L’économie de la donnée consiste à construire des datasets pour en extraire une connaissance valorisable à l’aide des méthodes d'apprentissage automatique (machine learning et deep learning). Concrètement, à quels cas d'usage cela correspond-il ?
Les grands principes de l’intelligence artificielle
Comment fonctionne une IA ?
Le terme d’« intelligence artificielle », ou IA, désigne un ensemble de techniques (ou algorithmes) permettant d’automatiser certaines tâches complexes reposant sur l’analyse de données.
Les données possèdent des caractéristiques, ou features : date, heure et localisation pour une transaction bancaire, distribution de couleurs pour une image, etc.
A l’aide des features, ces algorithmes élaborent un modèle descriptif du dataset fourni. Le modèle s’affine à mesure que les données sont présentées à l’algorithme : on dit qu’il « apprend ».
Que produit une IA ?
A l’issue de l’apprentissage, l’IA a identifié des corrélations entre les données, appelées “connaissance”. Cette connaissance peut être exploitée pour :
Les perspectives business de la valorisation des données
La valorisation des données offre des perspectives illimitées à la fois pour affiner la stratégie et les process et pour définir des services et produits innovants.
AUTOMATISER
Use case : Avec DIMO Software, remplacer la saisie manuelle de notes de frais par une extraction automatique sur photographie.
OPTIMISER
Use case : Avec COGECOM, évaluer le retour sur investissement local d’une campagne de pub.
PREVENIR
Use case : Avec VINCI, prédire les incidents de chantier à partir de mesures en temps réel.
DÉCIDER
Use case : Avec APRR, prévoir l’activité future.
INNOVER
Use case : … nous sommes à votre écoute !
Quelles données valoriser ?
Données issues de l’activité de vos services, de vos archives, d’applications commerciales : chacune vous renseignera sur les processus associés, à condition qu’un solide dataset d’apprentissage puisse en être extrait…
DataValor vous accompagne dans la collecte ou l’extraction, depuis des sources existantes, d’un jeu de données pertinent pour votre problème. Nous évaluons sa qualité, l’enrichissons au besoin de features supplémentaires et le consolidons. De cette manière, nous vous accompagnons pleinement dans la valorisation de vos données.