Agents autonomes, la V2 des chatbots et les solutions IA à suivre.

20 novembre 202420 novembre 2024

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Les chatbots ont initié une première révolution dans l’automatisation des interactions client. Mais ils ont leur limite : des réponses souvent rigides, un manque de compréhension contextuelle et une incapacité à évoluer sans intervention humaine. Aujourd’hui, une nouvelle génération émerge : les agents autonomes. Infusés aux technologies avancées d’intelligence artificielle, ces agents vont au-delà des simples conversations préprogrammées. Ils comprennent des situations complexes, s’adaptent à divers contextes et prennent des décisions de manière indépendante pour exécuter des tâches de plus en plus complexes. Ils ne sont plus de simples exécutants, mais de véritables collaborateurs digitaux, capables de transformer les processus internes et l’expérience client.

Qu’est-ce qu’un agent autonome ?

Un agent autonome est une entité logicielle alimentée par l’intelligence artificielle, agissant de manière indépendante pour accomplir des tâches complexes. Contrairement aux chatbots traditionnels, les agents autonomes comprennent le contexte des interactions grâce à des technologies avancées comme le traitement du langage naturel (NLP) et l’intelligence artificielle générative. Ils analysent des données en temps réel, prennent des décisions adaptées et évoluent au fil des interactions grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, un agent autonome peut non seulement répondre à une demande client complexe, mais aussi analyser des données transactionnelles et déclencher des actions, telles que la révision d’un contrat ou la résolution proactive d’un problème technique.

Pourquoi les agents autonomes sont-ils la V2 des chatbots ?

Alors que les chatbots traditionnels reposent sur des règles simples et sont limités à des tâches prédéfinies, les agents autonomes révolutionnent les interactions car ils sont capables d’apprendre de leur environnement. Là où les chatbots se contentent de répondre à des questions standards, les agents autonomes gèrent des processus avec plusieurs étapes en tenant compte du contexte global de l’utilisateur. En combinant l’intelligence artificielle générative et des algorithmes de machine learning, ils offrent des interactions plus naturelles et personnalisées. De plus, ils prennent l’initiative en détectant des opportunités ou des problèmes avant même qu’un humain ne les identifie. Par exemple, alors qu’un chatbot bancaire répond simplement à des questions sur les horaires d’ouverture ou le solde du compte, un agent autonome analyse les habitudes financières du client pour lui proposer un produit adapté et automatiser les démarches nécessaires pour y souscrire.

Quels avantages apportent les agents autonomes ?

Les agents autonomes transforment profondément l’expérience client. Ils offrent des interactions fluides et sur-mesures, même pour des demandes complexes, tout en garantissant une disponibilité 24h/24 et 7j/7. Sur le plan opérationnel, ces agents permettent une automatisation des tâches répétitives mais également des processus métier complexes, réduisant ainsi les erreurs humaines et optimisant les ressources internes. Une autre force majeure réside dans leur capacité à prendre des décisions proactives. En analysant des données en temps réel, ils anticipent les besoins des utilisateurs et déclenchent des actions sans intervention humaine, augmentant ainsi l’efficacité et la satisfaction des clients. Selon Gartner, d’ici 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise intégreront des agents autonomes, permettant à 15 % des décisions quotidiennes d’être prises de manière autonome.

Quels défis accompagnent leur adoption ?

L’adoption des agents autonomes nécessite de relever plusieurs défis. D’un point de vue technologique, leur intégration repose sur des algorithmes d’intelligence artificielle avancés qui demandent des compétences techniques mais aussi fonctionnelles pour comprendre parfaitement les besoins métier. La cybersécurité est également un enjeu majeur, car ces systèmes manipulent souvent des données sensibles. Par ailleurs, il est essentiel de préparer les équipes internes à collaborer avec ces « nouveaux collègues digitaux », en intégrant ces agents dans les workflows existants et en formant les collaborateurs à exploiter pleinement leurs capacités. Enfin, ces agents se nourrissent de données, vous devez vous assurer de les alimenter avec des informations fiables sous risque que les décisions prises soient inadaptées et surtout hors contrôle. C’est tout le débat avec l’intelligence artificielle, vous devez établir des garde-fous !

Quelles perspectives pour les agents autonomes ?

Les agents autonomes représentent l’avenir des interactions numériques et ouvrent la voie à une autonomie encore plus grande. À l’avenir, ces outils pourraient gérer intégralement des projets ou des opérations complexes, sans intervention humaine. Leur intégration avec des modèles d’intelligence artificielle générative promet également des interactions encore plus contextuelles et naturelles. Ces avancées ne se limiteront pas à un secteur, les agents autonomes transformeront profondément les modèles actuels. Forrester identifie les agents autonomes comme une technologie émergente majeure pour 2025, avec un large panel de cas d’utilisation, allant des interactions avec les consommateurs aux opérations commerciales.

Quelles solutions technologiques pour concevoir des agents autonomes ?

Le développement d’agents autonomes repose sur un écosystème technologique qui mixe intelligence artificielle conversationnelle, traitement du langage naturel (NLP) et capacités décisionnelles avancées. Plusieurs solutions émergent comme des leaders dans ce domaine, offrant aux entreprises des outils robustes pour concevoir et intégrer ces nouveaux « collaborateurs digitaux ».

SoundHound AI et Amelia : des agents conversationnels avancés

SoundHound AI, reconnu pour son expertise en IA conversationnelle, a récemment acquis Amelia, une solution d’IA de pointe spécialisée dans les interactions complexes. Cette synergie permet aux entreprises de déployer des agents autonomes capables d’interpréter des requêtes complexes, de prendre des décisions en temps réel et de gérer des processus métier dans divers secteurs tels que la santé, la finance ou l’hôtellerie. Ces solutions combinent traitement du langage naturel (NLP) avancé et apprentissage automatique pour offrir une expérience client fluide tout en optimisant les processus internes.

DRUID : une plateforme agile pour l’IA conversationnelle

DRUID est une solution spécialisée dans la création d’agents conversationnels personnalisés et adaptables aux besoins de divers secteurs. Sa force réside dans sa capacité à intégrer des modèles de langage avancés et à collaborer avec des plateformes RPA comme UiPath pour gérer des flux de travail complexes. DRUID se distingue également par sa flexibilité, permettant aux entreprises de concevoir des agents sur mesure qui s’intègrent harmonieusement à leurs systèmes existants.

LangChain et Auto-GPT : frameworks open source pour agents autonomes

Des outils comme LangChain et Auto-GPT offrent des options pour concevoir des agents autonomes évolutifs. Ces frameworks open source permettent de développer des solutions flexibles, capables d’interagir avec divers outils et d’exécuter des tâches complexes grâce à une intégration avec des API et des données en temps réel. Ces outils sont particulièrement utiles pour les entreprises souhaitant expérimenter ou prototyper des agents autonomes avant un déploiement à grande échelle.

Microsoft Copilot Studio : création d’agents autonomes sur mesure

Microsoft a également lancé récemment des agents autonomes avec Copilot Studio, disponible en préversion publique. Cette fonctionnalité permet aux organisations de repenser leurs processus métier critiques grâce à l’IA, en s’appuyant sur le contexte de leurs données d’entreprise provenant de Microsoft 365 Graph, de systèmes de sauvegarde, de Dataverse et de Fabric.

Les agents autonomes ne se contentent pas de remplacer les chatbots traditionnels : ils réinventent totalement les interactions numériques en alliant compréhension contextuelle, prise de décision proactive et apprentissage continu. En s’appuyant sur des technologies avancées comme le NLP, le machine learning et l’intelligence artificielle générative, ces outils deviennent de véritables collaborateurs digitaux, capables de transformer aussi bien l’expérience client que les processus métier complexes.

Cependant, la mise en œuvre de ces agents ne s’improvise pas. Elle nécessite une compréhension fine des besoins métier, des compétences techniques pour intégrer les technologies choisies et une approche structurée pour garantir la fiabilité des données et la sécurité des systèmes. Pour les entreprises, cela représente un défi, mais surtout une opportunité majeure de se positionner comme des leaders dans leur secteur.

Chez Smartpoint, ESN pure player de la data, nous avons les compétences et l’expertise nécessaires pour vous accompagner dans cette transformation. Que ce soit pour expérimenter via un Proof of Concept (POC) ou pour déployer un projet d’agent autonome à l’échelle de votre entreprise, nous mettons à votre disposition des experts en IA et data, ainsi qu’un savoir-faire éprouvé dans l’intégration de solutions innovantes.

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AI over RPA : l’automatisation intelligente pour des processus plus complexes

13 novembre 202413 novembre 2024

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L’automatisation des processus métier a longtemps reposé sur le Robotic Process Automation (RPA), une technologie qui a fait ses preuves pour les tâches répétitives et structurées. Cependant, le RPA traditionnel atteint rapidement ses limites dès que les processus impliquent des données non structurées ou nécessitent une prise de décision plus avancée. C’est là que l’IA entre en jeu, transformant le RPA en une solution d’automatisation intelligente, ou « AI over RPA ».

Pourquoi AI over RPA ?

L’intérêt de combiner l’IA avec le RPA n’est plus à prouver dans l’écosystème de l’automatisation. Une étude de Gartner prédit que d’ici 2024, 60 % des organisations qui ont mis en place des initiatives de RPA auront intégré des technologies d’IA pour les rendre plus performantes. En effet, alors que le RPA classique ne peut automatiser que des tâches basées sur des règles strictes, l’ajout de l’IA permet de traiter des processus complexes et de gérer des données non structurées. Selon une autre enquête menée par Deloitte, l’automatisation intelligente, combinant RPA et IA, pourrait permettre aux entreprises de réduire leurs coûts d’exploitation de 20 à 25 % dans les trois prochaines années.

Une flexibilité accrue pour des données complexes

Là où le RPA seul se limite à exécuter des tâches prédéfinies basées sur des règles, l’IA permet d’interpréter et d’analyser des données non structurées, comme des images, du texte ou même des vidéos. Par exemple, avec des technologies d’IA telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur, le RPA devient capable de traiter des documents, d’extraire des informations utiles et de répondre à des requêtes avec une compréhension contextuelle. Cela représente un gain de temps considérable dans des secteurs comme la banque et l’assurance, où les documents complexes, tels que les formulaires et les réclamations, sont courants.

Des décisions en temps réel et un apprentissage continu

En intégrant des modèles d’apprentissage automatique, AI over RPA permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur des analyses en temps réel. Par exemple, dans un contexte de service client, un chatbot piloté par AI over RPA peut analyser le profil d’un client et adapter ses réponses en fonction de l’historique des interactions. Cette capacité de personnalisation permet de fournir un service plus précis et de mieux satisfaire les attentes des clients.

AI over RPA ne se contente pas d’exécuter les tâches, mais il apprend et s’améliore au fil du temps. Grâce aux données recueillies, les algorithmes de machine learning affinent leurs analyses et deviennent de plus en plus performants, offrant une automatisation de plus en plus intelligente. Selon une étude d’IDC, les entreprises ayant adopté AI over RPA ont pu augmenter leur productivité de 32 % en moyenne grâce à l’automatisation adaptative et intelligente.

Les bénéfices pour les entreprises

Pour les entreprises, cette approche hybride apporte plusieurs avantages stratégiques :

Flexibilité accrue : Là où le RPA classique nécessitait une reconfiguration manuelle pour chaque changement de processus, AI over RPA s’adapte automatiquement aux nouveaux types de données et aux exigences en évolution.
Réduction des coûts et des erreurs : L’automatisation intelligente réduit non seulement les coûts en optimisant les ressources, mais elle diminue aussi les risques d’erreurs humaines dans les processus critiques.
Amélioration de l’expérience client : Avec l’IA, le RPA peut fournir des réponses plus pertinentes et personnalisées, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction client. Selon Forrester, les entreprises qui investissent dans AI over RPA constatent une amélioration de 15 à 25 % de la satisfaction client en moyenne.

Quels outils choisir pour l’implémentation d’AI over RPA ?

Lorsqu’il s’agit de choisir des solutions d’AI over RPA, plusieurs acteurs dominent le marché avec des offres intégrant à la fois RPA et IA. Parmi les leaders, UiPath propose une plateforme robuste et évolutive avec des fonctionnalités d’automatisation intelligentes, notamment le traitement du langage naturel et l’analyse de documents. Elle permet aux entreprises de combiner facilement les robots RPA et les algorithmes d’IA, offrant une excellente flexibilité pour automatiser des processus complexes.

Automation Anywhere est une autre solution de premier plan, particulièrement appréciée pour son architecture cloud-native et ses fonctionnalités d’apprentissage automatique intégrées. Cette plateforme fournit des outils spécifiques pour traiter les données non structurées, tout en simplifiant l’analyse des workflows et la prise de décision en temps réel.

SS&C Blue Prism, initialement positionnée sur le RPA classique, a évolué pour intégrer l’intelligence artificielle et le machine learning dans son offre. Sa plateforme « Connected-RPA » permet de créer des chaînes de travail intelligentes et est particulièrement appréciée des grandes entreprises pour sa sécurité et sa scalabilité.

En dehors ces solutions, d’autres acteurs ont également des outils intéressants. Microsoft Power Automate, par exemple, offre une intégration fluide avec l’écosystème Microsoft et se distingue par sa capacité à traiter des tâches d’automatisation intelligentes via Azure AI et ses modèles de machine learning. Pour les entreprises déjà engagées dans l’environnement Microsoft, Power Automate peut être une option intéressante en termes de coûts et de synergies.

Enfin, IBM Watson Orchestrate est une solution qui gagne en popularité, notamment pour les projets nécessitant une IA avancée pour l’analyse de données non structurées. En s’appuyant sur l’écosystème IBM Watson, cette plateforme permet aux entreprises d’automatiser des processus complexes nécessitant des capacités analytiques poussées.

L’avenir de l’automatisation passe par AI over RPA !

AI over RPA représente l’avenir de l’automatisation intelligente en entreprise. Il permet non seulement de surmonter les limites du RPA traditionnel, mais aussi de fournir une solution agile, évolutive et capable de répondre aux besoins des organisations modernes. Dans un monde où la gestion des données et l’efficacité opérationnelle sont des priorités, AI over RPA s’impose comme un levier de compétitivité majeur pour les entreprises qui souhaitent rester à la pointe de l’innovation.

Sources :

Gartner – « 60% of Organizations Will Supplement RPA with AI Capabilities by 2024 »
Deloitte – « Global RPA Survey: Unlocking the potential of automation »
IDC – « The Impact of AI and Machine Learning on Business Productivity »
Forrester – « How AI-Driven RPA Enhances Customer Experience »

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Architectures Data modernes, le guide ultime – Édition 2024

12 novembre 202420 novembre 2024

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Il propose des recommandations concrètes et des insights basés sur notre expertise en tant que Pure Player de la Data.

Au sommaire de ces 80 pages sur les architectures data modernes

1. Architectures de données modulaires
2. Datalake vs. Datawarehouse
3. Architecture traitement des données en temps réel
4. Évolutivité et scalabilité
5. Governance-by-Design

6. Architectures Cloud natives
7. IA et architecture de Données.
8. Cadres de sécurité des Données
9. Architectures Microservices et Event-Driven
10. Interopérabilité et APIsation

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AIOps, l’avenir des opérations IT grâce à l’intelligence artificielle

7 novembre 202413 novembre 2024

0 commentaires

L’AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) est en train de révolutionner la gestion des opérations informatiques en utilisant l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour automatiser la détection, l’analyse et la résolution des incidents IT. Dans un contexte où les environnements IT deviennent de plus en plus complexes, l’AIOps permettent d’ores et déjà d’optimiser les performances des systèmes et de réduire drastiquement la charge des équipes IT.

L’AIOps, ou Artificial Intelligence for IT Operations, connaît une croissance rapide à l’échelle mondiale, tirée par le besoin croissant d’automatiser et d’optimiser la gestion des infrastructures IT complexes. En 2023, le marché mondial de l’AIOps est estimé entre 25 et 27 milliards USD et devrait atteindre entre 79 et 112 milliards USD d’ici 2030, avec un taux de croissance annuel moyen (CAGR) situé entre 18 % et 37 %. Par ailleurs, les applications d’analyse en temps réel et de gestion des performances applicatives (APM) sont les plus adoptées par les entreprises, avec l’analyse en temps réel représentant environ 35 % du marché actuel.

Quels sont les avantages de l’AIOps pour les DSI ?

1. Détection proactive et réduction des interruptions

L’un des avantages majeurs des solutions AIOps est leur capacité à détecter les anomalies en amont des incidents. En analysant des volumes massifs de données et en identifiant les comportements inhabituels, les solutions AIOps permettent aux équipes IT de repérer les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques. Cette détection préventive réduit les interruptions de service, améliore la disponibilité des applications, et limite l’impact sur les utilisateurs.

2. Réduction des délais de résolution (MTTR)

Grâce aux capacités de diagnostic automatisé et d’analyse des causes racines, les solutions AIOps permettent de réduire le Mean Time to Resolve (MTTR) des incidents. En fournissant des recommandations basées sur l’analyse des données historiques et des algorithmes de machine learning, les équipes IT peuvent identifier la source des problèmes plus rapidement et prendre les mesures correctives appropriées. Cela augmente l’efficacité opérationnelle et garantit une réactivité accrue face aux incidents.

3. Automatisation des tâches répétitives

Les solutions AIOps intègrent des fonctionnalités d’automatisation qui permettent de déléguer les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée aux machines. Par exemple, des tâches comme le redémarrage de serveurs, la gestion des configurations ou la réponse aux alertes basiques peuvent être automatisées. Cela libère les équipes IT pour des activités plus stratégiques et réduit les risques d’erreurs humaines dans les processus de routine.

4. Amélioration de l’expérience utilisateur

En assurant une surveillance continue et en intervenant proactivement pour prévenir les incidents, l’AIOps contribue à maintenir une expérience utilisateur fluide et fiable. Les utilisateurs finaux sont moins impactés par les pannes et les ralentissements de services, ce qui améliore leur satisfaction et renforce la confiance dans les services IT de l’entreprise.

5. Réduction du bruit d’alerte et hiérarchisation des incidents

Dans les environnements IT complexes, le bruit d’alerte (ou « alert noise ») est un problème majeur, avec des équipes souvent submergées par des notifications redondantes ou non critiques. Les solutions AIOps, telles que Moogsoft ou Digitate ignio™, réduisent le bruit d’alerte en corrélant les événements similaires et en hiérarchisant les alertes selon leur gravité. Cela aide les équipes IT à se concentrer sur les incidents réellement critiques et à éviter les distractions causées par les alertes moins pertinentes.

6. Analyse prédictive et intelligence contextuelle

Les solutions AIOps utilisent des algorithmes de machine learning pour identifier des tendances et des schémas cachés dans les données IT. Ces informations permettent d’anticiper les incidents potentiels en fonction des comportements passés, offrant ainsi une gestion prédictive des opérations IT. Par exemple, les plateformes comme IBM Watson AIOps et Dynatrace sont capables d’identifier les schémas de dégradation de performance pour prévenir des interruptions futures.

7. Intégration multi-cloud et flexibilité des environnements

Les solutions AIOps sont conçues pour s’adapter aux environnements multi-cloud et hybrides, ce qui permet aux entreprises de surveiller l’ensemble de leur infrastructure IT sans interruption, quel que soit le type de plateforme ou de fournisseur utilisé. Cette flexibilité est cruciale dans un monde où les entreprises adoptent des architectures IT de plus en plus diversifiées, avec des applications réparties entre plusieurs clouds publics, privés et locaux.

8. Optimisation des coûts IT

En automatisant la gestion des opérations et en réduisant le temps passé sur la résolution d’incidents, les solutions AIOps contribuent à réduire les coûts opérationnels. De plus, en prévenant les interruptions et en limitant les pannes, elles diminuent les pertes financières liées aux interruptions de service. Les entreprises peuvent ainsi optimiser l’allocation de leurs ressources et réduire les dépenses tout en maintenant un haut niveau de performance.

9. Amélioration de la résilience et de la sécurité

Les solutions AIOps, en surveillant en continu l’infrastructure IT, détectent rapidement les comportements suspects ou les menaces potentielles, ce qui renforce la cybersécurité et la résilience des systèmes. En intégrant la détection des anomalies et l’automatisation des réponses aux menaces, l’AIOps peut prévenir les failles de sécurité avant qu’elles ne deviennent des incidents majeurs.

10. Adaptation en temps réel aux besoins de l’entreprise

Enfin, les solutions AIOps sont évolutives et adaptatives. Elles ajustent en temps réel leurs modèles de machine learning en fonction des changements dans l’infrastructure IT, garantissant ainsi que les analyses et les recommandations restent pertinentes. Cela permet aux entreprises de rester agiles et de réagir rapidement face aux évolutions technologiques et aux nouvelles exigences opérationnelles.

Quelles solutions d’AIOps ?

Plusieurs solutions existent dans le domaine de l’AIOps, chacune avec ses propres avantages et spécialités. Voici notre sélection chez Smartpoint.

1. Splunk : Centralisation des données et analyse en temps réel

Splunk est reconnu pour sa capacité à traiter et à analyser d’immenses volumes de données en temps réel. Sa plateforme de gestion des logs et des métriques est devenue un atout majeur pour les équipes IT qui souhaitent :

Détecter et anticiper les incidents grâce à une surveillance proactive qui analyse en temps réel les données de l’ensemble de l’infrastructure IT.
Identifier les anomalies à l’aide de modèles d’apprentissage automatique qui établissent une norme de comportement et détectent les écarts.
Gagner en réactivité en centralisant toutes les données IT en un seul endroit, permettant aux équipes d’identifier rapidement les causes profondes des problèmes.

Grâce à ses capacités de visualisation et à une interface intuitive, Splunk aide les DSI à obtenir une vision globale et contextuelle de leur infrastructure, facilitant des interventions précises et rapides.

2. Dynatrace : Observabilité complète et IA intégrée

Dynatrace est particulièrement apprécié pour sa capacité d’observabilité full-stack et de surveillance des environnements IT complexes, notamment ceux basés sur le cloud et les microservices. Les fonctionnalités clés de Dynatrace incluent :

Une analyse automatisée des dépendances entre applications, ce qui permet de diagnostiquer rapidement les problèmes en cas de panne dans un environnement multi-niveaux.
Une IA intégrée nommée Davis, qui analyse les données en continu, détecte les anomalies et fournit une analyse des causes racines en temps réel, offrant ainsi une résolution rapide des incidents.
Une vue unifiée qui couvre l’ensemble de l’infrastructure : applications, microservices, conteneurs et réseaux.

Avec Dynatrace, les DSI bénéficient d’une solution complète pour surveiller en permanence leur infrastructure IT et réagir de manière proactive aux incidents, réduisant ainsi les interruptions de service et optimisant l’expérience utilisateur.

3. IBM Watson AIOps : Intelligence avancée et multi-cloud

IBM Watson AIOps est une solution de gestion des opérations IT basée sur l’intelligence artificielle, conçue pour détecter et résoudre les incidents en temps réel dans des environnements multi-cloud et hybrides. Les principales fonctionnalités d’IBM Watson AIOps sont :

L’analyse des logs et des alertes pour détecter des schémas et identifier les causes racines, facilitant ainsi une résolution proactive des problèmes.
L’intégration fluide avec des environnements multi-cloud et hybrides, ce qui en fait un outil idéal pour les entreprises avec des infrastructures IT diversifiées.
Des recommandations basées sur l’analyse de données historiques, ce qui permet d’améliorer la résilience et la rapidité de réponse face aux incidents.

IBM Watson AIOps offre une approche orientée sur la prévention des incidents, ce qui permet aux DSI d’anticiper et de résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent les opérations.

4. Digitate ignio™ : Automatisation intelligente et gestion proactive

Digitate ignio™ se concentre sur l’automatisation intelligente et la gestion proactive des opérations IT.

L’automatisation des tâches IT répétitives telles que le redémarrage de serveurs ou le déploiement de correctifs, réduisant la charge de travail des équipes et limitant les erreurs humaines.
La détection proactive des incidents grâce au machine learning, en identifiant les problèmes avant qu’ils ne se transforment en incidents, permettant ainsi une résolution anticipée.
L’analyse des causes racines et l’intelligence contextuelle qui permet de comprendre les interconnexions des systèmes et d’identifier la source initiale des incidents.
La réduction du bruit d’alerte en regroupant et en corrélant les alertes, permettant une gestion des incidents plus efficace et ciblée.

Digitate ignio™ offre une gestion complète des opérations IT en automatisant les tâches, en réduisant le nombre de fausses alertes et en optimisant les ressources humaines pour des interventions plus stratégiques.

L’AIOps, avec des solutions comme Splunk, Dynatrace, IBM Watson AIOps et Digitate ignio™, permettent une gestion des opérations IT plus automatisée, proactive et intelligente. En intégrant l’IA et le machine learning, ces plateformes permettent aux entreprises de réduire les temps de résolution, d’améliorer la disponibilité des systèmes et de se concentrer sur l’optimisation des performances IT. Grâce à l’AIOps, les entreprises peuvent bénéficier d’une infrastructure plus résiliente, réduire leurs coûts et offrir une expérience utilisateur de meilleure qualité. En adoptant ces technologies, les entreprises prennent une longueur d’avance dans un monde où les environnements IT sont de plus en plus complexes et exigeants.

Sources :

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Phénomène

Quelles tendances data en cette fin d’année ? le TOP 3 selon Smartpoint, le spécialiste en ingénierie de la data.

18 octobre 202413 novembre 2024

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En cette fin d’année 2024, le paysage technologique continue d’évoluer à une vitesse fulgurante, porté par des avancées majeures dans l’intelligence artificielle, les architectures de données modulaires et la cybersécurité. Ces innovations transforment la manière dont les entreprises gèrent, exploitent et sécurisent leurs données. Smartpoint, expert en ingénierie de la data depuis sa création, vous présente les trois tendances clés à suivre pour rester à la pointe de ces évolutions.

1) Développement assisté par l’IA

Le développement logiciel connaît une transformation majeure avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA). L’IA générative et le machine learning (ML) sont désormais utilisés pour assister les ingénieurs dans la création, le test et la livraison d’applications. Selon Gartner, d’ici 2028, 75 % des ingénieurs logiciels en entreprise utiliseront des assistants de codage IA, contre moins de 10 % en 2023. Cette tendance reflète l’énorme potentiel de l’IA pour automatiser des tâches complexes, améliorer la productivité, et réduire les erreurs dans les processus de développement.

Il en est de même dans l’écosystème Data !

Citons pour exemple Snowflake qui exploite l’IA et le machine learning pour offrir une exploitation automatisée des données via des outils comme Snowpark, qui permet de développer et exécuter des modèles de machine learning directement dans le cloud. Les utilisateurs peuvent ingérer et analyser des données à grande échelle tout en intégrant des modèles prédictifs et génératifs pour des insights avancés.

Informatica, avec CLAIRE Engine, son moteur d’IA intégré dans Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC), automatise l’ingestion et la gestion des données tout en utilisant des algorithmes de machine learning pour optimiser l’orchestration et la qualité des données. Cela permet de tirer parti de l’IA pour automatiser des processus complexes et accélérer l’exploration de données

Enfin, connu pour sa plateforme Lakehouse, Databricks combine data lakes et data warehouses, et intègre des capacités avancées d’IA générative et de machine learning via MLflow. La plateforme permet de créer, entraîner et déployer des modèles d’IA directement sur les données, facilitant l’exploitation rapide et automatisée pour des analyses prédictives et des cas d’usage d’IA générative

2) Architectures de données modulaires pour plus de flexibilité pour des besoins évolutifs

Les architectures de données modulaires permettent une adaptabilité rapide aux changements des besoins métiers et technologiques. Ces architectures se composent de modules indépendants qui peuvent être développés, déployés, et mis à jour de manière autonome, offrant ainsi une flexibilité accrue. Un exemple courant est l’architecture microservices, où chaque service gère un aspect spécifique des données (comme la gestion des utilisateurs ou l’analyse des transactions), facilitant l’évolution et l’évolutivité de l’ensemble du système. Un autre exemple est l’architecture orientée événements (Event-Driven Architecture), utilisée dans des systèmes nécessitant une réponse en temps réel, où les composants modulaires réagissent aux événements au lieu de suivre un flux de données linéaire.

Enfin, les plateformes dites Data Mesh décentralisent la gestion des données en permettant à chaque domaine de traiter ses propres données comme un produit. Ces approches modulaires répondent à des besoins croissants en termes de traitement distribué, de résilience, et d’optimisation des flux de données complexes.

Pour exemples, citons AWS Lambda et Google Cloud Functions qui utilisent des architectures orientées événements et microservices pour permettre aux développeurs de créer des applications réactives en temps réel. Chaque fonction Lambda ou Cloud Function peut être déclenchée par un événement spécifique (comme l’arrivée de nouvelles données ou une modification dans un système), permettant une gestion modulaire des processus métiers complexes.

3) Cybersécurité et intégration dans la gestion des données

En cette rentrée 2024, la protection des données et l’intégration efficace des systèmes sont plus que jamais aux cœur des préoccupations des entreprises. Les éditeurs de solutions Data intègrent de plus en plus l’IA et le machine learning pour renforcer la sécurité tout en facilitant l’exploitation des données. Par exemple, IBM Watsonx propose des outils de surveillance et d’analyse des données en temps réel, permettant de détecter et prévenir les cybermenaces, tout en assurant une intégration fluide avec les infrastructures existantes.

Fivetran quant à lui se concentre sur l’automatisation de l’ingestion des données tout en offrant des fonctionnalités avancées de cybersécurité. Cela permet une protection des données continue tout au long des processus d’intégration, tout en restant compétitif en termes de coûts et de simplicité de déploiement.

Citons également Elastic, avec sa solution Elastic Stack (ELK), qui se positionne comme un leader dans l’ingestion, le stockage et la restitution des données en temps réel. Elastic intègre des fonctionnalités avancées de machine learning pour détecter les anomalies dans les flux de données, renforcer la sécurité et offrir une visibilité complète des environnements IT. Cette approche proactive permet non seulement de protéger les données mais aussi d’améliorer l’intégration avec les systèmes existants.

Vous souhaitez intégrer ces avancées technologiques au sein de vos systèmes d’information ou explorer les opportunités qu’elles peuvent offrir à votre organisation ? Faites appel à Smartpoint pour transformer vos défis en solutions concrètes et innovantes. Contactez-nous dès maintenant pour en savoir plus sur la manière dont nos experts peuvent vous accompagner dans cette démarche.

Pour aller plus loin :

Les tendances technologiques pour 2024 selon Gartner https://www.gartner.fr/fr/articles/les-10-principales-tendances-strategiques-technologiques-de-gartner-pour-l-annee-2024
Les 5 grandes tendances technologiques en 2024 selon Forbes https://www.forbes.fr/technologie/exclusif-les-5-grandes-tendances-technologiques-en-2024/
L’IA générative : une adoption en forte croissance au cours de l’année écoulée
https://itsocial.fr/intelligence-artificielle/intelligence-artificielle-articles/lia-generative-une-adoption-en-forte-croissance-au-cours-de-lannee-ecoulee/
2024 sera un tournant pour l’IA générative ! https://datascientest.com/2024-sera-un-tournant-pour-lia-generative

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Stack technologique

IA et ingénierie de la Data, quelles avancées technologiques ?

18 octobre 202413 novembre 2024

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L’intelligence artificielle s’infuse désormais dans l’ingénierie des données, rendant les processus plus efficaces et précis. Si la GenAI n’est pas encore totalement adaptée aux besoins spécifiques de ce domaine, l’IA traditionnelle apporte des solutions concrètes pour automatiser les pipelines de données, améliorer la qualité, optimiser les bases de données, et faciliter l’extraction de données non structurées. Chez Smartpoint, nous avons intégré ces technologies pour transformer l’ingénierie des données, en mettant l’accent sur l’innovation et l’optimisation continue.

GenAI et ingénierie Data, ce n’est pas encore pour maintenant.

Bien que l’IA générative fasse beaucoup couler d’encre et suscite beaucoup d’intérêt, elle n’a pas encore bouleversé l’ingénierie des données. Voici les principaux obstacles.

Le Manque de précision dans les prédictions

Les modèles génératifs comme GPT sont parfaits pour générer du texte ou du contenu multimédia, mais moins performants pour les tâches de prévision quantitative. Les approches classiques d’apprentissage supervisé ou les méthodes statistiques sont mieux adaptées pour la précision, notamment lorsqu’il s’agit de l’analyse de séries temporelles ou d’estimer les relations causales dans les données. En effet, les modèles génératifs sont conçus pour créer du contenu plausible à partir de motifs appris, sans véritable compréhension des relations statistiques sous-jacentes.

Le défi d’interprétabilité

Les modèles de GenAI fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », où le processus de prise de décision n’est pas transparent. En ingénierie des données, il est primordial de comprendre les raisons derrière les décisions des modèles, notamment pour répondre aux exigences de conformité ou pour affiner les processus de gouvernance des données. À ce jour, les modèles génératifs manquent d’outils nécessaires pour fournir des explications claires sur les prédictions ou les recommandations.

Les Limites dans le traitement des données structurées

L’ingénierie des données repose largement sur la manipulation de données tabulaires et structurées, comme les données issues de bases de données relationnelles. Les modèles génératifs sont principalement optimisés pour le traitement de texte et d’images, et moins adaptés aux tâches analytiques sur des données tabulaires, qui nécessitent une approche différente.

L’absence de support pour les tâches spécifiques de l’ingénierie de la donnée

Les processus comme l’intégration de données, le nettoyage, l’enrichissement, et la gestion de pipelines de données exigent des compétences spécialisées que la GenAI ne possède pas encore. Les outils traditionnels de traitement de données offrent toujours à ce jour des solutions plus robustes pour ces tâches.

Les problèmes de coût et de ressources

Les modèles de GenAI nécessitent des ressources importantes, tant en puissance de calcul qu’en données pour l’entraînement. Pour des projets où les exigences en termes de précision ne sont pas très élevées, il est souvent plus économique d’utiliser des méthodes plus simples.

L’IA dans le processus de gestion des données, une réalité.

Chez Smartpoint, nous avons pleinement intégré les avancées technologiques de l’IA dans notre stack data pour améliorer chaque étape du processus d’ingénierie des données.

Les principaux domaines d’application incluent l’automatisation des pipelines, la gestion de la qualité des données, l’optimisation des bases de données, l’extraction des données non structurées, ainsi que l’analyse prédictive.

Ces solutions AI-augmented permettent à Smartpoint d’exploiter le plein potentiel de l’IA pour automatiser les tâches manuelles, détecter les anomalies et anticiper les tendances, tout en s’assurant que la gestion des données reste conforme aux standards élevés de qualité.

Automatisation des pipelines de données : L’IA peut automatiser des tâches comme le nettoyage, le mappage des schémas, et la transformation des données. Les éditeurs tels que Informatica et Talend proposent des solutions d’intégration et d’orchestration de données utilisant l’IA pour simplifier la gestion des flux de données.
Qualité et gouvernance des données : Les outils basés sur l’IA détectent les anomalies et les incohérences dans les jeux de données pour améliorer leur qualité. Collibra, Alteryx, et Talend Data Quality offrent des solutions permettant de gérer la qualité et la gouvernance des données à grande échelle.
Optimisation des performances des bases de données : Grâce à l’IA, les systèmes peuvent prédire les charges de travail et ajuster dynamiquement les ressources pour optimiser l’accès aux données. Les solutions comme Microsoft SQL Server, SAP HANA ou encore AWS Aurora utilisent l’IA pour automatiser l’optimisation des bases de données.
Extraction et intégration de données : Le traitement du langage naturel (NLP) facilite l’extraction de données non structurées. Les outils tels que IBM Watson Discovery, Microsoft Azure Cognitive Services, et Google Cloud Natural Language aident à structurer les données extraites de documents. Alteryx Intègre l’IA pour automatiser la préparation des données, y compris le nettoyage et l’extraction d’informations. Snowflake facilite l’intégration de données non structurées et structurées grâce à ses capacités de traitement des données en temps réel. Il offre également une compatibilité étroite avec les outils d’IA et de machine learning, permettant aux entreprises d’exploiter les données directement dans l’entrepôt pour des analyses avancées. Sa plateforme facilite l’automatisation de la préparation des données et l’intégration avec des outils de NLP pour structurer les informations extraites.
Analyse prédictive et prescriptive : Les modèles d’IA supervisés et non supervisés peuvent être utilisés pour anticiper les tendances et formuler des recommandations. Les plateformes d’analyse comme DataRobot, H2O.ai, et RapidMiner proposent des outils d’analyse prédictive qui s’intègrent facilement aux workflows existants.

Ces outils spécialisés et enrichis à l’IA rendent le processus d’ingénierie des données plus efficace, tout en offrant de nouvelles perspectives pour optimiser la gestion et l’exploitation des données.

L’IA joue déjà un rôle crucial dans l’ingénierie des données, améliorant l’efficacité, la qualité, et la gestion des processus. Si la GenAI n’a pas encore révolutionné ce domaine en raison de limitations techniques, les approches classiques et les outils AI-augmented continuent d’apporter des solutions concrètes. Chez Smartpoint, nous exploitons les avancées technologiques pour automatiser les tâches complexes et optimiser les performances. À mesure que les technologies d’IA évoluent, l’ingénierie des données bénéficiera d’applications toujours plus puissantes, ouvrant la voie à des innovations encore inexplorées.

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Data Lab

Agents AI, Modèles LLM et l’économie des tokens, une nouvelle révolution industrielle numérique ?

9 octobre 202418 octobre 2024

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L’émergence des Large Language Models (LLMs) et des agents AI redéfinissent la manière dont les entreprises interagissent avec les systèmes numériques. Alors que ces technologies transforment la production, elles inaugurent également une nouvelle économie basée sur les tokens et les ressources informatiques, créant une concurrence féroce entre les géants technologiques. Aujourd’hui, la capacité à exécuter des modèles LLM localement devient cruciale pour répondre aux besoins de confidentialité et d’efficacité des entreprises. Des outils comme LM Studio et Jan permettent désormais aux entreprises de tirer parti des LLMs sans avoir à envoyer leurs données à des serveurs distants.

L’économie des tokens, la nouvelle monnaie de l’IA ?

Les tokens sont la base de l’économie des LLMs. Un token est une unité de texte utilisée par les LLMs pour traiter et générer des réponses. Ces tokens servent de monnaie d’échange pour les services IA, en mesurant la valeur des tâches effectuées par les modèles, qu’il s’agisse de rédiger un article, d’analyser des données ou d’effectuer des calculs complexes.

Les entreprises investissent des milliards dans le développement des LLMs, où les coûts sont souvent calculés en fonction du nombre de tokens utilisés. Les modèles LLM sont jugés selon trois critères principaux : la qualité, la latence, et le coût de génération des tokens. Par exemple, des entreprises comme OpenAI ont réduit le coût de génération de tokens de GPT-4 de 80 % en un an et demi, facilitant l’intégration de cette technologie dans des applications à grande échelle.

L’émergence des LLMs locaux pour préserver la confidentialité et gagner en efficacité

De nombreuses entreprises cherchent des solutions pour exécuter des LLMs localement afin de garantir une confidentialité maximale des données. Des outils comme LM Studio, Jan et GPT4ALL permettent aux utilisateurs d’exécuter des LLMs sans connexion à des serveurs distants, en gardant toutes les données localement sur leurs machines. Cela offre plusieurs avantages :

Confidentialité : Les LLMs locaux permettent de traiter des données sensibles sans les envoyer à des API externes. C’est un atout essentiel pour de nombreux secteurs d’activité où les préoccupations en matière de protection des données sont critiques.
Personnalisation : Ces outils offrent des options avancées de personnalisation, permettant de configurer des paramètres tels que la température, la longueur du contexte ou les threads CPU, tout en restant compatibles avec plusieurs plateformes (Windows, Mac, Linux).
Coûts réduits : Contrairement aux services en ligne où chaque requête API est facturée, les LLMs locaux ne nécessitent pas d’abonnement mensuel, ce qui permet de réduire les coûts, surtout pour des entreprises qui exécutent des milliers de tâches quotidiennes.

Les agents AI et l’appel d’outils pour plus de modularité et d’actions exécutables

Dans le cadre des agents AI, l’utilisation de LLMs locaux permet d’enrichir les capacités d’interaction tout en garantissant une efficacité accrue. Les Large Action Models (LAMs), qui transforment les réponses textuelles en actions exécutables, jouent un rôle clé dans l’automatisation des tâches complexes en temps réel. Ces agents AI sont capables d’appeler des outils externes pour exécuter des tâches spécifiques, comme des appels API, des recherches d’information ou des calculs.

Les modèles LLM locaux peuvent être utilisés pour configurer des serveurs d’inférence locaux, imitant les capacités d’API comme celles d’OpenAI, sans jamais connecter l’application à Internet. Par exemple, des outils comme LM Studio permettent aux développeurs de configurer un serveur HTTP local pour accéder à des modèles comme Mistral ou Llama 3.1, facilitant ainsi l’intégration dans des workflows IA sans compromettre la confidentialité des données.

Défis et avantages des LLMs Locaux

Si les LLMs locaux offrent des avantages indéniables en termes de confidentialité et de coûts, ils présentent également certains défis :

Ressources matérielles : L’exécution de LLMs localement nécessite des ressources matérielles spécifiques, notamment des GPU ou des processeurs puissants. Les outils comme Llamafile et GPT4ALL sont conçus pour fonctionner sur des machines équipées de puces M1/M2 d’Apple ou de processeurs Intel/AMD compatibles avec des technologies d’inférence telles que Vulkan.
Performance et rapidité : Bien que ces outils permettent de garder les données hors des serveurs cloud, ils peuvent être moins performants que les LLMs basés sur des serveurs distants. Par exemple, l’outil Ollama propose une solution locale pour exécuter des modèles LLM sans API, mais nécessite une configuration matérielle robuste pour offrir des résultats optimaux.
Personnalisation et Fine-tuning : Les modèles locaux permettent également une plus grande flexibilité en matière de personnalisation. Les utilisateurs peuvent affiner les modèles pour des tâches spécifiques en ajustant des paramètres comme la longueur des tokens ou la température. Des outils comme Jan et LLaMa.cpp offrent des options de personnalisation poussées, permettant aux développeurs de maximiser l’efficacité des modèles dans des environnements spécifiques.

Bientôt des agents AI Autonomes !

L’utilisation d’agents AI autonomes combinant des LLMs locaux et des outils d’appel de fonctions comme les LAMs permet de créer des systèmes capables de résoudre des problèmes complexes de manière modulaire et décentralisée. Dans cette course à l’automatisation, les modèles basés sur des tokens sont devenus la nouvelle monnaie de l’économie numérique, facilitant la facturation des services IA et ouvrant la voie à une nouvelle vague d’innovation technologique.

Avec l’intégration de fenêtres contextuelles plus longues, les LLMs locaux offrent des opportunités inédites pour traiter de grandes quantités de données et exécuter des tâches sur plusieurs étapes, comme des analyses complexes de documents ou des consultations médicales sécurisées. Cette flexibilité est particulièrement précieuse dans des environnements où la connectivité Internet est limitée, ou dans des secteurs où la sécurité des données est primordiale.

Agents AI, LLMs et LAMs, de quoi parle t’on ?

Agents AI : Systèmes autonomes ou semi-autonomes capables de réaliser des tâches en interagissant avec des environnements numériques, en utilisant des modèles d’intelligence artificielle pour planifier, raisonner et appeler des outils comme des APIs ou des programmes.
Large Language Models (LLMs) : Modèles d’intelligence artificielle entraînés sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre, générer et manipuler du langage naturel. Ils sont utilisés pour répondre à des questions, rédiger des textes et effectuer des tâches conversationnelles.
Large Action Models (LAMs) : Modèles conçus pour transformer des instructions linguistiques en actions exécutables, permettant aux agents AI de passer de la simple génération de texte à l’exécution de tâches spécifiques, comme des appels d’API ou des requêtes de données.

L’avènement des LLMs locaux marque un tournant dans l’économie des agents AI, où la capacité à traiter des données hors ligne et en toute sécurité devient un facteur clé de différenciation. Des outils comme LM Studio, Jan, GPT4ALL et Llamafile permettent aux entreprises de bénéficier des avantages des LLMs sans sacrifier la confidentialité ni l’efficacité.

À mesure que les entreprises adoptent ces technologies, les tokens continuent de jouer un rôle central dans cette nouvelle économie, facilitant les transactions et définissant la valeur des services IA. Les agents AI, combinant raisonnement et appel d’outils, deviendront de plus en plus autonomes, ouvrant la voie à une révolution industrielle numérique où l’efficacité et la modularité sont au cœur de l’innovation.

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Automatisation des processus avec l’IA et les GANs, l’entreprise du futur est née.

2 octobre 202418 octobre 2024

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Alors que le numérique transforme les activités des entreprises, l’automatisation des processus est devenue vitale pour optimiser la productivité, réduire les coûts et améliorer la compétitivité. Deux technologies se distinguent particulièrement dans cette révolution : l’automatisation des processus et l’intelligence artificielle (IA). Chez Smartpoint, notre lab Data explorent depuis plusieurs années les capacités des réseaux antagonistes génératifs (GANs), ce sous-domaine de l’IA. Les GANs ouvrent en effet des perspectives prometteuses pour automatiser des tâches complexes en introduisant une dimension d’intelligence et d’adaptabilité jamais égalée jusqu’à présent. Nous vous proposons dans cet avis d’expert de voir ensemble comment l’automatisation, couplée aux GANs et à d’autres technologies d’IA, transforme les processus métier.

Automatisation des processus vs. IA, les différences

Avant de rentrer dans le rôle spécifique des GANs, il est important de comprendre la distinction entre l’automatisation des processus et l’IA. L’automatisation des processus consiste à simplifier les tâches répétitives et à libérer les salariés des opérations manuelles. Par exemple, des outils comme Zapier, Microsoft Power Automate, UiPath (leader en RPA) ou Make (anciennement Integromat) permettent d’automatiser l’intégration entre différentes applications (CRM, emails, systèmes d’inventaire) pour gagner du temps et éviter les erreurs humaines.

En revanche, l’IA ne se contente pas de simplifier les tâches : elle analyse, apprend et s’adapte en fonction des données. Par exemple, un modèle comme ChatGPT peut non seulement automatiser des réponses aux clients, mais aussi apprendre des interactions pour améliorer ses réponses avec le temps.

La véritable révolution prend forme lorsque l’automatisation des processus et l’IA travaillent ensemble. Les technologies d’IA fournissent des insights basés sur les données tandis que l’automatisation les exécute, créant un flux de travail optimisé, intelligent et réactif.

Les GANs, une avancée de taille dans l’automatisation

Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) vont au-delà de l’automatisation traditionnelle. En permettant de générer des données synthétiques ou des scénarios alternatifs, les GANs sont des outils puissants pour l’automatisation des processus complexes. Contrairement aux systèmes de règles statiques, les GANs peuvent produire des résultats toujours plus précis et réalistes à mesure qu’ils apprennent de leurs erreurs via un duel entre deux réseaux neuronaux : un générateur qui crée de fausses données, et un discriminateur qui essaie de les distinguer des données réelles.

Application concrète dans l’automatisation des processus :

Création de données synthétiques pour l’entraînement de modèles IA : Les entreprises, notamment dans la santé ou la finance, peuvent entraîner leurs modèles IA avec des jeux de données réalistes créés par les GANs sans avoir besoin de données sensibles réelles.
Simulation de processus métiers : Les GANs permettent de simuler des variations infinies de situations dans des chaînes logistiques ou des environnements de production, optimisant ainsi la planification.
Prédiction et adaptation dynamique : En utilisant des données synthétiques, les entreprises peuvent prédire des comportements futurs, optimiser l’approvisionnement, ou tester des scénarios d’urgence sans compromettre les opérations réelles.

L’automatisation intelligente : IPA, RPA et IA

Le concept de Intelligent Process Automation (IPA) combine plusieurs technologies telles que l’IA, le machine learning (ML), la robotic process automation (RPA) et la gestion des processus métier (BPM). L’IPA dépasse l’automatisation traditionnelle en intégrant des capacités d’apprentissage et de prise de décision automatisée.

Les principaux composants de l’IPA :

RPA : Automatisation des tâches répétitives et basées sur des règles, comme la saisie de données, avec des robots logiciels.
BPM : Gestion de bout en bout des processus d’entreprise pour les rendre plus efficaces.
IA et ML : Utilisation des données en temps réel pour adapter et améliorer continuellement les décisions automatisées.
Data mining des tâches et des processus : Analyse des opérations pour identifier les inefficacités et proposer des optimisations.

Ces outils, combinés aux GANs, permettent aux entreprises de faire un bon en gains d’efficacité en automatisant des processus complexes tout en améliorant continuellement les résultats. Par exemple, un système IPA peut automatiser l’ensemble du cycle de traitement d’une facture, de la réception à l’approbation, tout en s’améliorant avec chaque cycle pour réduire les erreurs.

Quel avenir pour l’automatisation, cap sur 2025

D’ici 2025, l’automatisation des processus guidée par l’IA devrait connaître une expansion exponentielle, avec plusieurs tendances clés :

Hyperautomatisation : L’automatisation ne se limitera plus à des tâches simples mais s’étendra à des flux de travail entiers connectés grâce à l’IA et à la RPA. Dans des secteurs comme l’e-commerce, cela pourrait impliquer la gestion automatisée de l’inventaire, des prix et même du support client.
Décisions en temps réel pilotées par l’IA : L’IA prendra des décisions critiques en temps réel. Par exemple, dans l’industrie, elle pourra ajuster les plannings de production en fonction des conditions de marché ou optimiser la distribution en temps réel.
Expériences client personnalisées à grande échelle : Grâce à l’analyse des comportements des utilisateurs, l’IA propose déjà des recommandations de produits personnalisées ou des offres marketing … mais elle ira encore plus loin en créant une expérience unique pour chaque client.
Cyber-sécurité améliorée grâce à l’IA : L’IA identifiera et répondra aux menaces de cybersécurité en temps réel, assurant ainsi la protection des données critiques dans des secteurs comme la finance et la santé.

Ces prédictions indiquent que l’IA, en collaboration avec des technologies comme les GANs et la RPA, sera essentielle pour garantir la compétitivité des entreprises dans les années à venir.

En avant vers une automatisation vraiment intelligente ?

Pour Smartpoint, pure player de la data, l’association des GANs, de l’IA et des technologies d’automatisation comme la RPA est une opportunité majeure pour aider les entreprises à accélérer leur transformation numérique. Celle offre non seulement des gains d’efficacité et de réduction des coûts, mais surtout, elle permet aux entreprises de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides dans un environnement en perpétuel changement.

Smartpoint est fier d’accompagner les entreprises dans leur adoption de ces technologies de pointe vers des processus entièrement automatisés, intelligents et évolutifs. Nos experts vous proposent de travailler avec vous sur vos use cases afin de définir les cas d’applications de ces nouvelles technologies et de mesurer le ROI. Contactez-nous !

Sources :

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Phénomène

Le futur des infrastructures Data se dessine avec l’IA !

17 septembre 202417 septembre 2024

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Chez Smartpoint, nous assistons à une nouvelle révolution industrielle axée sur la génération d’intelligence grâce à l’IA … et cette révolution nécessite des infrastructures adaptées aux nouvelles exigences des entreprises, notamment en matière de gestion de volumes massifs et diversifiés de données. Nous pensons que le prochain axe majeur d’investissement sera la couche d’infrastructure de données, indispensable pour donner vie à des applications d’IA personnalisées.

L’infrastructure de données : fondation de la révolution IA

Les infrastructures de données doivent évoluer pour gérer des données non structurées à grande échelle, telles que les vidéos, images, audios, et même les données spatiales ! Avec l’essor de l’IA générative (GenAI), la qualité des données devient primordiale, non seulement pour l’entraînement des modèles, mais aussi pour leur inférence. La capacité à acquérir, nettoyer, transformer et organiser ces données est désormais un facteur clé de réussite.

D’ailleurs, le marché mondial des infrastructures IA connaît une croissance fulgurante. Il est estimé à 68,46 milliards de dollars en 2024 et pourrait atteindre 171,21 milliards de dollars d’ici 2029, avec un taux de croissance annuel moyen (CAGR) de 20,12 %. Cette progression est alimentée par l’adoption rapide de l’IA dans des secteurs variés, allant des grandes entreprises aux startups.

Automatisation et pipelines de données optimisés par l’IA

L’une des principales avancées concerne l’automatisation des pipelines de données. Grâce à l’IA, des workflows end-to-end peuvent être mis en place pour gérer le traitement des données non structurées, de leur extraction à leur stockage en passant par leur transformation. Cela inclut des technologies comme le chunking (fractionnement des données en petites portions), l’indexation et la génération d’embeddings (représentations vectorielles) qui permettent une recherche plus rapide et pertinente. Cette approche devient indispensable dans des applications d’IA conversationnelle et d’agents autonomes.

Impact de l’inférence IA et essor de l’edge computing

L‘inférence IA, qui consiste à utiliser des modèles pour prendre des décisions en temps réel, est en pleine essor. Cet engouement est notamment soutenu par le edge computing, qui rapproche le traitement des données de leur source pour réduire les latences et optimiser les performances, tout en minimisant les coûts liés à la transmission des données vers le cloud. Cette technologie devient primordiale dans des secteurs tels que l’industrie manufacturière et évidemment la santé.

La récupération augmentée (RAG) : maximiser l’efficacité des applications IA

Une des innovations majeures observées dans les infrastructures de données est la génération augmentée par récupération (RAG). Cette méthode permet aux entreprises d’activer leurs données pour fournir des réponses plus précises et à jour via des modèles de langage (LLM). En combinant les données internes avec des requêtes, le RAG permet d’améliorer considérablement la fiabilité et la personnalisation des réponses générées par l’IA. Cela constitue un avantage concurrentiel pour les entreprises qui cherchent à fournir des expériences utilisateurs plus précises et crédibles.

Une gestion éthique et durable des données

Chez Smartpoint, nous croyons fermement à l’importance d’une gestion responsable et éthique des infrastructures de données. Nous nous engageons à éviter le Data Swamp, où des données non pertinentes s’accumulent, en nous concentrant sur la collecte et l’exploitation des données à forte valeur ajoutée. Cette approche permet non seulement d’améliorer la performance opérationnelle, mais aussi de respecter les régulations en matière de confidentialité, telles que le RGPD, tout en adoptant une démarche durable pour un usage plus responsable des ressources informatiques.

… Une infrastructure résiliente pour un avenir axé sur l’IA

Les infrastructures de données sont en pleine transformation sous l’impulsion de l’IA. Chez Smartpoint, pure player data depuis 2006, nous aidons nos clients à adapter leur architecture aux besoins croissants de l’IA, tout en assurant une gestion responsable et éthique des données. Ces évolutions permettront non seulement d’améliorer les performances des modèles IA, mais aussi d’offrir aux entreprises les moyens de se démarquer dans un marché toujours plus compétitif.

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Outils Data

Testing automatisé augmenté par l’IA, notre top 5 outils 2024

4 juillet 202413 novembre 2024

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L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus de testing représente une avancée majeure dans le domaine de la qualité logicielle (QA). En 2024, l’IA continue de transformer les pratiques de testing en offrant des gains jusqu’alors inégalés en termes de productivité, de qualité, et de réduction des coûts.

Voici un aperçu des principaux bénéfices pour nos clients et le top 5 des outils de testing augmentés à l’IA recommandés par nos experts Smartpoint de la practice « Test automation & AI » accompagné de quelques exemples concrets d’utilisation de l’IA dans les tests.

Les bénéfices du testing augmenté à l’IA pour nos clients

1/ Amélioration de la Qualité Logicielle

L’IA permet d’identifier les défauts plus tôt et bien plus précisément que les tests manuels, réduisant ainsi le nombre de bugs et améliorant la qualité globale du logiciel. Les capacités d’apprentissage automatique de l’IA permettent également de générer des cas de tests exploratoires, couvrant ainsi des scénarios que les tests traditionnels auraient du mal à identifier.

2/ Réduction des coûts :

L’automatisation des tests permet de réduire drastiquement les coûts de main-d’œuvre et d’optimiser l’utilisation des ressources. 66 % des entreprises ont réussi à réduire leurs coûts de 21 à 50 % grâce à l’automatisation des tests. (Source enquête Qualitest). Moins de bugs en production signifie également moins de coûts associés à la correction des erreurs post-livraison.

3/ Accélération du Time-to-Market

L’IA permet d’exécuter des tests en continu et en parallèle, ce qui accélère le processus de validation et permet une mise sur le marché plus rapide des produits. C’est également plus d’adaptabilité car l’IA s’adapte rapidement aux changements dans le code. Les délais liés aux ajustements des tests sont également réduits. 56% des entreprises ont réduit le temps de test de 35 à 65% grâce à l’IA (Source Xray)

4/ Amélioration de l’efficacité

L’IA surveille et analyse les performances des applications en temps réel, permettant une identification rapide des problèmes et une optimisation continue. 73 % des entreprises affirment que l’IA a amélioré l’efficacité de leurs tests. (Source : Xray)

Cas d’usages de l’IA dans les tests

Tests unitaires automatisés : Si le code est bien géré avec des pratiques appropriées de gestion de la configuration logicielle, les algorithmes d’analyse du code peuvent être utilisés pour automatiser les tests unitaires, assurant une couverture complète et réduisant les erreurs humaines.

Tests d’API Automatisés : Dans le cas d’une architecture microservices, les algorithmes peuvent générer automatiquement des tests d’API, assurant que chaque service communique correctement avec les autres, ce qui améliore l’intégrité du système.

Génération automatisée de données de test : En surveillant les données de production, des algorithmes de régression peuvent générer automatiquement des données de test synthétiques, assurant que les tests sont représentatifs des conditions réelles.

Prédiction des goulets d’étranglement : En utilisant les journaux opérationnels, des algorithmes de régression peuvent prédire les goulets d’étranglement et les points de référence en matière de performance, permettant une optimisation proactive.

Automatisation des scripts de développement axés sur le comportement : Les algorithmes de traitement du langage naturel peuvent convertir des récits d’utilisateurs rédigés en langage simple en formats Gherkin, créant ainsi des tests automatisés basés sur le comportement utilisateur.

Optimisation basée sur l’Analyse des Défauts : En se focalisant sur les zones à risque en utilisant des données historiques propres aux défauts, des algorithmes de corrélation peuvent identifier les fonctionnalités les plus sujettes aux défauts, permettant aux équipes de se concentrer sur ces zones lors des tests.

Détermination des scénarios critiques : En analysant les comportements des utilisateurs en production, des algorithmes d’apprentissage non supervisés peuvent identifier les scénarios les plus importants à tester, optimisant ainsi la couverture des tests.

Notre Top 5 des outils de testing augmentés à l’IA à adopter en 2024

1. Selenium

Selenium est un outil de testing open source largement utilisé pour l’automatisation des tests web. Avec l’intégration de frameworks IA, Selenium améliore la capacité à détecter et à corriger les erreurs plus efficacement.

Avantages ? Flexibilité, large adoption, compatibilité avec de nombreux langages de programmation.

2. Applitools

Spécialisé dans les tests visuels, Applitools utilise l’IA pour valider les interfaces utilisateur en comparant automatiquement les captures d’écran à des versions de référence.

Avantages ? Amélioration de la qualité UI/UX, réduction des erreurs visuelles.

3. Testim

Testim utilise l’IA pour créer, exécuter et maintenir des tests automatisés avec une grande précision. Il améliore continuellement les scripts de test en apprenant des modifications de l’application.

Avantages ? Réduction des temps de maintenance des tests, meilleure détection des changements dans l’application.

4. Katalon Studio

Une plateforme de tests unifiée qui utilise l’IA pour automatiser les tests web, API, mobiles et desktop. Katalon Studio offre des fonctionnalités avancées d’analyse des tests et d’optimisation.

Avantages ? Facilité d’utilisation, large couverture de tests.

5. Functionize

Functionize combine l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour créer des tests adaptatifs. Il offre une reconnaissance visuelle et des tests automatisés basés sur des scénarios utilisateurs réels.

Avantages ? Tests adaptatifs, réduction des efforts de scriptage.

Le testing augmenté à l’IA est un domaine en pleine évolution qui offre de nombreux avantages aux entreprises et aux clients. En 2024, l’adoption de cette technologie devrait s’accélérer, avec des outils et des solutions encore plus puissants disponibles sur le marché. Les entreprises qui investissent dans le testing augmenté à l’IA seront en mesure d’améliorer la qualité de leurs logiciels, d’offrir une meilleure expérience utilisateur, de réduire leurs coûts et de mettre leurs produits sur le marché plus rapidement. L’implémentation de l’IA dans les processus de testing est un levier puissant pour améliorer la qualité, la productivité et l’efficacité tout en réduisant les coûts. En 2024, les outils de testing augmentés à l’IA continuent d’évoluer, offrant des fonctionnalités toujours plus sophistiquées et une intégration plus étroite avec les processus de développement logiciel.

Vous souhaitez intégrer l’automatisation et l’IA dans vos processus de test ? Challengez-nous !

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Qu’est-ce qu’un agent autonome ?

Pourquoi les agents autonomes sont-ils la V2 des chatbots ?

Quels avantages apportent les agents autonomes ?

Quels défis accompagnent leur adoption ?

Quelles perspectives pour les agents autonomes ?

Quelles solutions technologiques pour concevoir des agents autonomes ?

SoundHound AI et Amelia : des agents conversationnels avancés

DRUID : une plateforme agile pour l’IA conversationnelle

LangChain et Auto-GPT : frameworks open source pour agents autonomes

Microsoft Copilot Studio : création d’agents autonomes sur mesure

Prenez contact avec nos équipes dès aujourd’hui pour découvrir comment les agents autonomes peuvent accélérer votre transformation digitale. Ensemble, lançons votre projet et donnez à votre entreprise un avantage compétitif décisif dans un monde piloté par l’intelligence artificielle.

Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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Pourquoi AI over RPA ?

Une flexibilité accrue pour des données complexes

Des décisions en temps réel et un apprentissage continu

Les bénéfices pour les entreprises

Quels outils choisir pour l’implémentation d’AI over RPA ?

L’avenir de l’automatisation passe par AI over RPA !

Keep in touch !

Au sommaire de ces 80 pages sur les architectures data modernes

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Quels sont les avantages de l’AIOps pour les DSI ?

Quelles solutions d’AIOps ?

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1) Développement assisté par l’IA

2) Architectures de données modulaires pour plus de flexibilité pour des besoins évolutifs

3) Cybersécurité et intégration dans la gestion des données

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GenAI et ingénierie Data, ce n’est pas encore pour maintenant.

Le Manque de précision dans les prédictions

Le défi d’interprétabilité

Les Limites dans le traitement des données structurées

L’absence de support pour les tâches spécifiques de l’ingénierie de la donnée

Les problèmes de coût et de ressources

L’IA dans le processus de gestion des données, une réalité.

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L’économie des tokens, la nouvelle monnaie de l’IA ?

L’émergence des LLMs locaux pour préserver la confidentialité et gagner en efficacité

Les agents AI et l’appel d’outils pour plus de modularité et d’actions exécutables

Défis et avantages des LLMs Locaux

Bientôt des agents AI Autonomes !

Agents AI, LLMs et LAMs, de quoi parle t’on ?

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Automatisation des processus vs. IA, les différences

Les GANs, une avancée de taille dans l’automatisation

L’automatisation intelligente : IPA, RPA et IA

Quel avenir pour l’automatisation, cap sur 2025

En avant vers une automatisation vraiment intelligente ?

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L’infrastructure de données : fondation de la révolution IA

Automatisation et pipelines de données optimisés par l’IA

Impact de l’inférence IA et essor de l’edge computing

La récupération augmentée (RAG) : maximiser l’efficacité des applications IA

Une gestion éthique et durable des données

… Une infrastructure résiliente pour un avenir axé sur l’IA

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Voici un aperçu des principaux bénéfices pour nos clients et le top 5 des outils de testing augmentés à l’IA recommandés par nos experts Smartpoint de la practice « Test automation & AI » accompagné de quelques exemples concrets d’utilisation de l’IA dans les tests.

Les bénéfices du testing augmenté à l’IA pour nos clients

1/ Amélioration de la Qualité Logicielle

2/ Réduction des coûts :

3/ Accélération du Time-to-Market

4/ Amélioration de l’efficacité

Cas d’usages de l’IA dans les tests

Notre Top 5 des outils de testing augmentés à l’IA à adopter en 2024

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Qu’est-ce qu’un agent autonome ?

Pourquoi les agents autonomes sont-ils la V2 des chatbots ?

Quels avantages apportent les agents autonomes ?