Notre approche a pour objectif d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA au service de votre entreprise. Nous procédons à l'analyse de vos données actuelles pour déceler des opportunités de croissance, encadrer des projets stratégiques novateurs fondés sur l'IA, et élaborer un plan d'action opérationnel en vue de sa mise en œuvre.
Par exemple, dans le cadre d'un bâtiment tertiaire, l'objectif de ce Diagnostic Data IA pourrait être de démontrer la possibilité d'effectuer de l'optimisation énergétique et ainsi réduire sa consommation d'énergie de 10 à 30%.
Les données sont le carburant de l'IA, mais comme tout moteur, elles nécessitent un entretien régulier. Le Diag Data IA consiste à examiner en profondeur la qualité, la quantité, la pertinence et la fraîcheur des données avant de les utiliser pour former des modèles d'IA.
Le diagnostic se compose de trois grandes étapes :
1/ Entretien préliminaire
- Mieux connaître l'entreprise
- Mesurer le niveau de maturité vis-à-vis de l'IA
- Identifier les experts IA pertinents
- Préparer les ateliers
2/ Ateliers collaboratifs
- Définir les priorités de l'entreprise
- Identification des prérequis en terme de data
- Priorisation des cas d'usage
- Partage des bonnes pratiques de la mise en place d'un projet IA
- Mise en place d'une première version de feuille de route
3/ Finalisation et livraison
- Diagnostic de votre niveau de maturité IA
- Description et explication précise des cas d'usage répertoriés
- Feuille de route du projet d'intelligence artificielle
Qualité des Résultats : Des données de mauvaise qualité conduisent à des modèles d'IA médiocres. Un diagnostic permet de s'assurer que les données sont fiables et cohérentes.
Découverte et Opportunités : Le diagnostic révèle des opportunités cachées dans vos données. Il peut mettre en lumière des tendances, des schémas ou des informations précieuses que vous auriez pu manquer.
Transparence et Conformité : Un diagnostic solide renforce la confiance de vos parties prenantes, qu'il s'agisse de clients, d'investisseurs ou de régulateurs. Ils savent que vos données sont gérées avec sérieux.
Amélioration Continue : Le Diag Data IA n’est pas une seule et unique étape. Il doit être continu pour s'assurer que les données restent pertinentes et fiables au fil du temps.
Si nous reprenons notre cas d'usage de l'optimisation énergétique, le diagnostic Data IA vous permettrait d'avoir une réelle compréhension quant à la mise en place d'algorithmes intelligents pour réduire votre consommation énergétique. Voici quelques exemples :
- Modèle de Deep Learning pour la prédiction de consommation et la prédiction de production des panneaux solaires
- Modèle d'optimisation énergétique pour l'aide à la décision du stockage ou de l'utilisation de la production
- Modèle de clusterisation en Machine Learning pour la détection d'anomalies de consommation en temps réel
Investir dans l'exploration de l'IA peut représenter un engagement financier. C'est pourquoi, en collaborant avec nous, vous avez la possibilité de bénéficier d'une subvention de 80 % accordée par BPI France, rendue possible par le programme IA Booster France 2030.
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