Améliorer la prise de décision experte avec les insights IA

« L'intelligence artificielle peut booster nos capacités analytiques et de prise de décision en fournissant la bonne information au bon moment. »

Intelligence Collaborative : Humains et IA unissent leurs forces, Harvard Business Review, Juillet 2018.

Qu'elle soit appliquée à l'agriculture, la santé, ou les communications, la technologie soutient et améliore la tâche ou l'expérience humaine. En utilisant la puissance de calcul pour traiter d'immenses sommes de données, la technologie peut contribuer à d'énormes analyses et insights dans un délai virtuellement impossible aux humains, permettant aux experts d'identifier et se concentrer sur les cas prioritaires. Ici, nous regardons des cas et comment cette approche machine learning est utilisée aujourd'hui.

Cas IA en revue

Il y a des exemples passionnants d'IA et d'outils analytiques avancés utilisés pour améliorer la productivité et l'efficacité dans une large section transversale d'industries. Regardons deux exemples :

1. Santé :

Dans le cadre d'un partenariat de cinq ans entre Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust et DeepMind Health, des chercheurs de Moorfields et de l'UCL Institute of Ophthalmology ont utilisé avec succès le machine learning pour identifier des signes de maladies oculaires et faire une orientation appropriée. Publié sur le site de Nature Medicine, cela a été réalisé en utilisant la technologie pour analyser des milliers de scans oculaires historiques pour identifier et apprendre des patterns et algorithmes. Avec 94% de précision dans les décisions d'orientation (égalant les experts mondiaux de l'œil), la technologie est considérée comme l'avenir du test oculaire, permettant un diagnostic plus précoce et une priorisation plus précise des patients.

2. Finance

Certaines des plus grandes pertes par fraude sont subies dans l'industrie télécoms, avec une perte annuelle estimée à près de 30 milliards $, selon les estimations les plus récentes de la Communications Fraud Control Association (CFCA). Plus vite la fraude peut être détectée, plus vite elle peut être stoppée, minimisant les pertes financières et de réputation. Les logiciels de détection de fraude peuvent traiter et détecter des patterns complexes dans d'immenses quantités de données pour identifier des anomalies ou données suspectes nécessitant une investigation additionnelle. Cela libère les enquêteurs du tri de données pour leur permettre de se concentrer sur les cas qualifiés, offrant l'opportunité de détecter la fraude tôt et minimiser les dommages, financiers ou autres.

Cas dans Senseye PdM

Les Cas créés automatiquement dans Senseye PdM, le produit leader de Senseye pour la Maintenance Prédictive (PdM), fournissent toute l'information pour mener une investigation sur une possible défaillance d'actif future, permettant de la corriger avant qu'elle ne devienne un problème et ne perturbe la ligne de production. Les capacités technologiques de Senseye PdM sont utilisées pour surveiller des volumes massifs d'actifs, effectuer des calculs relatifs à un problème et présenter aux utilisateurs un cas pour investigation. Le cas est composé de détails du problème potentiel, incluant ce qui a conduit à ce qu'un problème potentiel soit détecté, quelle est la préoccupation et pourquoi il devrait être investigué. Scalabilité : la lueur d'espoir.

L'IA a la capacité de traiter les données et effectuer des calculs plus vite et plus précisément que les humains, mais c'est la disponibilité d'héberger ces données dans le cloud qui permet l'autre vraie grande opportunité : la scalabilité. Pour les humains, plus de données signifierait un exercice de recrutement, mais avec le cloud computing vous pouvez juste scaler presque instantanément quand requis. Aussi, tout comme les humains apprennent de l'expérience, l'IA aussi. Quand la portée du mandat d'un programme IA s'élargit, la capacité d'apprendre, affiner et améliorer les résultats s'élargit aussi.

Cas clos

Que ce soit Alexa ou Siri vous donnant les horaires de train actuels et la météo, votre banque gelant votre compte pour comportement de paiement inhabituel pour protéger vos actifs, votre vue étant évaluée par une machine, ou Senseye PdM créant un cas pour alerter d'un comportement machine inhabituel, nous sommes entourés de technologie visant à mieux nous protéger et servir.