Livrer des solutions concrètes
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Les projets d'IA rencontrent fréquemment des difficultés pour passer du stade de la preuve de concept à celui de la mise en œuvre à grande échelle.
De nombreux projets réussissent dans un premier temps les phases de test, mais peinent à être déployés dans la pratique en raison des difficultés d'intégration dans les systèmes informatiques existants et du manque d'infrastructure nécessaire, ce qui entraîne des interruptions et éventuellement l'abandon du projet.
Obtenir des résultats à la hauteur des attentes
80 à 85 % des projets d'IA ne donnent pas les résultats attendus.
Les principaux défis découlent souvent de problèmes d'intégration des données, de compatibilité des infrastructures, d'objectifs de projet flous et de la complexité de l'opérationnalisation des modèles d'IA.
De plus, certains projets échouent parce que les objectifs ne sont pas adaptés aux capacités réalistes de l'IA, ou parce que les données nécessaires ne sont pas disponibles ou insuffisantes pour former les modèles de manière efficace
Traitement automatique du langage naturel (NLP)
Ces modèles d'IA se traduisent généralement par des assistants virtuels répondant aux questions et permettant d'automatiser le service et le support client, les services bancaires, le commerce électronique ou pour avoir accès à des informations et données à l'interne. Ils permettent aussi de traduire automatiquement des textes et d'extraire automatiquement des données pertinentes à partir de documents non structurés.
Notre client le Collège Sainte-Anne a développé l'application Emilia qui utilise le traitement automatique du langage naturel pour permettre aux enseignant de français de réduire de 75% leur temps de correction en identifiant et en catégorisant les erreurs dans les textes des élèves, en plus d'évaluer le ton et la pertinence.
Prédiction de tendances
On peut l'utiliser de toutes sortes de façons, comme prédire les ventes futures en se basant sur les données historiques. L'IA peut aussi être utile pour la gestion des stocks, la planification de la production, la gestion des ressources, la stratégie de vente, la prédiction de la demande et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
Chez Nexapp, nous avons développé Axify, un logiciel qui augmente la productivité des équipes de développement. Nous utilisons la prédiction des tendances pour prévoir les dates de livraisons avec plus de confiance en se basant sur l'historique de l'équipe.
Reconnaissance d'images
La reconnaissance d’image comprend plusieurs fonctionnalités, dont l’identification et la classification, la reconnaissance faciale et la détection d’anomalies. Elle peut être utilisée de plusieurs façons, notamment pour la sécurité, la gestion de la clientèle, l'analyse de produits et les applications médicales et l'identification des anomalies ou des défauts dans les produits et les matériaux au sein des processus de contrôle qualité et de production.
Notre client XpertSea utilise la reconnaissance d’image pour donner une foule de données sur la récolte des crevettes à partir d’une simple photo.
Notre approche au service de vos projets
Notre approche de découverte et de livraison en continu permet de créer des logiciels qui accélèrent l'intégration de l'IA dans les projets technologiques. Grâce à des livraisons fréquentes, nous obtenons rapidement des retours précieux des utilisateurs pour ajuster les fonctionnalités et atteindre les objectifs plus efficacement. Cela vous fait gagner du temps et de l'argent, vous permettant de concrétiser vos projets d'IA avec rapidité et impact.
- Accélération des livraisons
- Validation et mise sur le marché rapides
- Optimisation du retour sur investissement
- Alignement constant avec les utilisateurs
- Élimination des fonctionnalités inutiles
