L'intelligence artificielle pour le Business

Présentation de l’épisode :

Philippe Laval est un expert français des technologies de traitement du langage naturel. Docteur en Intelligence Artificielle, Philippe est un entrepreneur qui fondé et dirigé plusieurs entreprises dont Sinequa et EverContact. Il occupe depuis 2017 les fonctions de CTO du fonds de Private Equity Jolt Capital.

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/lavalphilippe/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Philippe Laval nous présente NINJA, une intelligence artificielle développée depuis 3 ans au sein de Jolt Capital.

Cette IA analyse en permanence des millions d'informations sur Internet pour identifier des opportunités d'investissement pour Jolt Capital. Philipe nous décrit comment est programmée NINJA et comment les investisseurs du fonds entrainent en permanence l'IA pour améliorer ses performances. NINJA est également un outil support au dealflow du fonds.

Nous faisons ensuite un tour d'horizon des cas d'usages du traitement du langage en entreprise (analyse de sentiments, fouille documentaire, traitement des appels d'offres).

Nous revenons sur les avancées récentes de la NLG (transformers) et du shift majeur qu'elles induisent.

Philippe décrit enfin sa vision de l'intégration des briques d'IA pour les éditeurs de logiciels.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

la chaîneYoutube StatQuest with Josh Starmer (https://www.youtube.com/user/joshstarmer) qui présente des dizaines de vidéos didactiques pour comprendre les stats, machine learning et data science

Le blog de Hugin Face (https://huggingface.co/)

-- Sponsor de l'épisode --

dataecriture.fr - Data Ecriture utilise l’intelligence artificielle pour transformer vos données en textes clairs et lisibles. DataEcriture et ses Robot-Rédacteurs sont au service de votre entreprise pour vous permettre d’exploiter pleinement le potentiel de vos données.

-- A propos --

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La musique du générique a été créée par une IA.

Soundtrack composed by AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist): www.aiva.ai

Présentation de l’épisode :

Axel Cypel est ingénieur des Mines de Paris. Spécialiste de la gestion de projets et la data-science, il est actuellement responsable des programmes IA au sein de la banque LCL.

Nous le recevons aujourd’hui pour parler de son ouvrage paru en octobre dernier.

« Au cœur de l’intelligence artificielle » – « Des algorithmes à l’IA forte ».

Le livre est disponible sur Amazon : https://www.amazon.fr/Au-coeur-lintelligence-artificielle-algorithmes/dp/280733184X

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/axel-cypel-854487149/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Nous abordons dans un premier temps le fossé entre la réalité scientifique de l’IA et le discours véhiculé.

Axel Cypel revient sur les évolutions de l’IA de l’implicite vers l’explicite.

Il décrit également certaines limites de l’IA, notamment le sujet des biais et les limites de la modélisation.

Nous abordons ensuite le sujet de l’IA forte.

Enfin, nous détaillons les apports de l’IA dans le traitement du langage naturel, particulièrement pour les agents conversationnels.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

http://primo.ai/ une ressource complète sur l’IA sous forme de Wiki

Le Mythe de la Singularité de Jean-Gabriel Ganascia – Edition du Seuil

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L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3

-- Présentation de l'épisode --

Gaetan Fron est le co-fondateur de DataEcriture.fr, un service qui exploite les capacités de la Génération de Langage Naturel au service du business.

Son profil linkedin : www.linkedin.com/in/gfron/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Gaetan Fron nous explique ce qu’est la génération automatique et texte (NLG en anglais) et comment une machine est capable de produire “à la volée” des milliers de contenus d’une qualité équivalente à celle d’un rédacteur humain.

Nous faisons ensuite plus ample connaissance avec le leader mondial de la discipline, la société britannique Arria NLG dont la tête de pont est localisée à New York, qui exploite une technologie SaaS s’appuyant sur plus de 30 brevets.

Gaetan Fron nous présente de manière détaillée les 3 cas d’usage principaux de la NLG :

- la production automatique de dépêches et d’articles de presse (agences de presse, médias de presse écrite)

- la production massive de contenus originaux pour le e-commerce (avec un objectif d’information et de SEO)

- l’automatisation des commentaires de reporting (qui se déploie massivement sous l’impulsion de Microsoft notamment)

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L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3

-- Présentation de l'épisode --

Julien Mardas est le co-fondateur et CEO de Buster.ai, une start-up française spécialisée le fact checking et la lutte contre les fake news.

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/julienmardas/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Julien Mardas nous explique comment buster.ai agit comme un “anti virus” de l’information.

Il témoigne sur différents cas d’usages appliqués à la détection des fake news :

- Data reading : on apprend à lire à la machine (sémantique) en utilisant des bases de faits;

- Déceler l’intention, le sens caché (NLP);

- Qualification de l’information grâce à l’IA.

Julien nous parle également du fact checking à TF1.

Devant la déferlante d’information provoquée par le web, l’IA de buster.ai (30 algorithmes) est une alliée des journalistes.

Buster.ai a été primé lors des assises de la sécurité.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

- « Deep learning book » de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville

- « de 0 à 1 » de Peter Thiel

- « Deep learning for NLP » MOOC de Stanford

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L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3

-- Présentation de l'épisode --

Guillaume Boulanger est co-fondateur et CRO de Drakai Capital. Ingénieur ENSAE, Guillaume a une longue carrière sur les marchés financiers notamment à New-York (Bank of America, Citi, Crédit Suisse). Avec une équipe de Quants issue de Polytechnique, Guillaume co-fonde Drakai Capital en 2018 pour opérer un hedge-fund s'appuyant sur l'apprentissage machine.

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/guillaume-boulanger-0601649/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Plongée dans le monde des quants et de l’analyse financière à haut volume.

Guillaume Boulanger nous présente la genèse de la société de gestion Drakai Capital, issue de dizaines d’années d’expérience sur les marchés financiers.

Il nous explique comment il applique l’intelligence artificielle pour mettre en place des stratégies d’investissement « systematic-credit ».

« Mélanger la science et l’expérience », Guillaume nous explique comment l’apprentissage machine aide les traders à réaliser leurs opérations de marché.

Guillaume nous décrit également un cas d’usage de l’IA dans l’analyse de centaines de conférences téléphoniques tenues par les responsables de communication financière.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

- The Man Who Solved the Market : How Jim Simons Launched the Quant Revolution de Gregory Zuckerman

- Deep.ai, un "reddit" de la data-science présentant notamment un glossaire fourni sur les technologies de l'intelligence artificielle

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L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3

-- Présentation de l'épisode --

Alexandre Stachtchenko est le co-fondateur & Directeur Général de Blockchain Partner, une société française qui accompagne les entreprises dans la compréhension et l’intégration de la Blockchain.

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/alexandre-stachtchenko-27655655/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Alexandre Stachtchenko nous explique comment il s’est lancé dans l’aventure de la blockchain. Il est Lauréat du Réseau Entreprendre Paris.

Blockchain Partner est le leader français du conseil sur les technologies de web décentralisé, la blockchain et les cryptoactifs. La société aide ses clients à explorer ces technologies :

- stratégie

- expertise technologique / intégration

- environnement (juridique, fiscal, …)

⅔ des entreprises du CAC40 ont été clients de BlockChain Partners depuis sa création.

Alexandre Stachtchenko décrit les problématiques liées à la blockchain dans un monde numérique où l’information est transmise sous forme de copie (email, pdf, …). Dans cet environnement, il est nécessaire, pour transférer de la valeur, de passer par un intermédiaire de confiance.

Pour que le transfert de valeur soit possible sur internet, on doit passer du concept de “copier/coller” à celui de “couper/coller”.

D’où le cas d’usage de la crypto monnaie :

La cryptomonnaie fonctionne grâce à une blockchain. Un jeton monétaire numérique circule sur une blockchain.

Une blockchain peut fonctionner sans intermédiaire de confiance et sécuriser une transaction (ce qui nécessite une puissance de calcul importante). Ceci est rendu possible en utilisant les ressources informatiques des membres du réseau. Le web décentralisé permet de mutualiser les ressources individuelles du réseau.

Cet aspect décentralisé permet de sécuriser les transactions dans de nombreuses régions du globe où les habitants ne disposent pas de compte en banque par exemple. Ceci permet également de réduire fortement les commissions de transfert.

La blockchain en entreprise est utilisée pour la sécurisation des contrats, tokenisation d’actifs, les brevets, … la traçabilité d’un produit.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

- Mastering Bitcoin de Andreas Antonopoulos, édité par O’Reilly Media inc.

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L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3

-- Présentation de l'épisode --

Jérôme Monceaux est le fondateur de Spoon, une société française qui design des créatures artificielles. Jérôme Monceaux est le co-fondateur de la société Aldebaran Robotics qu’il a quittée en 2015.

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/monceaux/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Jérôme Monceaux nous explique comment Spoon, développe des personnages interactifs (dans des TV, des bornes interactifs, automobiles, des smartphone, les transports…).

Il témoigne des cas d’usages IA appliqués à la robotique afin de créer une personnalité au robot et provoquer les émotions et les interactions :

Quand on regarde Spoon, on a la sensation qu’on existe à ses yeux. Le travail sur le regard et l’interaction animale par exemple a permis à Spoon de développer des interactions uniques.

Le logiciel de Spoon propose 4 niveaux d’intelligence artificielle :

- intelligence animale (micro-interaction). La théorie de l’esprit nous permet nous représenter ce qui se passe chez l’autre;

- analyse sémantique et sémiotique (multi-modale : image, son, environnement);

- intelligence servicielle : l’analyse du contexte pour identifier le service le plus performant;

- intelligence sociale. Les personnages interactifs ne se substituent pas à l’interaction sociale, ils doivent la stimuler en interprétant le contexte social.

Spoon est au service de l’humain.

Quand Spoon est livré à une entreprise ou une collectivité, il possède des fonctionnalités de base. Le reste de l'apprentissage se fait par interactions naturelles. L’utilisateur va pouvoir compléter l’apprentissage.

La data est stockée localement ou sur le web et est mutualisé sur l’ensemble de l’infrastructure.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

- Les neurones miroirs de Giacomo Rizzolatti et Corrado Sinigaglia , éditions Odile Jacob

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-- Présentation de l'épisode --

Jérome Foret est le fondateur de Deep Algo. Depuis sa création, il est en charge de la R&D et du développement produit. Après quelques publications en IA en parallèle de sa thèse en robotique(2003), il a participé à plusieurs aventures entrepreneuriales avec ses associés de toujours Olivier Hemar et Xavier Lagarrigue. Deep Algo est une solution unique de génération automatique de documentation du code informatique pour en sécuriser les évolutions et minimiser les risques opérationnels en permettant de comprendre les règles fonctionnelles et identifier les impacts entre composants.

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/foretjerome/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Après avoir décrit son parcours, Jerome revient sur la genèse de Deep Algo, comment est née l’idée de traduire de manière automatique des algorithmes en langage naturel.

Jerome nous présente un premier cas d’usage de Deep Algo : la rédaction automatique de documentation pour les développeurs.

Nous évoquons ensuite les différentes formes d’algorithmes, notamment les réseaux de neurones utilisés dans l’apprentissage profond (deep learning).

Second cas d’usage présenté : l’audit IT avec Mazars où comment donner de la transparence aux algorithmes utilisés et s’assurer de leur bonne implémentation.

Enfin, Jerome nous décrit un cas d’usage de Deep Algo dans le cadre de la refonte d’applications en extrayant les règles métiers d’un code source obsolète.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

- Alan Turing de Andrew Hodges

- Les articles du professeur Yoshua Bengio

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-- Présentation de l'épisode --

Marc Robert est Directeur Associé de Halifax Consulting, une société de conseil française spécialisée depuis 2003 dans la performance commerciale et la formation commerciale. Halifax Consulting accompagne ses clients de manière globale grâce à un fort réseau international.

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/marcroberteurope/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Marc Robert nous explique comment Halifax, spécialiste de la production de contenus pédagogiques pour les commerciaux, digitalise ses contenus et ses outils de formation.

Il témoigne sur différents cas d’usages IA appliqués à la performance commerciale :

1. Plateforme de reconnaissance vocale avec deux outils :

Learning management system

Sales enablement

Le cabinet utilise la solution MindTickle qui réalise un enregistrement vidéo puis procède à une transformation voice to text avec une analyse de la présentation commerciale réalisée par le stagiaire.

2. L’adaptive Learning :

Solution qui va adapter le parcours de l’apprenant en temps réel par un système de questionnement et d’analyse des réponses.

Cet outil permet l’adaptation de l’apprentissage au niveau de chacun des stagiaires. Cette approche permet de garantir que les objectifs d’apprentissage ont bien été atteint. Le temps d’apprentissage est réduit car la machine s’adapte à l’individu.

Pour atteindre cet objectif, Halifax Consulting utilise la solution technologique de la société Area9 Lyceum.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

La curiosité et la veille continue à travers LinkedIn et les salons internationaux

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L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour le BUSINESS - Saison 3

-- Présentation de l'épisode --

Ingénieur ENSIIE/INRIA, Elian a commencé sa carrière à la banque JP Morgan en 1997, puis travaillé comme consultant. En 2012, il conçoit le logiciel NamSor qui permet de classer les noms personnels selon le genre ou l'origine socio-culturelle. Appliqué à l'intelligence artificielle, NamSor permet d'évaluer le risque de biais algorithmiques (sur le genre ou l'origine ethnique).

Son profil linkedin : https://www.linkedin.com/in/eliancarsenat/

-- Les moments-clés de l'épisode --

Elian Carsenat nous décrit son parcours dans l'IA et comment il a imaginé Namsor, un service de NLP centré sur l'analyse des noms propres.

Il revient sur la méthode utilisée pour constituer le corpus d'entrainement de ses algorithmes en lien avec de nombreux instituts de recherche dans le monde entier.

Les fonctionnalités de Namsor, détection des genres et de l'origine, trouvent des cas d'usages notamment dans l'analyse des flux migratoires ou la caractérisation des diasporas.

Elian nous explique comment une grande compagnie aérienne utilise Namsor pour prédire les flux d'arrivées dans les aéroports, ou encore comment AngelList peut prédire l'appétence d'investisseurs en capital-risque.

Enfin, Namsor s'applique à la détection des biais dans les algorithmes d'intelligence artificielle, par exemple dans le scoring de CVs.

Les conseils de lecture de notre invité et de demain.ai :

- Les articles de Baptiste Coulmont sur les prénoms du Bac

- Jérôme Fourquet : L'Archipel Français aux Editions du Seuil

- Predictions Machines, the simple economics of Artificial Intelligence de AJ Agrawal, Harvard Business Review Press

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