Intégrer la DATA dans sa stratégie logistique

En résumé

Mots Clés :

Intelligence Artificielle AlgorithmeLLMDATA

Dans le podcast de Voxlog Magazine, Clément Proust, Ingénieur R&D et responsable de l’équipe DATA & IA chez Capacités, partage sa vision et quelques exemples concrets d’utilisation de l’IA dans des domaines clés de l’entreprise : production, logistique, livraison, process internes, relation client, approvisionnement en matière première.

 

Voxlog : Dans quelles mesures l’IA permet-elle d’aller plus loin dans l’exploitation des données ?

Clément Proust : Le développement des machines, et de l’accès facilité à de la puissance de calcul permet aujourd’hui de mettre en place toutes sortes d’algorithmes d’intelligence artificielle pour analyser et valoriser les données afin de répondre à des cas d’usages précis.

Ces algorithmes peuvent aller de la simple automatisation, au Machine Learning, Deep Learning, chat bot, IA générative, modèles statistiques et prédictifs. Ces algorithmes sont aujourd’hui plus accessibles mais nécessitent des compétences particulières pour être adaptés, spécifiés, et paramétrés pour construire une solution sur mesure optimisée.

Nous savons développer aujourd’hui des solutions permettant de lever les verrous techniques rencontrés ces dernières années : faible quantité de données, pas de connexion internet ou réseau, faible puissance de calcul. Le périmètre des cas d’usages adressables grâce à l’IA ne fait donc qu’augmenter, et apporter de plus en plus de valeur à tous les maillons d’une entreprise. Il devient possible de reproduire le comportement ou l’intelligence humaine mais aussi parfois d’aller plus loin, et de détecter des informations ou caractéristiques jusqu’alors inconnues par le métier.

Voxlog : Pourriez-vous nous présenter quelques cas d’usages sur lesquels vous avez travaillé récemment ?

Clément Proust :  Nous travaillons sur tous les composants principaux constituant l’activité et la valeur dégagée par une entreprise, et de leurs interconnexions. Production, logistique, livraison, process internes, relation client, approvisionnement en matière première : l’intelligence artificielle peut en effet agir sur toutes ces briques et également sur la manière dont ces briques communiquent. En voici quelques exemples :

Créer un agent conversationnel pour augmenter la relation client et commerciale. Le chatbot pourra répondre à une personne en donnant des informations précises sur l’entreprise et sur les produits vendus et leurs visuels. L’expérience pourra même aller jusqu’à un envoi automatique de devis ou une prise de rendez-vous avec un agent commercial physique. Cette solution pourra garantir un taux de disponibilité total, et ainsi répondre à des besoins de réactivité de plus en plus présents.

Prenons un industriel qui, par ses process, a fixé le remplacement d’un outil au bout de 500 utilisations. Par la mise en place d’une technologie de reconnaissance d’image couplée à de l’analyse de données agrémentée d’une couche d’IA, on va prédire très finement à quel moment il doit véritablement être changé. Peut-être que c’est seulement au bout de 800 fois et dans ces cas-là, on aura fait gagner 300 utilisations supplémentaires à notre client ou peut-être qu’en réalité, c’est au bout de 300 usages et là on lui évitera de la non-qualité !

La livraison des produits peut elle aussi être optimisée de manière drastique via des algorithmes d’intelligence artificielle et d’optimisations. Ce type de solution devient de plus en plus répandu et permet aujourd’hui d’augmenter la réactivité et la satisfaction client. Cela répond également à la nécessité actuelle de réduire les consommations énergétiques et empreintes carbones des entreprises.

Voxlog : Pouvez-vous évoquer les sujets prospectifs sur lesquels vous travaillez ?

Clément Proust :   Nous cherchons à tirer profit au maximum des LLM ou Large Langage Models. Ces modèles assurent un grand niveau de compréhension et de formulation, et de ce fait permettent d’adresser un très grand nombre de cas d’usages divers et variés en les branchant à des processus existants. Le challenge de demain sur ces technologies est le traitement des images et des vidéos, aussi bien au niveau de la compréhension que de la génération.

 

Ecouter le podcast 

 

 

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