22 novembre 2024 - jour J
L’idée de créer InfAIrence® est venue du constat que l’Intelligence Artificielle (IA) souffrait, en France, d’un manque de déploiement les entreprises. Une étude de BPIFrance rapportait que 75% des dirigeants de TPE/PME déclarent ne pas utiliser l’IA générative ! Pourtant l’IA est un domaine qui par les solutions qu’il apporte doit leur permettre, en tirant le meilleur parti de leur data, de réaliser un saut quantique dans leur création de valeur. D'après McKinsey, en 2023, l’IA générative à elle seule aurait généré une augmentation de 400 à 900 milliards de dollars du PIB mondial.
Si donner une définition définitive de l’IA est toujours compliqué, on peut s’accorder sur le fait que l’IA vise à apporter des solutions à des problèmes complexes, l’intelligence au sens classique du terme se caractérisant par la capacité à appréhender et résoudre la complexité.
Etymologiquement, « complexe » vient du latin « cum plexus », « avec liens », traduisant le fait que l’objet complexe est constitué de composants interagissant entre eux par leurs liaisons. Plus le nombre de composants impliqués est élevé, plus l’objet est complexe. L’archétype de l’objet est le cerveau humain composé d’une centaine de milliards de neurones interagissant entre eux à travers un million de milliards de synapses !
Sans entrer dans la théorie de la systémique, avec notamment la notion de propriétés émergentes, la caractéristique principale des systèmes complexes est d’échapper à l’analyse, démarche qui est pourtant la démarche humaine naturelle pour comprendre et modéliser les phénomènes / systèmes. Cette démarche est le centre du deuxième principe du Discours de la Méthode de Descartes avec son « Diviser chacune des difficultés afin de mieux les examiner et les résoudre ». Mais comment mettre en équations (approche analytique) des phénomènes authentiquement complexes ayant une très grande dimension qui submerge les capacités humaines ?
La promesse de l’IA, issue de sa capacité démontrée à analyser des images, est de produire des modèles de ces systèmes complexes que l’Homme ne peut pas établir du fait de son entendement trop limité. Un modèle d'un système est la base fondamentale de la résolution de problèmes liés à ce système. Lorsque cette modélisation est issue de l’exploitation des données d’entrée et de sortie du système considéré, on parle de Machine Learning. L’information contenue dans ces données permet de se substituer à la connaissance issue de la démarche analytique.
Avec l’expérience de son fondateur Patrick BOUTARD rassemblant plus de 35 ans d’ingénierie de systèmes complexes et plus particulièrement ces 7 dernières années avec de l’IA embarquée pour des applications safety-critical, infAIrence® a été créée pour permettre aux entreprises désireuses de « se mettre à l’IA » de le faire d’une manière pragmatique et sécurisée. Grâce à cette IA, ces entreprises déploieront des solutions leur permettant d’améliorer leurs produits / services / process existants voire d’en déployer de nouveaux, développant ainsi leurs positions sur leurs marchés. Outre l’architecture des solutions, leurs développement et déploiement opérationnel, infAIrence® propose également de dispenser des formations en IA pour une meilleure acculturation des équipes, pour leur permettre d’opérer les solutions par elles-mêmes et le cas échéant d’assurer le maintien en conditions opérationnelles de leurs solutions.
Aux dirigeants désireux de franchir ce pas, et à ceux qui sont dans les 75% de l’étude de BPIFrance, nous leur disons :
« N’hésitez plus, franchissez le pas pour une IA sur-mesure, contactez-nous ! C’est pour vous que nous lançons infAIrence® ».
Retour
This site was created with the Nicepage