Intelligence artificielle, performance reelle : retour sur l’événement du 27 avril 2017 à Paris

|

 

Un événement consacré à la réflexion et à l’échange autour des dernières avancées concrètes de l’Intelligence Artificielle. Une quarantaine de nos clients ont ainsi pu échanger autour des cas d’usage proposés par Capgemini et par nos partenaires.

A travers les visions croisées de nos expertes Valérie Perhirin et Anne-Laure Thieullent, de spécialistes reconnus du domaine comme Igor Carron (cofondateur du Paris Machine learning meetup), Martin Gorner (expert deep learning Google),  

et les retours d’expérience des startups SaagieDeepomatic, Akeoplus et TellMePlus – nos clients ont pu découvrir les multiples utilisations actuelles de l’Intelligence Artificielle, et appréhender en quoi elle peut être un outil puissant pour booster l’excellence opérationnelle.

 

Découvrir la vidéo de l’événement 

 

 

L'Intelligence Artificielle chez Capgemini

 

De solides fondations, un sujet investi tôt : 

 

Capgemini appuie sa stratégie Intelligence Artificielle sur de solides fondations grâce à ses compétences Big Data, Analytics, Robotics & Automation, et Digital Transformat

Nos premiers projets de Machine Learning ont été exécutés début 2013, c’est donc un sujet sur lequel le Groupe s’est positionné en amont.

Des cas d’usages aussi bien français que mondiaux ont été partagés, notamment :

 

  • le projet CNAF qui, en partant d’une volonté d’optimiser le parcours client sur son site web, a permis finalement de détecter 38M€ de fraude potentielle,
  • le projet Rio Tinto Alcan où la découverte des variables influencant l’apparition d’incidents dans la production des cuves d’aluminium a aussi permis d’optimiser la consommation énergétique du procédé,
  • un projet pour une banque espagnole utilisant notamment des techniques de Natural Language Processing et classification, a permis de classifier automatiquement pour action des emails provenant des clients corporate avec plus de 80% de justesse, permettant d’envisager des réponses partiellement automatisées,
  • et enfin un projet pour un acteur mondial de l’agrochimie combinant les techniques de machine learning et deep learning pour assister la détection de chlorose ferrique dans les plants de soja, en prenant en compte les particularités géographiques.

 

Une vision appliquée et ouverte aux dernières innovations de l’écosystème :

 

L’IA demande une forte capacité à driver l’innovation et ses applications, Capgemini conduit ces démarches grâce à la force du Groupe, de ses réseaux et écosystèmes de start-ups, et la démarche Applied Innovation Exchange unique sur le marché.

Grâce à Capgemini les clients ont une fenêtre ouverte sur les dernières avancées technologiques de l’Intelligence Artificielle à un niveau international et peuvent se mettre en relation avec tout un écosystème d’innovation.

En particulier, les start-ups suivantes ont pu présenter leur proposition de valeur :

 

 

Deepomatic est une entreprise qui édite et vend un logiciel d'intelligence artificielle. Ce logiciel exploite les toutes dernières technologies de réseaux neuronaux pour permettre à ses clients de construire leur propre système de reconnaissance d'images.

Consulter le site internet de Deepomatic

 

 

Saagie s'engage à simplifier et accélérer la mise en œuvre des projets datascience via une plateforme complète, “As A Service”, conçue pour industrialiser les dernières évolutions technologiques en matière de Big Data et d'intelligence artificielle. Véritable ligne d’assemblage (extraction, stockage, traitement, analyse), elle permet de simplifier l’accès aux données et de développer rapidement des applications prédictives centrées sur les usages. 

Consulter le site internet de Saagie

 

 

Basée sur une technologie brevetée de Machine Learning, Predictive Objects est la première solution d’intelligence artificielle qui automatise de bout en bout la création et le déploiement de modèles prédictifs grâce au Meta Active Machine Learning. Tellmeplus propose également d’embarquer l’intelligence « at the edge of the network » pour que les objets connectés puissent prendre des décisions locales et autonomes, même lorsque le réseau ne fonctionne pas: c’est l’Automated Embedded Artificial Intelligence. 

Consulter le site internet de tellmeplus

 

 

Basée sur une technologie brevetée de Machine Learning, Predictive Objects est la première solution d’intelligence artificielle qui automatise de bout en bout la création et le déploiement de modèles prédictifs grâce au Meta Active Machine Learning. Tellmeplus propose également d’embarquer l’intelligence « at the edge of the network » pour que les objets connectés puissent prendre des décisions locales et autonomes, même lorsque le réseau ne fonctionne pas: c’est l’Automated Embedded Artificial Intelligence. 

Consulter le site internet de tellmeplus

 

 

Contacts Insights&Data