Focus sur MIA, la première plateforme no-code multiprédictive d’IA

Zakaria Sbai, directeur général de Dig­i­tal­ent, nous en dit plus sur cette entre­prise inno­vante spé­cial­isée dans la data et l’intelligence arti­fi­cielle. Il nous présente égale­ment MIA, la pre­mière plate­forme mul­ti­pré­dic­tive NoCode d’intelligence arti­fi­cielle. Rencontre.

Présentez-nous Digitalent.

Nous sommes experts dans le traite­ment de la don­née, dès lors qu’elle joue un rôle dans la pro­duc­tiv­ité, l’efficacité opéra­tionnelle et la per­for­mance de l’entreprise.

Depuis sa créa­tion, Dig­i­tal­ent accélère la trans­for­ma­tion des entre­pris­es et grandes admin­is­tra­tions en faisant pass­er les pro­jets de traite­ment de la don­née et d’IA à l’échelle, le tout en com­bi­nant exper­tise méti­er, par­cours util­isa­teurs, algo­rith­mie et solu­tions technologiques.

Écouter les clients, com­pren­dre rapi­de­ment leur méti­er, iden­ti­fi­er les points d’attrition dans leurs proces­sus, faire con­verg­er les usages avec leurs enjeux, exploiter la don­née sous toutes ses formes, utilis­er les béné­fices de l’intelligence arti­fi­cielle comme levi­er d’accélération de leur trans­for­ma­tion, sont nos sujets de prédilec­tion. Archi­tec­ture, entre­pôts de données/datalakes, busi­ness intel­li­gence, gou­ver­nance de la don­née, qual­ité de la don­née, voici quelques mis­sions que nous réal­isons chez nos clients

Depuis 2017, nous avons dévelop­pé une activ­ité logi­cielle en col­lab­o­ra­tion avec le lab­o­ra­toire de l’X Poly­tech­nique, au tra­vers d’une solu­tion dénom­mée, MIA, pour moteur d’intelligence arti­fi­cielle, qui ont fait l’objet de dépôt de brevet inter­na­tionaux autour de nos algo­rithmes MIA est née d’un beau pro­jet pro­jet avec la Société Générale visant à met­tre en place des algo­rithmes d’intelligence arti­fi­cielle pour prédire les pics de volumétrie des appli­ca­tions de trad­ing. De là, est venue notre envie de rassem­bler notre exper­tise sur la data sci­ence, de partager, de tou­jours porter l’innovation plus loin et surtout de la ren­dre acces­si­ble à toute per­son­ne dans une entre­prise que ce soit des pro­fils méti­er ou IT et cela, au tra­vers de sim­ples clics.

Aujourd’hui, quel est votre positionnement ? 

MIA est donc la pre­mière plate­forme no-code mul­ti­pré­dic­tive d’intelligence arti­fi­cielle. Con­crète­ment, elle per­met de net­toy­er les don­nées, de détecter et de prédire des anom­alies, com­porte­ments, fraudes, de struc­tur­er et de visu­alis­er les don­nées, mais aus­si d’assister les util­isa­teurs dans leur prise de décision. 

Chaque entre­prise étant une entre­prise de don­nées, nous exploitons au tra­vers de notre plate­forme aus­si bien des don­nées issues des bases de don­nées, de for­mu­laires, d’images, de vidéos, de texte, de doc­u­ments, d’URL…

Notre plate­forme est acces­si­ble à tous les util­isa­teurs quel que soit leur niveau de con­nais­sances en data sci­ence. 2 modes d’utilisation exis­tent en fonc­tion du pro­fil de l’utilisateur :

• Tout d’abord un mode automa­tique  pen­sé pour des util­isa­teurs qui n’ont pas de con­nais­sances en sci­ence de la don­née telles que des fonc­tions méti­er dans l’entreprise. Con­crète­ment, les meilleurs mod­èles d’intelligence arti­fi­cielle adap­tés à leurs besoins sont générés automatiquement ; 
• Un mode per­son­nal­isé des­tiné à des util­isa­teurs con­fir­més qui maîtrisent la data sci­ence tels que des fonc­tions IT ou Spé­cial­istes. Ils pour­ront ain­si paramétr­er très fine­ment cha­cuns des algorithmes

En tant que plate­forme NoCode, les util­isa­teurs peu­vent paramétr­er rapi­de­ment les algo­rithmes à entraîner,les exploiter et obtenir leurs pre­miers résul­tats en quelques jours. D’ailleurs, MIA intè­gre plus de 60 algo­rithmes de machine learn­ing et de deep learning. 

Quels sont les besoins et problématiques couverts par votre plateforme ?

MIA répond à tous les besoins d’une entre­prise : finance, mar­ket­ing, rela­tion client RH, achats, appro­vi­sion­nement et fab­ri­ca­tion, com­merce, sécu­rité, data man­age­ment, recherche, pro­tec­tion des don­nées, con­for­mité et qualité…

Ain­si, dans le domaine des achats, elle va per­me­t­tre d’analyser les dépens­es, prédire les achats, éval­uer les coûts, iden­ti­fi­er des nou­veaux four­nisseurs, éval­uer et suiv­re la qual­ité des four­nisseurs, prédire des risques fournisseurs. 

Dans le monde de la finance, elle per­met notam­ment aux ban­ques d’optimiser et de prédire la tré­sorerie de chaque agence ou dis­trib­u­teurs automa­tiques (GAB) du réseau sur 1 mois à 45 jours, et, à par­tir de là, opti­miser la logis­tique à déploy­er pour opti­miser les flux financiers.

Nous avons notam­ment déployé notre solu­tion pour une grande banque inter­na­tion­al, et les résul­tats ont été probants, et ce, en quelques semaines :

L’optimisation des flux a été déployée pour un client, une grande banque inter­na­tionale, et les résul­tats sont bluffants :

• Automa­ti­sa­tion de la pré­dic­tion des flux de cash par agence : gain de temps pour les agents, proces­sus maîtrisé, tré­sorerie maîtrisée
• Opti­mi­sa­tion logis­tique des con­voyeurs : 52 % de gain financier 
• Opti­mi­sa­tion du cash restant : plus de 10 % de cash mobilisé 
• Fia­bil­ité de la pré­dic­tion à plus de 96 %

“MIA est la première plateforme no-code multiprédictive d’intelligence artificielle. Concrètement, elle permet de nettoyer les données, de détecter et de prédire des anomalies, comportements, fraudes, de structurer et de visualiser les données, mais aussi d’assister les utilisateurs dans leur prise de décision.”

Elle per­met aus­si de détecter des anom­alies, les cas de fraude et les com­porte­ments financiers par exem­ple. Elle peut aus­si être util­isée pour de la recon­nais­sance et de la clas­si­fi­ca­tion de fac­tures, de tick­ets et de doc­u­ments. Dans le secteur de la rela­tion client, elle per­met d’analyser la sat­is­fac­tion client, de pilot­er l’écoute client, de réc­on­cili­er des don­nées issues de dif­férents canaux de com­mu­ni­ca­tion, d’évaluer les risques clients, de détecter les cas de fraude et les com­porte­ments anor­maux. Elle peut aus­si être util­isée pour des acteurs opérant dans la R&D afin de met­tre en place une veille de marché, des alertes por­tant sur la régle­men­ta­tion ou encore pour détecter des appels d’offres. En matière de Data Man­age­ment, la plate­forme per­met d’évaluer et de com­par­er la per­for­mance des mod­èles, de net­toy­er, con­solid­er et struc­tur­er des don­nées, mais aus­si d’identifier des cor­réla­tions. Enfin, au niveau de la fonc­tion RH des entre­pris­es, elle per­met d’avoir une com­préhen­sion plus fine des fac­teurs de turn-over, elle facilite la ges­tion des com­pé­tences et opti­mise les proces­sus de recrute­ment. Les cas d’usages sont divers et nom­breux et per­me­t­tent de cou­vrir un large spec­tre de possibilités. 

Ce que nous con­sta­tons c’est que l’adoption et la mise en place d’une solu­tion d’intelligence arti­fi­cielle ont un impact posi­tif très sig­ni­fi­catif sur les entre­pris­es et leur organ­i­sa­tion. En effet, la val­ori­sa­tion, la réc­on­cil­i­a­tion et la mise en qual­ité des don­nées per­me­t­tent d’optimiser des proces­sus métiers, de les sécuris­er et surtout d’automatiser des tâch­es à faible valeur ajoutée. 

Comment vous projetez-vous sur le marché ? Quelles sont les prochaines étapes pour Digitalent ? 

Avec le développe­ment de MIA, notre busi­ness mod­el évolue vers un posi­tion­nement plus affir­mé sur la dimen­sion logi­cielle mais tou­jours com­binée à notre touche de con­seil méti­er, notre mar­que de fab­rique. Nous allons déclin­er notre plate­forme sous dif­férentes modal­ités de souscrip­tion : Saas, As a ser­vice per­me­t­tant une « con­som­ma­tion » à la demande en fonc­tion du besoin. 

Par ailleurs, nous allons met­tre à dis­po­si­tion un mod­ule de don­nées externes, per­me­t­tant un enrichisse­ment aux jeux de don­nées de nos clients. S’il y a un réel intérêt pour l’intelligence arti­fi­cielle en France, le marché est moins act­if que dans d’autres géo­gra­phies. Toute­fois, des per­spec­tives exis­tent et notre ambi­tion est de nous posi­tion­ner comme une des solu­tions qui peut per­me­t­tre à des entre­pris­es de toute taille et opérant dans des domaines dif­férents de cap­i­talis­er sur le poten­tiel tech­nologique de l’intelligence arti­fi­cielle. Et pour ce faire, nous nous appuyons sur deux parte­nar­i­ats à forte valeur ajoutée : Poly­tech­nique que j’ai précédem­ment men­tion­née pour le développe­ment de notre plate­forme sur le plan R&D et l’Université Berke­ley en Cal­i­fornie sur le volet formation. 

Quelles sont les opportunités de carrière qui pourraient intéresser nos lecteurs au sein de Digitalent ? 

En forte crois­sance, nous sommes à la recherche de pro­fils qui pensent comme nous que la don­née façon­nera le monde dig­i­tal de demain. Data sci­en­tists, Data Engi­neers, experts en analyse séman­tique, experts dans le traite­ment de l’image, développeur d’algorithmes, développeur front-office, cus­tomer suc­cess man­ag­er, sont autant de pro­fils que nous recherchons.

Au-delà des com­pé­tences atten­dues, nous recher­chons des per­son­nal­ités pas­sion­nées par l’univers des don­nées, ani­mées d’un esprit créatif, un brin audacieux.

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