AI & Gen AI for business
Cette dernière décennie a été marquée par des avancées significatives dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML)
Avec l’apparition de nouveaux outils basés sur la GenAI et leur rôle dans la transformation de nombreuses industries ainsi que dans certains aspects de la vie quotidienne, comme en témoigne le succès de ChatGPT.
Avec le développement de ces nouveaux outils d’Intelligence Artificielle, les entreprises font face à de nouveaux enjeux. L’un d’eux est de maximiser leur performance en exploitant le potentiel de l'IA pour l'analyse de données, la prise de décision, et l'automatisation des processus.
Après un fort engouement et plusieurs POC, il devient nécessaire de passer à l’échelle et d’étendre l’IA aux différents départements de l’entreprise.
Les progrès technologiques en IA, combinés à une disponibilité accrue des données et une puissance de calcul améliorée, ont ouvert des opportunités sans précédent pour les entreprises de toutes tailles. En 2024, l'utilisation de l'IA n'est plus une option mais une nécessité pour rester compétitif dans un marché mondial en constante évolution.
Les avancées continues dans des domaines comme le traitement du langage naturel, le deep learning et l’automatisation montrent que la marge de progrès sur les modèles d’IA reste encore importante. Dans des domaines comme la finance, le marketing, la logistique et la gestion des ressources humaines, l'IA apporte une valeur ajoutée significative. Elle permet aux entreprises de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en améliorant l'expérience client et la rentabilité.
L'IA va continuer à redéfinir la manière dont les entreprises opèrent, offrant des opportunités pour innover, personnaliser les expériences clients et optimiser les opérations. Les entreprises qui sauront tirer parti de ces technologies seront les leaders de demain, définissant de nouvelles normes en matière d'efficacité, d'innovation et de performance commerciale.
En 2024, une tendance significative dans le domaine de l'IA est l'internalisation des compétences et des pratiques liées à cette technologie au sein des entreprises. Alors qu'auparavant, de nombreuses sociétés s'appuyaient sur des fournisseurs externes ou des solutions prêtes à l'emploi pour leurs besoins en IA, il y a désormais un besoin d’internaliser la connaissance.
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Mettre en oeuvre une stratégie IA
En évaluant les besoins spécifiques et en effectuant un audit des cas d'usage, nous identifions les opportunités à fort potentiel et fournissons des recommandations stratégiques pour maximiser l'impact de l'IA au sein de l'organisation.
Adapter les modèles IA en fonction des cas d'usage
Cela comprend la personnalisation des solutions IA pour divers cas d'usage, en veillant à ce que chaque modèle soit optimisé pour les contextes d'application spécifiques, qu'il s'agisse de personnalisation de l'expérience client, d'automatisation des processus, ou de développement de nouveaux services.
Expertise en LLM et Data Science
Nos experts en grands modèles de langage (LLM) et nos data scientists peuvent accompagner nos clients dans le développement et l'adaptation de modèles IA sur mesure. Nous proposons un benchmark des solutions IA disponibles sur le marché et offrons un entraînement personnalisé des modèles sur les données spécifiques des clients (RAG).
Formation et Acculturation des Équipes
Pour assurer une adoption efficace de l'IA, nous pouvons accompagner les équipes internes par des programmes de formation sur mesure, destinés à renforcer les compétences techniques et à acculturer les équipes aux technologies IA (que ce soit sur les enjeux éthiques, la manipulation des outils, la compréhension des enjeux, …).
Veiller à la conformité des modèles exploités
Nous aidons nos clients à naviguer dans les défis réglementaires, en veillant à ce que toutes les initiatives soient conformes aux exigences légales, notamment l'IA Act, garantissant une utilisation éthique et responsable des technologies IA.
