LAB IA

manifeste

Chez Elevate, nous croyons fermement que l’IA est bien plus qu’une simple technologie : c’est un levier puissant pour transformer les organisations, améliorer les processus métier, et relever des défis complexes.

Mais cette transformation ne peut être durable que si elle repose sur des bases éthiques solides, une innovation responsable, et une collaboration entre experts, entreprises et chercheurs.C’est pourquoi nous avons lancé le Lab IA : une initiative visant à explorer, expérimenter, et co-créer des solutions IA qui répondent aux problématiques critiques de nos clients tout en respectant les principes de durabilité, de confidentialité et de transparence.

Notre vision

Notre ambition dépasse le cadre traditionnel de la recherche. Avec ce Lab IA nous souhaitons :

En intégrant l’innovation à la réalité des entreprises, nous créons des solutions qui sont non seulement performantes, mais également adaptées à leurs environnements spécifiques.

Adopter une approche de recherche appliquée,

où les résultats trouvent des applications concrètes pour résoudre des problématiques métier.

Co-construire des solutions innovantes

avec nos clients, alignées sur leurs enjeux stratégiques et opérationnels.

Contribuer à la recherche scientifique

en avançant sur des sujets tels que l’automatisation, l’éthique, et la durabilité de l’IA.

La mise en oeuvre de notre démarche

La réussite du Lab IA repose sur l’activation de notre écosystème collaboratif

Nous allions vision stratégique, expertise technique, et pragmatisme opérationnel.

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Nos experts et consultants internes

Nous disposons d’une équipe d’experts pluridisciplinaires combinant des compétences pointues en IA, en analyse de données, et en stratégie métier.

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Nos clients

Nous croyons en la co-construction. Nos clients ne sont pas de simples bénéficiaires de nos solutions : ils sont des acteurs clés du processus.

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Nos partenaires technologiques 

Pour garantir le succès des recherches, nous nous appuyons sur un réseau de partenaires technologiques de premier plan, notamment dans les domaines du cloud, des outils de business intelligence (BI), et de la visualisation de données.

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Nos experts fonctionnels

Nos experts fonctionnels, spécialisés dans des domaines tels que la RSE, la supply chain, le pricing, le marketing ou la finance, jouent un rôle clé pour une IA adaptée aux enjeux métiers

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Nos experts sectoriels 

Pour relever les défis propres à chaque industrie, nous mobilisons des experts sectoriels qui comprennent les dynamiques et enjeux spécifiques de domaines : luxe, banque/finance, retail, FMCG

Le Lab IA Elevate explore sept axes majeurs

Nos champs de recherche pour le Lab IA

IA Clean Room

L’intelligence artificielle joue un rôle clé dans la promotion de la durabilité environnementale et sociale, au cœur des engagements RSE des entreprises modernes. Les technologies IA permettent d’optimiser l’utilisation des ressources naturelles, de réduire les déchets et de minimiser l’empreinte carbone des processus industriels. Par exemple, dans le secteur de l’énergie, des modèles prédictifs peuvent améliorer l’efficacité énergétique et favoriser l’intégration des énergies renouvelables. De même, dans l’agriculture, l’IA peut être utilisée pour une gestion plus précise de l’irrigation ou des intrants agricoles. Par ailleurs, l’IA peut contribuer à des objectifs sociaux en détectant et en atténuant les biais dans les systèmes automatisés, favorisant ainsi l’inclusion et l’équité. Ces innovations s’alignent sur les attentes croissantes des consommateurs et des investisseurs, renforçant ainsi la crédibilité et la réputation des entreprises.

IA Explicable

L’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle est essentielle pour instaurer la confiance des utilisateurs et des parties prenantes, particulièrement dans les secteurs réglementés tels que la santé, la finance ou le droit. L’objectif de l’IA Explicable (XAI) est de concevoir des systèmes capables de justifier leurs décisions de manière claire et compréhensible pour les humains. Cela implique de développer des algorithmes capables de fournir des explications transparentes sur les facteurs ayant influencé une prédiction ou une décision. En renforçant la traçabilité et la vérifiabilité des systèmes, XAI répond non seulement aux exigences r

IA Clean Room

Le concept d'IA Clean Room repose sur le développement et l'adoption de l'apprentissage fédéré, une approche qui permet de former des modèles d'IA sur des ensembles de données distribués sans jamais transférer les données brutes entre les parties prenantes. Cette technologie est particulièrement cruciale pour les entreprises cherchant à collaborer tout en respectant les réglementations strictes sur la confidentialité, comme le RGPD. Les IA Clean Rooms permettent ainsi de créer un environnement sécurisé où les entreprises peuvent mutualiser leurs efforts pour résoudre des problématiques communes, tout en maintenant une confidentialité totale des données sensibles. L’objectif est de favoriser l’innovation collaborative, notamment dans des secteurs comme la santé, la finance et l’industrie, tout en minimisant les risques de fuites de données.

IA Explicable (XAI)

L’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle est essentielle pour instaurer la confiance des utilisateurs et des parties prenantes, particulièrement dans les secteurs réglementés tels que la santé, la finance ou le droit. L’objectif de l’IA Explicable (XAI) est de concevoir des systèmes capables de justifier leurs décisions de manière claire et compréhensible pour les humains. Cela implique de développer des algorithmes capables de fournir des explications transparentes sur les facteurs ayant influencé une prédiction ou une décision. En renforçant la traçabilité et la vérifiabilité des systèmes, XAI répond non seulement aux exigences réglementaires, mais contribue également à éviter les biais algorithmiques, ce qui est essentiel pour promouvoir des pratiques équitables et éthiques dans le déploiement de solutions IA.

Optimisation des processus métier

L’intelligence artificielle offre des opportunités majeures pour transformer les processus métier en automatisant des tâches répétitives et en améliorant la prise de décision grâce à des analyses prédictives avancées. Cette optimisation se traduit par une réduction des coûts opérationnels, une allocation plus efficace des ressources et une amélioration globale de la productivité. Par exemple, dans la chaîne d'approvisionnement, l’IA peut être utilisée pour prévoir la demande, optimiser les inventaires ou encore automatiser la gestion logistique. Dans les services client, elle peut réduire les délais de traitement grâce aux chatbots et à l’automatisation des réponses. L’enjeu est de créer des solutions personnalisées qui s’adaptent aux besoins spécifiques de chaque entreprise tout en favorisant une flexibilité accrue pour s’ajuster rapidement aux fluctuations du marché.

Création de contenu personnalisé

Les modèles génératifs, comme les réseaux neuronaux transformeurs, révolutionnent la manière dont les contenus sont produits et consommés. Ces technologies permettent de générer des textes, des images, des vidéos ou des expériences interactives qui répondent précisément aux attentes et aux besoins des utilisateurs finaux. La personnalisation du contenu devient ainsi un levier stratégique pour améliorer l’engagement des consommateurs et optimiser les campagnes marketing. Par exemple, un détaillant en ligne peut créer des descriptions de produits adaptées à différents segments de clients, ou une entreprise de médias peut offrir des recommandations de contenu sur mesure. L’objectif est de tirer parti de ces outils génératifs pour produire des expériences immersives, tout en veillant à éviter les écueils liés aux biais ou à la manipulation.

Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE)

L’intelligence artificielle joue un rôle clé dans la promotion de la durabilité environnementale et sociale, au cœur des engagements RSE des entreprises modernes. Les technologies IA permettent d’optimiser l’utilisation des ressources naturelles, de réduire les déchets et de minimiser l’empreinte carbone des processus industriels. Par exemple, dans le secteur de l’énergie, des modèles prédictifs peuvent améliorer l’efficacité énergétique et favoriser l’intégration des énergies renouvelables. De même, dans l’agriculture, l’IA peut être utilisée pour une gestion plus précise de l’irrigation ou des intrants agricoles. Par ailleurs, l’IA peut contribuer à des objectifs sociaux en détectant et en atténuant les biais dans les systèmes automatisés, favorisant ainsi l’inclusion et l’équité. Ces innovations s’alignent sur les attentes croissantes des consommateurs et des investisseurs, renforçant ainsi la crédibilité et la réputation des entreprises.

Éthique et intégrité de l’IA

Alors que l’adoption des technologies d’intelligence artificielle s’accélère, il devient impératif de garantir qu’elles respectent des normes élevées en matière d’éthique et d’intégrité. Cela implique de concevoir des systèmes qui minimisent les biais, protègent la vie privée et ne renforcent pas les inégalités existantes. Les chercheurs et les entreprises doivent travailler main dans la main pour établir des cadres robustes de gouvernance de l’IA, en intégrant des audits réguliers et des mécanismes de contrôle tout au long du cycle de vie des projets. L’éducation des utilisateurs et des parties prenantes sur les implications de l’IA est également cruciale pour promouvoir une adoption responsable. En intégrant ces principes dès la phase de conception, l’objectif est de maximiser les avantages de l’IA tout en réduisant les risques liés à des applications malveillantes ou non éthiques.