L’IA au service des actions métiers

Dossier : Vie des entreprisesMagazine N°775 Mai 2022
Par Charles-Antoine GIULIANI (94)

Charles-Antoine Giuliani (94), président-fondateur de Synaplus, a créé cette deeptech en IA afin de démocratiser et d’accélérer l’adoption de l’IA au sein des entreprises. Toute action métier qui nécessite de prédire, détecter, optimiser ou prioriser peut être assistée par l’IA. Le logiciel COsMO Engine, à l’architecture disruptive, facilite la mise en œuvre d’un tel projet dans un délai et un coût dix fois plus faible que les standards du marché.

 

Pourquoi les projets IA sont-ils aussi longs à réaliser ?

Il faut toujours en revenir aux 3 principes de base d’un projet d’IA :

  • La valeur est dans les données, et la capacité d’extraction est dans les algorithmes de Machine Learning
  • Plus on multiplie les sources de données à tester, plus on augmente le potentiel de valeur à extraire
  • On ne connaît pas la valeur des données à l’avance, pour la connaître il faut tester différents algorithmes de Machine Learning

En conséquence, au lancement d’un projet d’IA, on cherche à identifier toutes les sources de données possibles dans l’idée de trouver le plus de valeur possible. Mais le nécessaire travail de préparation de ces données est long, complexe et très spécifique à leur contenu et à l’algorithme retenu (data preparation). Souvent cela conduit à en réduire leur nombre mais aussi à en rigidifier le format, en ayant l’illusion qu’il ne changera pas (ce qui nécessiterait un retravail quasi-complet). Et enfin, comme au final les sources de données ont été réduites, on espère qu’en testant de nombreux algorithmes puissants on arrivera à en extraire quelque chose (mauvais positionnement de la valeur) !

Pour faire simple, la complexité de la préparation des données est un facteur important de la durée des projets. Et cette complexité a un autre impact : elle vous prive d’aller chercher de la valeur dans de nouvelles source de données à tout moment.

Mais l’état de l’art actuel de la technologie ne permet pas de faire autrement…

Que proposez-vous dans ce cadre ?

Nous avons changé l’état de l’art par une rupture technologique, de manière à automatiser tout le projet d’IA (préparation des données ET algorithmes de Machine Learning ET supervision). Nous avons brisé cette chaîne rigide de préparation des données par une IA capable d’en réaliser les opérations ainsi que la prise en charge de l’optimisation des algorithmes de Machine Learning (AutoML). À toutes les échelles de son architecture, COsMO Engine a été conçu comme un système multiagents, une technologie entièrement développée par Synaplus sans équivalent connu. Le projet d’IA en devient très agile et souple, tout le process de fabrication et de suivi de production étant automatisé. Ajouter une nouvelle source de données à tout moment ne perturbe pas le projet, au contraire on en voit vite l’effet sur la précision des résultats.

Le métier obtient en quelques semaines un premier produit assisté par l’IA pour l’utiliser en conditions réelles ; grâce à cette démarche projet agile – tout au long du projet – il peut affiner et compléter son besoin, et ajouter de nouvelles sources de données à injecter, etc.

Déployer un projet d’IA en sept semaines, de l’idée (par exemple « je veux acquérir de nouveaux client ») à la mise en production (« je contacte la liste des prospects identifiés »), voilà ce qu’apporte notre logiciel.

Et pour la suite, concernant le cycle de vie du produit en production, les métiers peuvent se placer dans une démarche d’amélioration continue, où chaque cycle d’amélioration permet d’enrichir le besoin métier, d’améliorer la qualité des données et la précision des modèles, d’identifier de nouvelles sources de données à ajouter, de renforcer la connaissance et la compétence de chaque acteur et l’organisation associée. Cela permet de rationnaliser beaucoup d’investissements auparavant considérés comme des préalables à la réalisation de projets d’IA.

Au cœur de cette démarche, on retrouve donc votre outil COsMO Engine. De quoi s’agit-il et quelle est la valeur ajoutée de cet outil ?

Il n’y pas d’agilité sans automatisation. Et notre conviction a été qu’il ne pouvait pas y avoir d’automatisation forte sans rupture technologique. Il fallait créer une technologie elle-même basée sur l’IA pour qu’une telle automatisation puisse même exister (ce que les initiatives Hadoop et Spark avaient notamment commencé à entreprendre dès les années 2010 en créant des architectures de calculs spécifiques aux calculs massifs, mais sans aller jusqu’à créer une architecture construite pour l’IA).

Nous avons créé chez Synaplus cette architecture d’exécution dédiée à l’IA, qui rend les projets très agiles et rapides à mettre en œuvre, et facilite l’exploitation des produits en amélioration continue.

Notre logiciel COsMO Engine est bâti sur cette architecture, d’où notre proposition de valeur : réduire d’un facteur 10 les délais et les coûts de projets d’IA, et maintenir ce facteur 10 dans tout le cycle de vie des produits basé sur l’IA.

COsMO Engine est un logiciel « No Code » qui prend en charge toutes les opérations d’un projet d’IA.  D’abord, il est simple et facile à utiliser. Les projets sont réalisables par tous les experts data au travers d’une interface intuitive, sans avoir besoin de coder. Ensuite, il rend les projets d’IA très flexibles puisque toutes les opérations et calculs sont réalisés par une IA qui permet à l’utilisateur de se concentrer sur le besoin métier et les données à utiliser.

Enfin, il a la particularité d’être extrêmement fiable : il trace toutes ces opérations et calculs afin de justifier ces travaux et permet de valider chaque étape du cycle de vie du projet.

Concrètement, à quels besoins et problématiques répondez-vous ? Pouvez-vous nous donner des cas concrets d’applications ?

Aujourd’hui, nous traitons tous les cas d’usage métier dont la réponse est extraite des données structurées (base de données, fichiers) que possèdent les entreprises. Il peut s’agir de tous les sujets autour du marketing, de la vente, de la relation client, de la fraude, de la supply chain… il n’y a de limite que par les données dont on dispose. Par exemple, à partir d’une consommation d’eau ou d’électricité, nous pouvons déterminer les locataires qui envisagent de déménager. À partir de données de contact client (CRM,  mailing…) notre solution permet aussi de prédire ou détecter le churn, d’améliorer la rétention client, l’up-selling ou l’acquisition de nouveaux clients. Nous pouvons savoir si un client est satisfait ou non uniquement par son parcours client, sans faire d’enquête. Nous intervenons aussi dans le transport afin de détecter en temps réel dès la commande les colis potentiellement à contrôler. Dans le monde de la santé, nous venons de montrer comment réorganiser le parcours de prise en charge des patients de manière à en améliorer le délai de prise en charge. Tous les gestes métier et processus métier peuvent être assisté par l’IA, à partir du moment où le métier exprime des besoins et qu’il existe des données associées.

Quelles sont les prochaines étapes pour le développement de votre start-up ? Quelles sont vos ambitions ?

Nous avons pour ambition de devenir un acteur mondial. Nous avons rejoint début mai 2021 l’accélérateur X-Tech afin de préparer notre développement à l’échelle européenne puis mondiale. Nous avons choisi l’incubateur de l’X, car il nous fallait un écosystème capable de comprendre notre valeur technologique de deeptech (à un très haut niveau de recherche car nous estimons notre technologie plus élevée que nos meilleurs concurrents aux USA). D’ailleurs, je voudrais saluer notre conseil scientifique de renommée mondiale avec Cédric Villani, Médaillé Fields, Marc Schoenauer, directeur de recherches à l’Inria, Florence d’Alché, directrice de recherche chez Télécom Paris et Victor Storchan, AI Lead chez JP Morgan USA.

À titre plus personnel, revenir après tant d’années sur le campus me permet de renouer avec de nouvelles générations et d’essayer de leur transmettre ma passion pour l’IA et la technologie.  Nous avons par ailleurs, fait un premier tour de table et avons été reconnus par l’Europe comme étant une technologie souveraine. Nous avons franchi la première étape de l’EIC Accelerator, un dispositif mis en place par l’Union européenne pour garder en Europe les deeptech prometteuses. Nous nous préparons à une conquête qui va être passionnante. Et nous avons besoin de tous les soutiens possibles car la compétition est exclusivement avec des compétiteurs très fortement capitalisés aux USA.

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