Découvrez 5 pionniers de la data qui mettent l’IA en action dans le monde réel

Un texte d’Oliver Schabenberger, Executive Vice President, COO et CTO de SAS.

Tout le monde parle d’intelligence artificielle. Malheureusement, beaucoup de ce que vous entendez sur l’IA dans les films et à la télévision n’est que du sensationnel pour le divertissement.

L’IA est souvent surévaluée. Mais l’IA est aussi réelle et puissante.

Prenons cet exemple : des ingénieurs ont travaillé pendant des années sur des modèles faits main pour la détection d’objets, la reconnaissance faciale et la traduction en langage naturel. Bien que ces algorithmes aient été perfectionné par le top des experts, leur performance est loin de ce que les approches basées sur les données peuvent accomplir aujourd’hui. Lorsque nous laissons les algorithmes découvrir des modèles à partir de données, ils surpassent la logique codée par l’homme pour de nombreuses tâches impliquant une connaissance du monde naturel.

Le message le plus puissant de l’IA n’est pas que les machines envahissent le monde. C’est que nous pouvons aider les machines à générer une valeur considérable en libérant les informations, les modèles et les comportements capturés dans les données.

Aujourd’hui, je souhaite partager quatre applications réelles d’IA conçues par les équipes SAS et vous présenter cinq collaborateurs dont la mission est de mettre cette technologie entre les mains des décideurs.

 

  • Améliorer les soins de santé avec l’analyse d’images médicales

Un projet de Fijoy Vadakkumpadan, scientifique senior au sein de l’équipe SAS Computer Vision, qui s’appuie sur les réseaux neuronaux (une technologie employée notamment au Amsterdam University Medical Center).

 

  • Concevoir des algorithmes d’IA dignes de confiance

Un projet de Xin Hunt, développeur senior en Machine learning, à la R&D de SAS, qui se concentre sur l’interprétabilité et l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique. Son motto : «Pour que la société l’accepte, il faut qu’elle le comprenne ».

 

  • Rendre l’apprentissage automatique accessible à tous

Un projet de Susan Haller, directrice de la R&D en analytique avancée et Dragos Coles, développeur senior en apprentissage automatique, chez SAS. Ils ont créé un outil qui offre une API de construction automatique de modèles pour le Machine Learning, de l’exploration à la transformation des data à la sélection des fonctionnalités et à la comparaison des algorithmes.

 

  • Déployer sur le terrain des modèles d’intelligence artificielle

Un projet de Seb Charrot, Senior Manager de l’équipe R&D écossaise de SAS, qui a conçu SAS Mobile Investigator, une application qui permet aux acteurs sur le terrain (enquêteurs, agents) de disposer des bonnes informations. Car vous pouvez tout faire correctement lors de la création et de l’amélioration d’un modèle de Machine Leaning – mais si vous ne le déployez pas à l’endroit où les décisions sont prises, cela ne servira à rien.

 

Déplacer l’IA dans le monde réel

Lorsque l’on va au-delà de l’aspect scientifique de l’analytique et que l’on créé des solutions pour le monde réel, on constate que tout le monde – et pas seulement les diplômés en sciences des données – peut prendre des décisions en se basant sur la data. Le métier de chacun en est facilité et tout le monde gagne en efficacité.

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