Research Center Artefact Research Center hat es sich zur Aufgabe gemacht, ein Innovationsökosystem rund um AI data zu fördern, data es die Zusammenarbeit zwischen Hochschulprofessoren und Vertretern internationaler Partnerunternehmen unterstützt.
Das Ziel: Spitzenforschung, die sich an data den industriellen Anwendungen der Partnerunternehmen orientiert.
Was macht Artefactaus?
Artefact ein auf AI data spezialisiertes Ingenieurbüro. Als europäischer Marktführer mit Niederlassungen in 23 Ländern und einer starken Präsenz in Frankreich beschäftigt das Unternehmen 1.700 Mitarbeiter, von denen ein Großteil Ingenieure sind. Artefact seine Kundenunternehmen bei ihren AI data und deckt dabei das gesamte Spektrum ab – von strategischen Fragen wie data bis hin zur Entwicklung und Implementierung von Modellen.
Unsere Teams, bestehend aus data , Softwareentwicklern und data , können eine breite Palette von Techniken des maschinellen Lernens in der Praxis einsetzen. Das Ziel: Wir decken die gesamte Wertschöpfungskette ab, damit unsere Kunden die Vorteile AI voll ausschöpfen können.
Artefact hat Artefact weitere Facetten, wie beispielsweise die „School of Data, die sich auf die Umschulung von Fachkräften konzentriert, sowie die Organisation von Großveranstaltungen in Frankreich wie AI Health“ oder „Adopt AI“.
Erzählen Sie uns etwas über Research Center Artefact
Das research center der Open-Source-Forschung. Seine Aufgabe besteht darin, AI Geschäftsanwendungen zu verbessern, um sie benutzerfreundlicher und bedarfsgerechter zu gestalten. Wir wollen das Bild vom maschinellen Lernen als unkontrollierbarer „Black Box“ widerlegen.
Zu diesem Zweck ist das Zentrum in zwei Fachbereiche unterteilt: angewandte Mathematik zur Verbesserung von Modellen aus statistischer Perspektive und Betriebswirtschaftslehre, die Unternehmen und Organisationen als Untersuchungsgegenstand betrachtet. Wir untersuchen, wie diese Technologien einsetzen, und entwickeln Ideen für mögliche Verbesserungen.
Wie arbeiten Sie?
Vor allem betreiben wir wissenschaftliche Forschung ohne Gewinnabsicht. Unsere Arbeit mündet in wissenschaftlichen Publikationen und internationalen Konferenzen. Im Gegensatz zur Beratung, die sehr schnell voranschreitet, research center das research center auf einer längeren Zeitskala. Wir bauen Partnerschaften zwischen akademischen Experten und Unternehmen auf, die Herausforderungen aus der Praxis mitbringen. Diese Verbindung ermöglicht es uns, konkrete Anwendungsfälle anzugehen, indem wir auf die Datenbanken der Partnerunternehmen zugreifen. Das Ziel besteht darin, unsere Methoden anhand dieser groß angelegten, praxisnahen Probleme zu testen und zu verbessern.
Eine Revolution für den Einzelhandel?
Der Einzelhandel ist eine data Branche, insbesondere aufgrund der Kassenzettel. Durch die Anpassung an diese Struktur artificial intelligence den Kassenzettel „entschlüsseln“, da jedes aufgeführte Produkt als ein Wort betrachtet werden kann, das mit anderen verbunden ist.
Dadurch können wir das Verbraucherverhalten vorhersagen und die Geschäfte entsprechend anpassen. Wir können Produktinteraktionen erfassen, um beispielsweise ergänzende Produkte gemeinsam zu präsentieren oder eine „Kannibalisierung“ zwischen Produkten oder Werbeaktionen zu vermeiden. Wir sind überzeugt, dass diese Nutzung von data die Zukunft des Einzelhandels data . AI niemals die Erfahrung und das Know-how eines Abteilungsleiters oder Einzelhandelspartners ersetzen, aber sie kann deren Arbeit noch effektiver machen, indem sie wertvolle Erkenntnisse aus data liefert.
Auch im Bankensektor ein unverzichtbares Instrument?
Auch hier Artefact das Ziel Artefact , Finanzanalysten zu ersetzen, die über hervorragende Fachkenntnisse verfügen. Allerdings können sie nicht alle gefährdeten Kunden oder Betrüger erkennen. Mithilfe von Scoring-Modellen, die auf historischen data trainiert wurden, können wir ungewöhnliche Kundenprofile identifizieren und negative Ereignisse antizipieren, bevor sie zu echten Problemen werden. Da Analysten ihre Entscheidungen rechtfertigen müssen – was eine gesetzliche Vorgabe ist –, arbeiten wir daran, Scoring-Systeme zu entwickeln, die erklärbar sind und nachvollziehbare Gründe für risikoreiche Profile liefern.
AI also die menschlichen Fähigkeiten am Arbeitsplatz?
Absolut. Ich verwende oft das Beispiel von Google. Wenn man online nach etwas sucht, findet eine Analyse statt. Maschinelles Lernen durchsucht Billionen von Webseiten – etwas, das ohne Automatisierung unmöglich wäre. Die Zeit, die durch den Algorithmus eingespart wird, steht für all die Vorarbeit, die Menschen nicht mehr leisten müssen. AI ähnlich. Letztendlich ist es immer der Mensch, der entscheidet, ob er das Ergebnis annimmt oder nicht und ihm Bedeutung verleiht. Es begann mit der Buchsuche, setzte sich mit dem Aufkommen des Internets und von Wikipedia fort und geht nun mit den heutigen Technologien weiter. Und das wird so schnell nicht aufhören.
Was sind Ihrer Meinung nach die Herausforderungen der generativen AI?
Insbesondere mit ChatGPT hat sich ein Wendepunkt in der Art und Weise vollzogen, wie die Öffentlichkeit neue Technologien annimmt. Zum ersten Mal haben wir erlebt, dass sich etwas von unten nach oben durchgesetzt hat: Die Mitarbeiter haben begonnen, sinnvolle Wege zu finden, ChatGPT als hilfreiches Werkzeug in ihrer Arbeit einzusetzen. Aus Sicht Artefactbesteht die zentrale Herausforderung darin, diese Technologien auf konkrete Anwendungsfälle auszurichten. Anstatt ein Allzweckwerkzeug für alles zu verwenden, ist es das Ziel, robuste Anwendungen für präzise Aufgaben zu entwickeln.
Derzeit mangelt es diesen Modellen an Robustheit; sie greifen auf Informationen aus ihrem Speicher auf eine Weise zu, die wir noch nicht vollständig verstehen, was zu unangemessenen oder sogar absurden Ergebnissen führen kann. Wir arbeiten beispielsweise an einem einfachen, aber zuverlässigen Konfidenzindex, der den Nutzern angezeigt werden soll. Das Ziel besteht darin, sowohl irreführende Informationen zu vermeiden als auch eine kritische Haltung gegenüber den Antworten des Modells zu fördern.
