Accélérer l’adoption des technologies de l’IA dans le contexte de crise économique est indispensable.
Plus que jamais, les entreprises doivent automatiser les tâches à faible valeur ajoutée - pour faire plus avec moins - tout en augmentant leurs capacités à fidéliser et développer leur clientèle.
L’utilisation des données de l’entreprise et des algorithmes d’apprentissage machine est un moyen d’atteindre cet objectif. Les domaines d’application sont nombreux : la détection d’anomalies dans la souscription de contrats, l’identification des clients à risque, la segmentation des prospects ou clients, la prédiction d’activité et bien d’autres encore…
RÉSOUDRE DEUX PÉCHÉS INITIAUX DES PROJETS DATA/IA
Ces dernières années, de nombreuses initiatives Data/IA ont été menées par les entreprises (pour la plupart des grands groupes) sans rencontrer le succès escompté. Bien que les raisons de ces échecs soient multiples, deux facteurs principaux sortent du lot : Le non-alignement des projets data science sur les besoins métiers : les équipes data ont cherché à créer des applications en se basant sur les données en leurs mains. Au moment où ces applications ont été présentées aux directions métiers, elles ne correspondaient pas forcément à un besoin tangible. L’investissement important dans l’expertise data science et l’acquisition de technologies data : poussées par les éditeurs et les ESN, les entreprises ont consenti à des investissements importants (se chiffrant en centaines de milliers d’euros) pour mettre en place Datalakes, pipelines data et licences logicielles. Mécaniquement, le ROI de ces investissements est difficile à défendre.
Le partenariat entre demain.ai et DataTask.io met fin à cette situation.
ALLIER BESOINS MÉTIERS, AGILITÉ ET ACCESSIBILITÉ ÉCONOMIQUE DANS LES PROJETS DATA/IA
Les besoins métiers doivent donc être la première étape. En analysant les meilleures pratiques d’entreprises qui ont déjà intégrées l’IA et en les croisant avec l’appétence des directions métiers, les équipes de demain.ai définissent les bons cas d’usages à travailler, ceux qui seront attendus par les utilisateurs, qui présenteront des indicateurs de performance clairs et connus d’avance.
En terme de mise en oeuvre, l’approche de DataTask.io permet le déploiement d’une infrastructure Data/IA en quelques jours : entrepôt de données cloud, connecteurs avec les applications existantes, pipeline de transformation de données et applications algorithmiques.
Cette agilité, basée sur les technologies de cloud public notamment Google Cloud, permet de construire le socle technologique des projets avec ou sans data-scientists. L’investissement requis est sans commune mesure avec ce qui se pratiquait jusqu’à présent.
En baissant drastiquement les conditions d’accès aux technologies data/IA et concentrant l’effort sur les cas d’usages à fort impact, demain.ai et DataTask permettent d’envisager le déploiement bout-en-bout d’applications métiers pertinentes et économiques en quelques semaines.
PASSER A L’ACTION
C’est une évidence, rebondir après la crise passe par l’accélération des initiatives de digitalisation de l’entreprise. À travers le partenariat annoncé aujourd’hui, les entreprises peuvent initier immédiatement leur démarche Data/IA et utiliser ces outils en production dès l’automne 2020.
La démarche commune de demain.ai et DataTask sera présentée les 14 et 15 septembre 2020 à l’occasion du salon BIG DATA & AI PARIS 2020 à la Porte de Versailles (Paris XV). Des cas d’usages appliqués de l’IA seront présentés
A PROPOS DE DEMAIN.AI
La mission de demain.ai est de permettre aux entreprises de tirer des bénéfices immédiats de l’intelligence artificielle. Experte des cas d’usages de l’IA, l’équipe de demain.ai accompagne ses clients dans l’identification des meilleurs pratiques et la mise en place d’une stratégie IA à 18 mois. demain.ai intervient également dans le domaine de la NLG pour transformer les données de ses clients en langage naturel. Pour en savoir plus, visitez www.demain.ai
A PROPOS DE DATATASK.IO
DataTask est un accélérateur de projets data & IA. Il permet de mettre en oeuvre des plateformes d’IA de manière plus économique, plus rapide et plus fiable. Service managé, il fournit une abstraction de toutes les ressources pour construire et déployer des services d’IA dans le cloud, il permet de réduire drastiquement les coûts d’opération. DataTask prends en charge tout le cycle de vie d’une application d’IA depuis les expérimentations dans un DataLab, jusqu’à la production du service.
CONTACTS
- demain.ai - Gaetan Fron - hello@demain.ai
- DataTask - Vincent Heuschling - contact@datatask.io