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DonnéesIACas d'utilisationLes histoires de réussiteAlors que d'autres vendent la promesse de l'IA, nous la mettons en œuvre, prêts au combat. Innowise creuse dans les données, apprend aux machines à penser, à voir et à détecter les anomalies, et apprivoise les LLM au sein de vos systèmes d'entreprise. Vous bénéficiez de processus plus fluides et de dépenses réduites.
Alors que d'autres vendent la promesse de l'IA, nous la mettons en œuvre, prêts au combat. Innowise creuse dans les données, apprend aux machines à penser, à voir et à détecter les anomalies, et apprivoise les LLM au sein de vos systèmes d'entreprise. Vous bénéficiez de processus plus fluides et de dépenses réduites.
L'apprentissage automatique injecte de l'intelligence dans vos processus clés, et c'est là que commence l'impact sur l'entreprise.
25%
Les analyses basées sur la ML permettent de prévoir la demande et la consommation avec plus de précision.
10x
LLM assure une classification automatisée, l'extraction des données et la synthèse des contrats.
35%
Les outils de vision par ordinateur améliorent le contrôle visuel et le tri de la production.
60%
Les modèles de ML permettent de détecter instantanément les anomalies dans les transactions et les opérations d'équipement.
20%
Les modèles prédictifs permettent d'identifier rapidement les risques de désabonnement et de proposer des offres personnalisées.
jusqu'à 80%
Vos employés n'ont plus à s'occuper de la saisie manuelle des données, de la classification des tickets et d'autres tâches de routine.
Obtenir des assistants intelligents capables de raisonner en plusieurs étapes et d'exécuter automatiquement des tâches afin de réduire le travail manuel et de comprimer les cycles de décision.
Les modèles de prévision de la demande, de modélisation des risques, d'analyse des tendances et de planification des scénarios, conçus par Innowise, permettent d'anticiper l'avenir et de réduire les surprises en matière de coûts.
Nous formons des machines à voir et à comprendre le monde, bien au-delà de la reconnaissance faciale. Nos modèles sont utilisés pour le contrôle de la qualité, la sécurité, l'analyse d'images médicales, etc.
Pour les flux de travail à forte intensité de texte, nos solutions NLP classent les textes, détectent les sentiments, analysent les documents et alimentent les chatbots afin d'extraire rapidement des informations.
Nos solutions apprennent le comportement des utilisateurs et proposent des contenus ou des produits pertinents et classés. Les utilisateurs ne le remarquent peut-être même pas, mais ils reviennent, ce qui les fidélise à long terme.
Trouver “ l'aiguille dans une botte de foin ” en temps réel est possible grâce au ML. Les systèmes Innowise surveillent les données des transactions et de l'IoT 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et déclenchent des alertes en cas d'anomalies.
Augmentez votre chiffre d'affaires grâce à la tarification en temps réel. Nos moteurs d'optimisation des prix utilisent la demande, la concurrence et le comportement en temps réel pour améliorer les marges et la prise de décision.
Réduisez des semaines de travail manuel en quelques heures. Soutenus par le ML, les contrats, factures et autres documents sont traités beaucoup plus rapidement et sans erreurs.
Nous combinons tous les éléments essentiels pour des solutions basées sur des données : modèles ML, tableaux de bord, recommandations automatisées, et plus encore, pour soutenir les décisions des dirigeants.
Certifie que nous sécurisons les données d'entraînement, les modèles et les pipelines de ML contre tout accès non autorisé.
Certifie que notre gestion de la qualité garantit la reproductibilité et le contrôle des versions des solutions de développement ML.
Nos systèmes de ML sont conçus pour s'aligner sur les critères des services de confiance SOC 2 en matière de sécurité, de disponibilité et de confidentialité.
Ensuite, nous régissons le cycle de vie du ML par le biais d'une évaluation formelle des risques et d'un contrôle continu.
Nous nous y conformons en garantissant la légalité de la collecte des données, l'explicabilité et les droits de suppression pour les décisions fondées sur le ML.
Nous suivons les exigences spécifiques au Royaume-Uni en matière de transparence et de traitement licite dans le cadre du développement des ML.
Nous mettons en œuvre des garanties pour que les systèmes de ML protègent la confidentialité et l'intégrité des données relatives à la santé.
Nous isolons les environnements ML et appliquons le cryptage à tous les systèmes traitant des données de cartes de paiement.
Cela nous permet d'identifier et de gérer systématiquement les risques spécifiques à l'IA tout au long du cycle de vie de la ML.
Nous classons les systèmes de ML par niveau de risque et documentons les évaluations de conformité.
Cela guide notre intégration de la gestion des risques spécifiques à l'IA dans les processus de développement.
Nous suivons ses principes de gouvernance pour établir la responsabilité des décisions prises par le système de ML.
Innowise Data and AI hub unites 300+ top minds in machine intelligence who forge production-ready AI, whatever the challenge. Backed by 200+ AI-enabled projects, our ML software development company builds smart systems tailored to your use cases and infrastructure, so you see real returns.
Innowise, une société de développement de logiciels d'apprentissage automatique, adopte une approche structurée pour construire des systèmes d'apprentissage automatique en combinant l'expertise en science des données, en MLOps et en architecture de modèles pour fournir des solutions précises, évolutives, explicables et résilientes.
Nous traduisons vos problèmes commerciaux en objectifs de ML et les décomposons en tâches structurées afin d'établir une feuille de route pour des modèles qui apportent de la valeur.
Avant qu'un modèle ne voie le jour, nous préparons les données : nous les nettoyons, les structurons et les organisons dans un format permettant à une machine d'apprendre.
Une fois les données nettoyées et unifiées, nous définissons les caractéristiques pour l'entraînement et la validation du modèle afin de le rendre précis et robuste.
Nous sélectionnons les algorithmes de ML appropriés, puis nous entraînons le modèle, réglons ses paramètres et validons ses performances pour nous assurer qu'il répond aux exigences du monde réel.
Une fois le modèle de ML développé, nous le déployons dans votre infrastructure. Cela implique la création d'API ou de processus par lots qui intègrent vos systèmes au modèle.
Comme les modèles n'atteignent pas leurs performances optimales après un seul cycle de réglage, nous continuons à les surveiller, à les affiner et à les réentraîner pour qu'ils conservent leur précision au fil du temps.
Nous alignons la ML sur la conformité, la gouvernance et l'infrastructure afin qu'elle s'intègre naturellement.
Selon le rapport PluralSight IA Skills Report, 97% des entreprises utilisant la technologie de l'IA ont fait état d'une augmentation de la productivité, de la qualité des services et de la précision. L'apprentissage automatique est passé du statut d'outil agréable à celui de composante essentielle des opérations commerciales. L'objectif n'est plus de créer des modèles qui “font bien” lorsqu'ils sont construits en laboratoire, mais de construire des systèmes qui sont des organismes vivants capables d'apprendre et de réagir pour fournir des performances réelles dans les environnements où ils opèrent, en aidant à atteindre des résultats mesurables.
Le prix du développement d'une application d'apprentissage automatique varie généralement entre $40.000 et $200.000. Les coûts varient en fonction des méthodes de prétraitement des données utilisées, de l'architecture du modèle utilisé (régression, CNN, modèles de transformation, etc.), des choix d'infrastructure (dans le nuage ou sur site) et de la complexité de l'intégration de l'apprentissage automatique dans les systèmes existants.
Le temps varie, mais en général, des modèles simples avec des données propres peuvent être construits en quelques semaines par rapport aux projets réels, qui peuvent prendre six mois ou plus. Une grande partie du temps est consacrée à la manipulation de données désordonnées, à la création de caractéristiques significatives, à l'affinement des hyperparamètres et à la soumission du modèle de ML à de multiples scénarios de test.
En tant qu'entreprise expérimentée dans le développement de l'apprentissage automatique, nous analysons d'abord les données, à la recherche de déséquilibres ou de biais susceptibles d'affecter les performances du modèle. Nous les affinons en ajustant les poids des données ou en appliquant un débiaisage contradictoire pour permettre au modèle d'apprentissage automatique de traiter les différents groupes de données de manière égale. En outre, nous utilisons des outils d'explicitation tels que SHAP pour évaluer et comprendre les prédictions du modèle, et nous continuons à surveiller le modèle pour détecter de nouvelles formes de biais.
La ML est un sous-ensemble de l'IA et se concentre sur l'apprentissage par l'expérience (via les données) en identifiant les tendances et les modèles pour prédire l'avenir. L'IA est un ensemble plus vaste d'algorithmes comprenant la logique basée sur des règles, le NLP et la robotique. Aujourd'hui, la plupart des entreprises qui font référence à l""IA" se réfèrent en fait à la ML.
Si vous produisez des données, vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique. Il permet la maintenance prédictive dans l'industrie manufacturière, l'évaluation des risques dans les institutions financières et la personnalisation dans le commerce électronique. Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont vous pouvez l'utiliser pour réduire les coûts et améliorer l'expérience des clients.
Pour l'apprentissage automatique traditionnel ou supervisé, vous avez besoin de données structurées et étiquetées ; pour le traitement du langage naturel (NLP), de données textuelles ; pour les images, de données non structurées ; et pour l'audio, de données non structurées ou étiquetées. Vos données doivent refléter les conditions réelles afin que vos modèles ne créent pas de biais ou de résultats peu fiables.
Les deux. Nous commençons généralement par des modèles pré-entraînés que nous affinons sur vos données, réservant les services de développement d'apprentissage automatique personnalisés aux domaines spécialisés dans lesquels les modèles disponibles sur étagère ne sont pas à la hauteur.
Les modèles sont présentés sous forme d'API, conteneurisés et déployés de manière à éliminer les risques d'échec. L'intégration s'aligne sur votre infrastructure existante de CI/CD, de sécurité et de surveillance.
