Sur le salon Viva Technology, le constat était clair : l’intelligence artificielle est présente partout. Majoritairement utilisée dans le but de « compléter » l’intelligence humaine, elle permet d’informatiser et traiter certaines actions et ainsi de faciliter le travail humain. Auparavant, seules des tâches à faible valeur ajoutée pouvaient être automatisées et réalisées par des machines ; aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’adapte à des protocoles de plus en plus complexes, et présente ainsi toujours plus de valeur ajoutée pour les entreprises.
Mais bien que les grands groupes fassent de plus en plus appel à des systèmes intégrant de l’IA, force est de constater que rares sont ceux qui développent leurs propres mécanismes ou algorithmes en interne. Ils font souvent appel à des solutions existantes : c’est pour cela que beaucoup de startups proposent des offres à leur destination.
Parmi les nombreux projets innovants présents à Viva Technology et construits autour d’une IA, nous en avons retenu quatre, à découvrir ci-dessous.
Nethone, comment lutter contre la fraude bancaire en ligne
Fondée en 2015, Nethone se compose de 38 ingénieurs en intelligence artificielle. Grâce au deep learning, l’entreprise propose une solution de prévention de fraude de paiement. Prenons l’exemple d’une personne ayant réussi à hacker un grand nombre de cartes bancaires. Celle-ci va aller revendre illégalement sur le dark net toutes les informations extorquées, qui seront ensuite utilisées par des tiers pour effectuer des achats en ligne du type billets d’avion, hôtels… Lorsque le propriétaire de la carte se sera aperçu des opérations frauduleuses, ce sera à la banque de traiter le litige, et de demander des dédommagements aux compagnies concernées.. Cette perte pour les entreprises est estimée à 30 milliards par an. Dans ce contexte, Nethone propose une solution permettant d’analyser le comportement des consommateurs afin de repérer les achats frauduleux. Il nourrit son mécanisme de machine learning avec les données client, lui permettant de refuser 5% des transactions.
Afterdata, un support pour améliorer l’expérience client
Afterdata propose une application dédiée aux métiers, plaçant la data à leur service pour limiter leur taux d’attrition – à savoir, leur perte de clients. Il fait principalement de l’analyse prédictive grâce à de la détection d’image, de la segmentation clients, des prévisions des ventes, de la maintenance prédictive et de l’analyse comportementale. Il va récupérer des données publiques et des données chez son client afin de nourrir son système de machine learning. Pour illustrer, nous pouvons prendre le cas d’usage suivant : un restaurant voit la concurrence augmenter dans son quartier. En faisant appel à Afterdata, il peut prévoir la fuite de clients, vers des nouveaux restaurants voisins, sur la base d’une analyse des comportements des clients (fréquence de leur venue, montant de l’addition, …). Aujourd’hui, Afterdata compte parmi ses clients des assurances, des sites de e-commerce…
Chronolife, l’IA au service la santé
Chronolife développe un tee-shirt connecté ayant le pouvoir de sauver des vies. Destiné notamment à des personnes souffrant d’insuffisance cardiaque ou d’épilepsie, ce tee-shirt contient des capteurs mesurant les fonctions vitales de son propriétaire. Les données sont stockées sur le cloud et sont analysées en local. Si le patient a un rythme cardiaque anormal, les capteurs le détecteront et enverront directement une alerte à son médecin grâce à du deep learning. L’ambition est une commercialisation du produit dans le milieu médical, sous prescription d’un médecin.
SESAMm, une solution visant à prédire les évolutions des marchés
SESAMm est une startup de 21 personnes se composant de 75% d’ingénieurs, créée en 2014. Cette startup a développé un algorithme capable de dégager des tendances en analysant des données stockées sur internet, en toutes langues. Elle analyse notamment les contenus associés aux influenceurs : leur comportement, les marques autour d’eux, leurs émotions… SESAMm transforme ces inputs en indicateurs, entièrement adaptés à chaque client. La solution peut notamment permettre d’effectuer des modèles d’investissement, pour conforter des investisseurs dans leurs décisions, d’apporter des conseils ou encore des études dédiées à des marques. SESAMm mêle big data et machine learning pour traiter un grand nombre de données, et mettre en place des signaux d’investissement.
Comme l’attestent ces quatre exemples, l’intelligence artificielle est aujourd’hui largement représentée par des mécanismes de machine learning et deep learning. Ces deux solutions sont mises en avant, une année de plus à Viva Technology, car elles ne sont pas encore exploitées à 100% et cachent encore des surprises.
