se positionner comme un leader technologique, toujours à la pointe de l'innovation. Et ce n'est qu'un début : Konfuzio vous permet de maîtriser les exigences réglementaires et de porter la sécurité de vos données à un niveau supérieur lors de l'utilisation de l'IA.

Un PoC vous donne non seulement un aperçu des capacités de Konfuzio, mais aussi une base solide pour prendre des décisions sur son rôle dans l'avenir de votre entreprise. Avec Konfuzio, vous ouvrez un monde de possibilités - êtes-vous prêt à l'explorer ?

Le processus PoC avec Konfuzio

Lorsque vous commandez un PoC avec Konfuzio, vous suivez le processus structuré suivant avec notre équipe d'experts :

Plan de preuve de concept (PoC) AI2023-07-022023-07-092023-07-162023-07-232023-07-302023-08-062023-08-132023-08-202023-08-272023-09-032023-09-102023-09-172023-09-24Analyse des besoins Critères de réussite Collecte de données pour la formation Création de plan de test Analyse des données Analyse de la sécurité des données Configuration opérationnelle de l'IA Formation de modèles Ajustement du modèle Exécution et évaluation des tests Présentation des résultats Révision et ajustement des plans PoC Cas d'utilisationCollecte et analyse de donnéesAnalyse de la sécurité des données et configuration des opérationsFormation et ajustement des modèlesTesting et évaluationPoC CompletionPlan de preuve de concept (PoC) AI
  1. Discussion de cas d'utilisationTout d'abord, nous comprenons vos besoins spécifiques et le cas d'application souhaité pour le PoC. Il pourrait s'agir par exemple d'analyser des documents contractuels, des demandes de crédit ou d'autres textes non structurés.
  2. Définition des critères de réussiteAvant le lancement du PoC, nous définissons des critères de réussite qui serviront à évaluer la performance et l'utilité du système d'IA. Il peut s'agir par exemple de la précision de l'extraction, de la vitesse de traitement ou d'autres mesures spécifiques.
  3. Collecte et analyse des donnéesNous identifions et collectons ensemble des exemples de données pertinents pour former et évaluer le système Konfuzio. Celles-ci pourraient provenir de documents existants dans votre organisation ou être créées spécialement pour le PoC.
  4. Analyse de la sécurité des données: Les données sont au cœur de tout système d'IA. Il est donc essentiel que nous veillions à ce que vos données soient sécurisées tout au long du PoC. Au cours de cette phase, nous analysons les exigences en matière de sécurité des données, mettons en œuvre des mesures de sécurité appropriées et veillons à ce que toutes les activités soient conformes aux lois sur la protection des données.
  5. Configuration opérationnelle de l'IAUne fois que nous avons confirmé que le système d'intelligence artificielle fonctionne efficacement et que la sécurité des données est garantie, nous mettons en place le système pour qu'il soit opérationnel. Cela comprend la mise en place de l'infrastructure nécessaire, l'établissement de procédures d'exploitation et de maintenance et la formation de votre équipe à l'utilisation du système.
  6. Formation et adaptation de modèlesNos data scientists utilisent les données collectées pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle spécifiques à vos besoins. Ce faisant, nous adaptons le système à la structure et aux besoins d'extraction des documents pertinents afin d'obtenir les meilleurs résultats possibles.
  7. Testing et évaluationLors du PoC, nous évaluons le système avec une quantité représentative de données de test et nous évaluons la précision de l'extraction ainsi que le flux de travail. Votre feed-back pendant cette phase est essentiel pour améliorer encore le système et l'adapter à vos besoins.
  8. Fin du PoC et présentation des résultatsAprès avoir testé et évalué le système d'intelligence artificielle, nous documentons et présentons les résultats. Ceux-ci comprennent une analyse des performances du système par rapport aux critères de réussite définis, ainsi que des recommandations pour la phase suivante.

Grâce à cette approche structurée, nous pouvons garantir que le PoC répond à vos besoins spécifiques et vous donne une vision claire des possibilités et des avantages du traitement de documents basé sur l'IA avec Konfuzio.

Faisabilité technique vs. valeur professionnelle

Lors de l'évaluation et de la planification d'un projet d'IA, il est essentiel de tenir compte à la fois de la faisabilité technique et de la valeur métier des cas d'utilisation proposés. Alors que la faisabilité technique se concentre sur les défis technologiques et opérationnels qui doivent être surmontés pour mettre en œuvre et faire fonctionner le système, la valeur métier se concentre sur les avantages et la valeur que le système peut générer pour l'entreprise et ses clients.

La faisabilité technique et la valeur professionnelle sont les deux faces d'une même médaille et doivent toujours être maintenues en équilibre. Une faisabilité technique élevée, par exemple grâce à l'utilisation de modèles d'IA avancés, ne signifie pas nécessairement une valeur professionnelle élevée si les problèmes ou les tâches résolus sont d'une importance mineure pour l'entreprise. De même, un cas d'utilisation présentant une utilité professionnelle élevée, comme l'amélioration de la satisfaction des clients, peut ne pas avoir son plein effet si la faisabilité technique n'est pas assurée.

C'est pourquoi, lors de la création d'un PoC avec Konfuzio, il est essentiel que nous travaillions en étroite collaboration avec nos clients afin de comprendre et d'évaluer à la fois la faisabilité technique et la valeur fonctionnelle de chaque cas d'utilisation. Notre objectif est de trouver un équilibre entre ces deux aspects, ce qui nous permettra de développer et de mettre en œuvre un système d'IA qui soit à la fois techniquement performant et d'une grande valeur fonctionnelle.

Exemples de PoC et cas d'application

L'intelligence artificielle (IA) a désormais fait son entrée dans de nombreux secteurs en rendant les données non structurées exploitables. Konfuzio, une solution d'IA avancée, utilise des algorithmes d'analyse de texte et de traitement de documents pour créer de la valeur ajoutée dans des secteurs tels que la santé, la finance, la vente au détail, le transport et la logistique, ainsi que l'énergie. Voici quelques exemples de la manière dont Konfuzio révolutionne ces secteurs et des avantages que vous pouvez en tirer.

Dans la Secteur de la santé les composants NLP et NLU de Konfuzio permettent une analyse approfondie des rapports médicaux. L'utilisation d'algorithmes basés sur des transformateurs comme BERT permet de mieux comprendre les textes cliniques et d'en extraire des informations pertinentes pour le diagnostic et la planification thérapeutique.

Sur le site Secteur financier, en particulier dans le domaine de la détection des fraudes, des méthodes d'apprentissage profond telles que LSTM (Long Short Term Memory) peuvent être utilisées pour la détection de séquences et d'anomalies. Elles permettent d'identifier des modèles inhabituels dans des textes non structurés et des données de transaction, et donc de détecter des fraudes potentielles.

Dans les domaines Pools de courtiers, assurances et réassurances l'IA de Konfuzio offre des avantages significatifs grâce à l'utilisation d'algorithmes NLP et NLU et de techniques d'apprentissage automatique avancées. Les modèles basés sur des transformateurs tels que BERT et GPT permettent une analyse et une interprétation approfondies des documents d'assurance complexes, des rapports de sinistre et des textes relatifs aux contrats. Ils aident les pools de courtiers à extraire et à traiter les informations rapidement et efficacement. Les compagnies d'assurance bénéficient d'une évaluation automatisée et précise des risques grâce à l'application d'algorithmes de classification tels que les Support Vector Machines (SVM) ou les arbres de décision. Dans le domaine de la réassurance, les algorithmes d'apprentissage en profondeur, notamment les LSTM, permettent d'analyser de grands ensembles de données séquentielles et aident ainsi à identifier les modèles de sinistres et les profils de risque. Dans ces contextes, Konfuzio représente une solution clé pour augmenter l'efficacité et optimiser le traitement des données non structurées.

Pour le Commerce de détail Konfuzio utilise des algorithmes NLP et de deep learning pour la classification de textes et l'analyse de sentiments. En analysant les commentaires des clients et les évaluations des produits, Konfuzio peut développer une compréhension approfondie des préférences des clients et générer des recommandations de produits personnalisées.

Dans le domaine Transport et logistique la vision par ordinateur est utilisée conjointement avec la PNL pour extraire et traiter des informations à partir de différents types de documents. L'utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour la classification des documents et de modèles de transformation pour l'extraction de texte permet d'extraire efficacement des informations pertinentes des lettres de voiture ou des instructions de livraison.

Sur le site Secteur de l'énergie la combinaison du NLP pour l'analyse des rapports textuels et des algorithmes de prévision en série temporelle comme LSTM ou ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) est particulièrement pertinente. Grâce à ces méthodes, Konfuzio peut établir des prévisions de consommation et de production d'énergie et contribuer à optimiser le fonctionnement du réseau électrique.

Dans tous ces scénarios, Konfuzio s'appuie sur la combinaison de la PNL, de la NLU, de la vision par ordinateur et des algorithmes d'IA générative pour transformer les données non structurées en informations précieuses et résoudre les défis spécifiques à l'industrie.

Plus d'informations sur un PoC d'IA

Si vous souhaitez en savoir plus sur le processus de création d'un PoC ou si vous êtes intéressé par une collaboration avec Konfuzio pour améliorer le traitement de vos documents, n'hésitez pas à nous contacter. Nous nous ferons un plaisir de discuter plus en détail de vos besoins et de mettre en place un PoC sur mesure pour vous.

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