Connexion
/ Inscription
Mon espace
Initiatives
ABONNÉS
Partager par Linked-In
Partager par Xing
Partager par Facebook
Partager par email
Suivez-nous sur feedly

[Initiative] Les étudiants de Berkeley s’initient à l’intelligence artificielle avec le spécialiste français Digitalent

Grâce à ce partenariat, les universitaires disposent de la plateforme data-centric la plus complète du marché, spécifiquement pensée pour répondre aussi bien aux besoins des profils métiers que des data scientists

Digitalent, éditeur de logiciel no-code IA, spécialisé dans l’accélération des projets data-centric, annonce un nouveau partenariat avec l’université californienne de Berkeley. Celui-ci va permettre aux étudiants de faire leurs premiers pas avec l’intelligence artificielle, notamment dans le domaine du traitement et de l’analyse de données.

Un spécialiste français pour démocratiser l’IA en Californie

Présenté aux étudiants en Master et aux professeurs du Berkeley Fisher Center for Business Analytics, le partenariat a notamment pour objectifs :

  • d’étudier les impacts des solutions no-code pour le développement d’une analytique plus rapide, plus durable et plus accessible
  • de démocratiser les usages de l’IA auprès d’étudiants destinés à des fonctions support dans les entreprises
  • de développer l’accès à l’IA pour des populations plus larges, afin de servir le besoin de diversité et d’inclusion dans le domaine de l’analytique

En faisant leurs premiers pas avec la technologie de Digitalent, les étudiants développent plusieurs compétences : la formulation des problématiques métier en rapport avec la donnée et l’intelligence artificielle, l’amélioration de leur réflexion sur les biais, le choix des données, les impacts de l’application des algorithmes et enfin l’évaluation des bénéfices attendus.

« Grâce aux profils très différents des utilisateurs, notamment juniors et étudiants, le partenariat permet de démontrer que grâce à l’intelligence artificielle no-code, le domaine de l’analytique peut devenir un cœur de métier accessible à tous sans connaissance préalable en informatique », commente Gauthier Vasseur, directeur exécutif du Berkeley Fisher Center for Business Analytics.

Digitalent démocratise l’intelligence artificielle et accélère les projets data-centric

Créé en 2017, Digitalent a développé l’outil MIA (Moteur d’Intelligence Artificielle), afin d’accompagner les entreprises dans leurs projets data et démocratiser l’intelligence artificielle.

Fruit de plusieurs années de recherche et développement mené en partenariat avec le laboratoire de l’X-Polytechnique, l’outil MIA propose plus de 60 algorithmes machine et deep-learning pour assurer son fonctionnement. MIA permet d’accélérer les projets d’analyse de données, de fiabiliser les données, ou encore d’optimiser la prise de décision grâce aux analyses prédictives, caractéristique propre de la plateforme.

MIA : une plateforme no-code, complète et automatisée pour tous les profils de l’entreprise

MIA se présente sous la forme d’une plateforme no-code “plug and play”, utilisable en quelques clics. La modularité de MIA permet une prise en main simple et rapide de l'outil par les utilisateurs quel que soit leur profil, spécialiste de la data comme non-initié. Cela permet également aux entreprises de toutes tailles de la TPE aux Grands comptes de s’accaparer l’outil.

Principales fonctionnalités de MIA  

  • Un système de nettoyage de la donnée qui permet d’évaluer automatiquement leur qualité et de les améliorer
  • Un système d’enrichissement de la donnée qui s’appuie sur une database open source
  • Un outil de visualisation afin d’accompagner graphiquement tout le processus de prédiction à partir des données sélectionnées

Pascal Corrotti, Deputy General Director chez Digitalent, conclut : « A l’horizon 2025, 70% des entreprises auront recours aux logiciels no-code, l’intelligence artificielle doit également être concernée par ce virage de démocratisation. À l'heure où les entreprises n’ont jamais collecté autant de data, il est nécessaire pour celles-ci de mieux s’outiller afin d’analyser plus rapidement et plus simplement ces énormes volumes de données. » 

Lire la suite...


Articles en relation