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<\/a><\/span><\/div>Quel est l'ADN de Artefact ?<\/h2><\/div>Artefact est un bureau d'\u00e9tudes sp\u00e9cialis\u00e9 dans l'IA et data. Leader europ\u00e9en pr\u00e9sent dans 23 pays avec une forte empreinte en France, il emploie 1700 personnes dont une grande partie d'ing\u00e9nieurs. Artefact accompagne ses entreprises clientes dans leurs projets d'IA et de data, depuis les questions strat\u00e9giques comme data governance jusqu'au d\u00e9veloppement et au d\u00e9ploiement de mod\u00e8les.<\/p>\n
Nos \u00e9quipes compos\u00e9es de scientifiques, d'ing\u00e9nieurs logiciels et d'analystes data peuvent d\u00e9ployer un large \u00e9ventail de techniques d'apprentissage automatique dans des cas appliqu\u00e9s. L'objectif : op\u00e9rer sur l'ensemble de la cha\u00eene de valeur afin que les clients puissent tirer pleinement parti de l'IA.<\/p>\n
Artefact a \u00e9galement d'autres facettes, comme l'\u00e9cole de Data, qui se concentre sur la reconversion des professionnels, et l'organisation de grands \u00e9v\u00e9nements en France comme AI for Health ou Adopt AI.<\/p>\n<\/div>
Parlez-nous du Research Center de Artefact<\/h2><\/div>Le centre de recherche est d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la recherche open-source. Sa mission est d'am\u00e9liorer l'IA dans les applications professionnelles afin de la rendre plus utilisable et mieux adapt\u00e9e aux besoins. Nous visons \u00e0 briser la perception de l'apprentissage automatique comme une bo\u00eete noire incontr\u00f4lable.<\/p>\n
\u00c0 cette fin, le centre est divis\u00e9 en deux domaines d'expertise : les math\u00e9matiques appliqu\u00e9es, qui permettent d'am\u00e9liorer les mod\u00e8les d'un point de vue statistique, et les sciences de gestion, qui consid\u00e8rent les entreprises et les organisations comme des objets d'\u00e9tude. Nous examinons la mani\u00e8re dont elles adoptent les technologies et imaginons les am\u00e9liorations possibles.<\/p>\n<\/div>
Comment fonctionnez-vous ?<\/h2><\/div>Avant tout, nous menons des recherches scientifiques sans but lucratif. Nos travaux donnent lieu \u00e0 des publications scientifiques et \u00e0 des conf\u00e9rences internationales. Contrairement \u00e0 la consultance, qui \u00e9volue tr\u00e8s rapidement, le centre de recherche fonctionne \u00e0 plus long terme. Nous \u00e9tablissons des partenariats entre des experts universitaires et des entreprises qui sont confront\u00e9es \u00e0 des probl\u00e8mes concrets. Cette corr\u00e9lation nous permet d'aborder des cas d'utilisation concrets en acc\u00e9dant aux bases data des entreprises partenaires. L'objectif est de tester et d'am\u00e9liorer nos m\u00e9thodologies sur ces probl\u00e8mes r\u00e9els \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n<\/div>
Une r\u00e9volution pour le commerce de d\u00e9tail ?<\/h2><\/div>Le commerce de d\u00e9tail est un secteur \u00e0 forte intensit\u00e9 de data, notamment \u00e0 travers les tickets de caisse. En s'adaptant \u00e0 cette structure, artificial intelligence peut \u201cd\u00e9coder\u201d le ticket, puisque chaque produit list\u00e9 peut \u00eatre vu comme un mot, reli\u00e9 \u00e0 d'autres.<\/p>\n
Cela nous permet de pr\u00e9voir les habitudes des consommateurs et d'adapter les magasins en cons\u00e9quence. Nous pouvons saisir les interactions entre les produits pour, par exemple, pr\u00e9senter des produits compl\u00e9mentaires ensemble ou \u00e9viter la \u201ccannibalisation\u201d entre les produits ou les promotions. Nous sommes convaincus que cette utilisation de data est l'avenir du commerce de d\u00e9tail. L'IA ne remplacera jamais l'exp\u00e9rience et le savoir-faire d'un chef de rayon ou d'un partenaire commercial, mais elle peut les rendre encore plus efficaces en leur apportant des informations pr\u00e9cieuses issues de data.<\/p>\n<\/div>
Un outil essentiel pour le secteur bancaire \u00e9galement ?<\/h2><\/div>Encore une fois, Artefact n'a pas vocation \u00e0 remplacer les analystes financiers, qui disposent d'une excellente expertise dans le domaine. Cependant, ils ne peuvent pas d\u00e9tecter tous les clients vuln\u00e9rables ou les fraudeurs. Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de notation form\u00e9s sur l'historique de data, nous pouvons rep\u00e9rer les profils de clients inhabituels et anticiper les \u00e9v\u00e9nements n\u00e9gatifs avant qu'ils ne deviennent de v\u00e9ritables probl\u00e8mes. Comme les analystes doivent justifier leurs d\u00e9cisions, ce qui est une exigence r\u00e9glementaire, nous nous effor\u00e7ons de mettre au point des syst\u00e8mes de notation qui sont explicables et offrent des raisons interpr\u00e9tables pour les profils \u00e0 haut risque.<\/p>\n<\/div>
L'IA renforce donc les capacit\u00e9s humaines au travail ?<\/h2><\/div>Absolument. J'utilise souvent l'exemple de Google. Lorsque vous effectuez une recherche en ligne, une analyse est effectu\u00e9e. L'apprentissage automatique interroge des trillions de pages web, ce qui est impossible sans l'automatisation. Le temps gagn\u00e9 par l'algorithme repr\u00e9sente tout le travail de fond que les humains n'ont plus \u00e0 faire. L'IA fonctionne de la m\u00eame mani\u00e8re. Au final, c'est toujours l'humain qui choisit d'adopter, ou non, le r\u00e9sultat et de lui donner un sens. Cela a commenc\u00e9 avec les recherches dans les livres, s'est poursuivi avec l'essor de l'internet et de Wikip\u00e9dia, et continue aujourd'hui avec les technologies actuelles. Et ce n'est pas pr\u00e8s de s'arr\u00eater.<\/p>\n<\/div>
Quels sont, selon vous, les d\u00e9fis de l'IA g\u00e9n\u00e9rative ?<\/h2><\/div>Il y a eu un tournant, en particulier avec ChatGPT, dans la mani\u00e8re dont le public adopte les nouvelles technologies. Pour la premi\u00e8re fois, nous avons vu quelque chose se mettre en place \u00e0 partir de la base : les employ\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 trouver de bonnes fa\u00e7ons d'utiliser ChatGPT comme un outil utile dans leur travail. Du point de vue de Artefact, la question cl\u00e9 est d'encadrer ces technologies dans des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. Plut\u00f4t que d'utiliser un outil polyvalent pour tout, l'objectif est de cr\u00e9er des applications robustes pour des t\u00e2ches pr\u00e9cises.<\/p>\n
\u00c0 l'heure actuelle, ces mod\u00e8les manquent de robustesse, ils extraient des informations de leur m\u00e9moire d'une mani\u00e8re que nous ne comprenons pas enti\u00e8rement, ce qui risque de produire des r\u00e9sultats inappropri\u00e9s, voire absurdes. Nous travaillons, par exemple, sur un indice de confiance simple mais fiable \u00e0 afficher aux utilisateurs. L'objectif est \u00e0 la fois d'\u00e9viter les informations trompeuses et d'encourager un esprit critique \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e9ponses du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La mission du Artefact Research Center consiste \u00e0 favoriser la cr\u00e9ation d\u2019un \u00e9cosyst\u00e8me d\u2019innovation autour de l\u2019IA et du data en encourageant la collaboration entre les professeurs d\u2019universit\u00e9 et les repr\u00e9sentants d\u2019entreprises partenaires internationales. L\u2019objectif : mener des recherches de pointe ax\u00e9es sur le data et les applications industrielles de ses entreprises partenaires.<\/p>","protected":false},"featured_media":595969,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-595833","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/595833","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/595969"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=595833"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=595833"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=595833"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Nos \u00e9quipes compos\u00e9es de scientifiques, d'ing\u00e9nieurs logiciels et d'analystes data peuvent d\u00e9ployer un large \u00e9ventail de techniques d'apprentissage automatique dans des cas appliqu\u00e9s. L'objectif : op\u00e9rer sur l'ensemble de la cha\u00eene de valeur afin que les clients puissent tirer pleinement parti de l'IA.<\/p>\n
Artefact a \u00e9galement d'autres facettes, comme l'\u00e9cole de Data, qui se concentre sur la reconversion des professionnels, et l'organisation de grands \u00e9v\u00e9nements en France comme AI for Health ou Adopt AI.<\/p>\n<\/div>
Parlez-nous du Research Center de Artefact<\/h2><\/div>Le centre de recherche est d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la recherche open-source. Sa mission est d'am\u00e9liorer l'IA dans les applications professionnelles afin de la rendre plus utilisable et mieux adapt\u00e9e aux besoins. Nous visons \u00e0 briser la perception de l'apprentissage automatique comme une bo\u00eete noire incontr\u00f4lable.<\/p>\n
\u00c0 cette fin, le centre est divis\u00e9 en deux domaines d'expertise : les math\u00e9matiques appliqu\u00e9es, qui permettent d'am\u00e9liorer les mod\u00e8les d'un point de vue statistique, et les sciences de gestion, qui consid\u00e8rent les entreprises et les organisations comme des objets d'\u00e9tude. Nous examinons la mani\u00e8re dont elles adoptent les technologies et imaginons les am\u00e9liorations possibles.<\/p>\n<\/div>
Comment fonctionnez-vous ?<\/h2><\/div>Avant tout, nous menons des recherches scientifiques sans but lucratif. Nos travaux donnent lieu \u00e0 des publications scientifiques et \u00e0 des conf\u00e9rences internationales. Contrairement \u00e0 la consultance, qui \u00e9volue tr\u00e8s rapidement, le centre de recherche fonctionne \u00e0 plus long terme. Nous \u00e9tablissons des partenariats entre des experts universitaires et des entreprises qui sont confront\u00e9es \u00e0 des probl\u00e8mes concrets. Cette corr\u00e9lation nous permet d'aborder des cas d'utilisation concrets en acc\u00e9dant aux bases data des entreprises partenaires. L'objectif est de tester et d'am\u00e9liorer nos m\u00e9thodologies sur ces probl\u00e8mes r\u00e9els \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n<\/div>
Une r\u00e9volution pour le commerce de d\u00e9tail ?<\/h2><\/div>Le commerce de d\u00e9tail est un secteur \u00e0 forte intensit\u00e9 de data, notamment \u00e0 travers les tickets de caisse. En s'adaptant \u00e0 cette structure, artificial intelligence peut \u201cd\u00e9coder\u201d le ticket, puisque chaque produit list\u00e9 peut \u00eatre vu comme un mot, reli\u00e9 \u00e0 d'autres.<\/p>\n
Cela nous permet de pr\u00e9voir les habitudes des consommateurs et d'adapter les magasins en cons\u00e9quence. Nous pouvons saisir les interactions entre les produits pour, par exemple, pr\u00e9senter des produits compl\u00e9mentaires ensemble ou \u00e9viter la \u201ccannibalisation\u201d entre les produits ou les promotions. Nous sommes convaincus que cette utilisation de data est l'avenir du commerce de d\u00e9tail. L'IA ne remplacera jamais l'exp\u00e9rience et le savoir-faire d'un chef de rayon ou d'un partenaire commercial, mais elle peut les rendre encore plus efficaces en leur apportant des informations pr\u00e9cieuses issues de data.<\/p>\n<\/div>
Un outil essentiel pour le secteur bancaire \u00e9galement ?<\/h2><\/div>Encore une fois, Artefact n'a pas vocation \u00e0 remplacer les analystes financiers, qui disposent d'une excellente expertise dans le domaine. Cependant, ils ne peuvent pas d\u00e9tecter tous les clients vuln\u00e9rables ou les fraudeurs. Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de notation form\u00e9s sur l'historique de data, nous pouvons rep\u00e9rer les profils de clients inhabituels et anticiper les \u00e9v\u00e9nements n\u00e9gatifs avant qu'ils ne deviennent de v\u00e9ritables probl\u00e8mes. Comme les analystes doivent justifier leurs d\u00e9cisions, ce qui est une exigence r\u00e9glementaire, nous nous effor\u00e7ons de mettre au point des syst\u00e8mes de notation qui sont explicables et offrent des raisons interpr\u00e9tables pour les profils \u00e0 haut risque.<\/p>\n<\/div>
L'IA renforce donc les capacit\u00e9s humaines au travail ?<\/h2><\/div>Absolument. J'utilise souvent l'exemple de Google. Lorsque vous effectuez une recherche en ligne, une analyse est effectu\u00e9e. L'apprentissage automatique interroge des trillions de pages web, ce qui est impossible sans l'automatisation. Le temps gagn\u00e9 par l'algorithme repr\u00e9sente tout le travail de fond que les humains n'ont plus \u00e0 faire. L'IA fonctionne de la m\u00eame mani\u00e8re. Au final, c'est toujours l'humain qui choisit d'adopter, ou non, le r\u00e9sultat et de lui donner un sens. Cela a commenc\u00e9 avec les recherches dans les livres, s'est poursuivi avec l'essor de l'internet et de Wikip\u00e9dia, et continue aujourd'hui avec les technologies actuelles. Et ce n'est pas pr\u00e8s de s'arr\u00eater.<\/p>\n<\/div>
Quels sont, selon vous, les d\u00e9fis de l'IA g\u00e9n\u00e9rative ?<\/h2><\/div>Il y a eu un tournant, en particulier avec ChatGPT, dans la mani\u00e8re dont le public adopte les nouvelles technologies. Pour la premi\u00e8re fois, nous avons vu quelque chose se mettre en place \u00e0 partir de la base : les employ\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 trouver de bonnes fa\u00e7ons d'utiliser ChatGPT comme un outil utile dans leur travail. Du point de vue de Artefact, la question cl\u00e9 est d'encadrer ces technologies dans des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. Plut\u00f4t que d'utiliser un outil polyvalent pour tout, l'objectif est de cr\u00e9er des applications robustes pour des t\u00e2ches pr\u00e9cises.<\/p>\n
\u00c0 l'heure actuelle, ces mod\u00e8les manquent de robustesse, ils extraient des informations de leur m\u00e9moire d'une mani\u00e8re que nous ne comprenons pas enti\u00e8rement, ce qui risque de produire des r\u00e9sultats inappropri\u00e9s, voire absurdes. Nous travaillons, par exemple, sur un indice de confiance simple mais fiable \u00e0 afficher aux utilisateurs. L'objectif est \u00e0 la fois d'\u00e9viter les informations trompeuses et d'encourager un esprit critique \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e9ponses du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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\u00c0 cette fin, le centre est divis\u00e9 en deux domaines d'expertise : les math\u00e9matiques appliqu\u00e9es, qui permettent d'am\u00e9liorer les mod\u00e8les d'un point de vue statistique, et les sciences de gestion, qui consid\u00e8rent les entreprises et les organisations comme des objets d'\u00e9tude. Nous examinons la mani\u00e8re dont elles adoptent les technologies et imaginons les am\u00e9liorations possibles.<\/p>\n<\/div>
Comment fonctionnez-vous ?<\/h2><\/div>Avant tout, nous menons des recherches scientifiques sans but lucratif. Nos travaux donnent lieu \u00e0 des publications scientifiques et \u00e0 des conf\u00e9rences internationales. Contrairement \u00e0 la consultance, qui \u00e9volue tr\u00e8s rapidement, le centre de recherche fonctionne \u00e0 plus long terme. Nous \u00e9tablissons des partenariats entre des experts universitaires et des entreprises qui sont confront\u00e9es \u00e0 des probl\u00e8mes concrets. Cette corr\u00e9lation nous permet d'aborder des cas d'utilisation concrets en acc\u00e9dant aux bases data des entreprises partenaires. L'objectif est de tester et d'am\u00e9liorer nos m\u00e9thodologies sur ces probl\u00e8mes r\u00e9els \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n<\/div>
Une r\u00e9volution pour le commerce de d\u00e9tail ?<\/h2><\/div>Le commerce de d\u00e9tail est un secteur \u00e0 forte intensit\u00e9 de data, notamment \u00e0 travers les tickets de caisse. En s'adaptant \u00e0 cette structure, artificial intelligence peut \u201cd\u00e9coder\u201d le ticket, puisque chaque produit list\u00e9 peut \u00eatre vu comme un mot, reli\u00e9 \u00e0 d'autres.<\/p>\n
Cela nous permet de pr\u00e9voir les habitudes des consommateurs et d'adapter les magasins en cons\u00e9quence. Nous pouvons saisir les interactions entre les produits pour, par exemple, pr\u00e9senter des produits compl\u00e9mentaires ensemble ou \u00e9viter la \u201ccannibalisation\u201d entre les produits ou les promotions. Nous sommes convaincus que cette utilisation de data est l'avenir du commerce de d\u00e9tail. L'IA ne remplacera jamais l'exp\u00e9rience et le savoir-faire d'un chef de rayon ou d'un partenaire commercial, mais elle peut les rendre encore plus efficaces en leur apportant des informations pr\u00e9cieuses issues de data.<\/p>\n<\/div>
Un outil essentiel pour le secteur bancaire \u00e9galement ?<\/h2><\/div>Encore une fois, Artefact n'a pas vocation \u00e0 remplacer les analystes financiers, qui disposent d'une excellente expertise dans le domaine. Cependant, ils ne peuvent pas d\u00e9tecter tous les clients vuln\u00e9rables ou les fraudeurs. Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de notation form\u00e9s sur l'historique de data, nous pouvons rep\u00e9rer les profils de clients inhabituels et anticiper les \u00e9v\u00e9nements n\u00e9gatifs avant qu'ils ne deviennent de v\u00e9ritables probl\u00e8mes. Comme les analystes doivent justifier leurs d\u00e9cisions, ce qui est une exigence r\u00e9glementaire, nous nous effor\u00e7ons de mettre au point des syst\u00e8mes de notation qui sont explicables et offrent des raisons interpr\u00e9tables pour les profils \u00e0 haut risque.<\/p>\n<\/div>
L'IA renforce donc les capacit\u00e9s humaines au travail ?<\/h2><\/div>Absolument. J'utilise souvent l'exemple de Google. Lorsque vous effectuez une recherche en ligne, une analyse est effectu\u00e9e. L'apprentissage automatique interroge des trillions de pages web, ce qui est impossible sans l'automatisation. Le temps gagn\u00e9 par l'algorithme repr\u00e9sente tout le travail de fond que les humains n'ont plus \u00e0 faire. L'IA fonctionne de la m\u00eame mani\u00e8re. Au final, c'est toujours l'humain qui choisit d'adopter, ou non, le r\u00e9sultat et de lui donner un sens. Cela a commenc\u00e9 avec les recherches dans les livres, s'est poursuivi avec l'essor de l'internet et de Wikip\u00e9dia, et continue aujourd'hui avec les technologies actuelles. Et ce n'est pas pr\u00e8s de s'arr\u00eater.<\/p>\n<\/div>
Quels sont, selon vous, les d\u00e9fis de l'IA g\u00e9n\u00e9rative ?<\/h2><\/div>Il y a eu un tournant, en particulier avec ChatGPT, dans la mani\u00e8re dont le public adopte les nouvelles technologies. Pour la premi\u00e8re fois, nous avons vu quelque chose se mettre en place \u00e0 partir de la base : les employ\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 trouver de bonnes fa\u00e7ons d'utiliser ChatGPT comme un outil utile dans leur travail. Du point de vue de Artefact, la question cl\u00e9 est d'encadrer ces technologies dans des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. Plut\u00f4t que d'utiliser un outil polyvalent pour tout, l'objectif est de cr\u00e9er des applications robustes pour des t\u00e2ches pr\u00e9cises.<\/p>\n
\u00c0 l'heure actuelle, ces mod\u00e8les manquent de robustesse, ils extraient des informations de leur m\u00e9moire d'une mani\u00e8re que nous ne comprenons pas enti\u00e8rement, ce qui risque de produire des r\u00e9sultats inappropri\u00e9s, voire absurdes. Nous travaillons, par exemple, sur un indice de confiance simple mais fiable \u00e0 afficher aux utilisateurs. L'objectif est \u00e0 la fois d'\u00e9viter les informations trompeuses et d'encourager un esprit critique \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e9ponses du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La mission du Artefact Research Center consiste \u00e0 favoriser la cr\u00e9ation d\u2019un \u00e9cosyst\u00e8me d\u2019innovation autour de l\u2019IA et du data en encourageant la collaboration entre les professeurs d\u2019universit\u00e9 et les repr\u00e9sentants d\u2019entreprises partenaires internationales. L\u2019objectif : mener des recherches de pointe ax\u00e9es sur le data et les applications industrielles de ses entreprises partenaires.<\/p>","protected":false},"featured_media":595969,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-595833","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/595833","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/595969"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=595833"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=595833"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=595833"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Avant tout, nous menons des recherches scientifiques sans but lucratif. Nos travaux donnent lieu \u00e0 des publications scientifiques et \u00e0 des conf\u00e9rences internationales. Contrairement \u00e0 la consultance, qui \u00e9volue tr\u00e8s rapidement, le centre de recherche fonctionne \u00e0 plus long terme. Nous \u00e9tablissons des partenariats entre des experts universitaires et des entreprises qui sont confront\u00e9es \u00e0 des probl\u00e8mes concrets. Cette corr\u00e9lation nous permet d'aborder des cas d'utilisation concrets en acc\u00e9dant aux bases data des entreprises partenaires. L'objectif est de tester et d'am\u00e9liorer nos m\u00e9thodologies sur ces probl\u00e8mes r\u00e9els \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n<\/div>
Une r\u00e9volution pour le commerce de d\u00e9tail ?<\/h2><\/div>Le commerce de d\u00e9tail est un secteur \u00e0 forte intensit\u00e9 de data, notamment \u00e0 travers les tickets de caisse. En s'adaptant \u00e0 cette structure, artificial intelligence peut \u201cd\u00e9coder\u201d le ticket, puisque chaque produit list\u00e9 peut \u00eatre vu comme un mot, reli\u00e9 \u00e0 d'autres.<\/p>\n
Cela nous permet de pr\u00e9voir les habitudes des consommateurs et d'adapter les magasins en cons\u00e9quence. Nous pouvons saisir les interactions entre les produits pour, par exemple, pr\u00e9senter des produits compl\u00e9mentaires ensemble ou \u00e9viter la \u201ccannibalisation\u201d entre les produits ou les promotions. Nous sommes convaincus que cette utilisation de data est l'avenir du commerce de d\u00e9tail. L'IA ne remplacera jamais l'exp\u00e9rience et le savoir-faire d'un chef de rayon ou d'un partenaire commercial, mais elle peut les rendre encore plus efficaces en leur apportant des informations pr\u00e9cieuses issues de data.<\/p>\n<\/div>
Un outil essentiel pour le secteur bancaire \u00e9galement ?<\/h2><\/div>Encore une fois, Artefact n'a pas vocation \u00e0 remplacer les analystes financiers, qui disposent d'une excellente expertise dans le domaine. Cependant, ils ne peuvent pas d\u00e9tecter tous les clients vuln\u00e9rables ou les fraudeurs. Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de notation form\u00e9s sur l'historique de data, nous pouvons rep\u00e9rer les profils de clients inhabituels et anticiper les \u00e9v\u00e9nements n\u00e9gatifs avant qu'ils ne deviennent de v\u00e9ritables probl\u00e8mes. Comme les analystes doivent justifier leurs d\u00e9cisions, ce qui est une exigence r\u00e9glementaire, nous nous effor\u00e7ons de mettre au point des syst\u00e8mes de notation qui sont explicables et offrent des raisons interpr\u00e9tables pour les profils \u00e0 haut risque.<\/p>\n<\/div>
L'IA renforce donc les capacit\u00e9s humaines au travail ?<\/h2><\/div>Absolument. J'utilise souvent l'exemple de Google. Lorsque vous effectuez une recherche en ligne, une analyse est effectu\u00e9e. L'apprentissage automatique interroge des trillions de pages web, ce qui est impossible sans l'automatisation. Le temps gagn\u00e9 par l'algorithme repr\u00e9sente tout le travail de fond que les humains n'ont plus \u00e0 faire. L'IA fonctionne de la m\u00eame mani\u00e8re. Au final, c'est toujours l'humain qui choisit d'adopter, ou non, le r\u00e9sultat et de lui donner un sens. Cela a commenc\u00e9 avec les recherches dans les livres, s'est poursuivi avec l'essor de l'internet et de Wikip\u00e9dia, et continue aujourd'hui avec les technologies actuelles. Et ce n'est pas pr\u00e8s de s'arr\u00eater.<\/p>\n<\/div>
Quels sont, selon vous, les d\u00e9fis de l'IA g\u00e9n\u00e9rative ?<\/h2><\/div>Il y a eu un tournant, en particulier avec ChatGPT, dans la mani\u00e8re dont le public adopte les nouvelles technologies. Pour la premi\u00e8re fois, nous avons vu quelque chose se mettre en place \u00e0 partir de la base : les employ\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 trouver de bonnes fa\u00e7ons d'utiliser ChatGPT comme un outil utile dans leur travail. Du point de vue de Artefact, la question cl\u00e9 est d'encadrer ces technologies dans des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. Plut\u00f4t que d'utiliser un outil polyvalent pour tout, l'objectif est de cr\u00e9er des applications robustes pour des t\u00e2ches pr\u00e9cises.<\/p>\n
\u00c0 l'heure actuelle, ces mod\u00e8les manquent de robustesse, ils extraient des informations de leur m\u00e9moire d'une mani\u00e8re que nous ne comprenons pas enti\u00e8rement, ce qui risque de produire des r\u00e9sultats inappropri\u00e9s, voire absurdes. Nous travaillons, par exemple, sur un indice de confiance simple mais fiable \u00e0 afficher aux utilisateurs. L'objectif est \u00e0 la fois d'\u00e9viter les informations trompeuses et d'encourager un esprit critique \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e9ponses du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Cela nous permet de pr\u00e9voir les habitudes des consommateurs et d'adapter les magasins en cons\u00e9quence. Nous pouvons saisir les interactions entre les produits pour, par exemple, pr\u00e9senter des produits compl\u00e9mentaires ensemble ou \u00e9viter la \u201ccannibalisation\u201d entre les produits ou les promotions. Nous sommes convaincus que cette utilisation de data est l'avenir du commerce de d\u00e9tail. L'IA ne remplacera jamais l'exp\u00e9rience et le savoir-faire d'un chef de rayon ou d'un partenaire commercial, mais elle peut les rendre encore plus efficaces en leur apportant des informations pr\u00e9cieuses issues de data.<\/p>\n<\/div>
Un outil essentiel pour le secteur bancaire \u00e9galement ?<\/h2><\/div>Encore une fois, Artefact n'a pas vocation \u00e0 remplacer les analystes financiers, qui disposent d'une excellente expertise dans le domaine. Cependant, ils ne peuvent pas d\u00e9tecter tous les clients vuln\u00e9rables ou les fraudeurs. Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de notation form\u00e9s sur l'historique de data, nous pouvons rep\u00e9rer les profils de clients inhabituels et anticiper les \u00e9v\u00e9nements n\u00e9gatifs avant qu'ils ne deviennent de v\u00e9ritables probl\u00e8mes. Comme les analystes doivent justifier leurs d\u00e9cisions, ce qui est une exigence r\u00e9glementaire, nous nous effor\u00e7ons de mettre au point des syst\u00e8mes de notation qui sont explicables et offrent des raisons interpr\u00e9tables pour les profils \u00e0 haut risque.<\/p>\n<\/div>
L'IA renforce donc les capacit\u00e9s humaines au travail ?<\/h2><\/div>Absolument. J'utilise souvent l'exemple de Google. Lorsque vous effectuez une recherche en ligne, une analyse est effectu\u00e9e. L'apprentissage automatique interroge des trillions de pages web, ce qui est impossible sans l'automatisation. Le temps gagn\u00e9 par l'algorithme repr\u00e9sente tout le travail de fond que les humains n'ont plus \u00e0 faire. L'IA fonctionne de la m\u00eame mani\u00e8re. Au final, c'est toujours l'humain qui choisit d'adopter, ou non, le r\u00e9sultat et de lui donner un sens. Cela a commenc\u00e9 avec les recherches dans les livres, s'est poursuivi avec l'essor de l'internet et de Wikip\u00e9dia, et continue aujourd'hui avec les technologies actuelles. Et ce n'est pas pr\u00e8s de s'arr\u00eater.<\/p>\n<\/div>
Quels sont, selon vous, les d\u00e9fis de l'IA g\u00e9n\u00e9rative ?<\/h2><\/div>Il y a eu un tournant, en particulier avec ChatGPT, dans la mani\u00e8re dont le public adopte les nouvelles technologies. Pour la premi\u00e8re fois, nous avons vu quelque chose se mettre en place \u00e0 partir de la base : les employ\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 trouver de bonnes fa\u00e7ons d'utiliser ChatGPT comme un outil utile dans leur travail. Du point de vue de Artefact, la question cl\u00e9 est d'encadrer ces technologies dans des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. Plut\u00f4t que d'utiliser un outil polyvalent pour tout, l'objectif est de cr\u00e9er des applications robustes pour des t\u00e2ches pr\u00e9cises.<\/p>\n
\u00c0 l'heure actuelle, ces mod\u00e8les manquent de robustesse, ils extraient des informations de leur m\u00e9moire d'une mani\u00e8re que nous ne comprenons pas enti\u00e8rement, ce qui risque de produire des r\u00e9sultats inappropri\u00e9s, voire absurdes. Nous travaillons, par exemple, sur un indice de confiance simple mais fiable \u00e0 afficher aux utilisateurs. L'objectif est \u00e0 la fois d'\u00e9viter les informations trompeuses et d'encourager un esprit critique \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e9ponses du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Encore une fois, Artefact n'a pas vocation \u00e0 remplacer les analystes financiers, qui disposent d'une excellente expertise dans le domaine. Cependant, ils ne peuvent pas d\u00e9tecter tous les clients vuln\u00e9rables ou les fraudeurs. Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de notation form\u00e9s sur l'historique de data, nous pouvons rep\u00e9rer les profils de clients inhabituels et anticiper les \u00e9v\u00e9nements n\u00e9gatifs avant qu'ils ne deviennent de v\u00e9ritables probl\u00e8mes. Comme les analystes doivent justifier leurs d\u00e9cisions, ce qui est une exigence r\u00e9glementaire, nous nous effor\u00e7ons de mettre au point des syst\u00e8mes de notation qui sont explicables et offrent des raisons interpr\u00e9tables pour les profils \u00e0 haut risque.<\/p>\n<\/div>
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\u00c0 l'heure actuelle, ces mod\u00e8les manquent de robustesse, ils extraient des informations de leur m\u00e9moire d'une mani\u00e8re que nous ne comprenons pas enti\u00e8rement, ce qui risque de produire des r\u00e9sultats inappropri\u00e9s, voire absurdes. Nous travaillons, par exemple, sur un indice de confiance simple mais fiable \u00e0 afficher aux utilisateurs. L'objectif est \u00e0 la fois d'\u00e9viter les informations trompeuses et d'encourager un esprit critique \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e9ponses du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La mission du Artefact Research Center consiste \u00e0 favoriser la cr\u00e9ation d\u2019un \u00e9cosyst\u00e8me d\u2019innovation autour de l\u2019IA et du data en encourageant la collaboration entre les professeurs d\u2019universit\u00e9 et les repr\u00e9sentants d\u2019entreprises partenaires internationales. L\u2019objectif : mener des recherches de pointe ax\u00e9es sur le data et les applications industrielles de ses entreprises partenaires.<\/p>","protected":false},"featured_media":595969,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-595833","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/595833","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/595969"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=595833"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=595833"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=595833"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Il y a eu un tournant, en particulier avec ChatGPT, dans la mani\u00e8re dont le public adopte les nouvelles technologies. Pour la premi\u00e8re fois, nous avons vu quelque chose se mettre en place \u00e0 partir de la base : les employ\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 trouver de bonnes fa\u00e7ons d'utiliser ChatGPT comme un outil utile dans leur travail. Du point de vue de Artefact, la question cl\u00e9 est d'encadrer ces technologies dans des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. Plut\u00f4t que d'utiliser un outil polyvalent pour tout, l'objectif est de cr\u00e9er des applications robustes pour des t\u00e2ches pr\u00e9cises.<\/p>\n
\u00c0 l'heure actuelle, ces mod\u00e8les manquent de robustesse, ils extraient des informations de leur m\u00e9moire d'une mani\u00e8re que nous ne comprenons pas enti\u00e8rement, ce qui risque de produire des r\u00e9sultats inappropri\u00e9s, voire absurdes. Nous travaillons, par exemple, sur un indice de confiance simple mais fiable \u00e0 afficher aux utilisateurs. L'objectif est \u00e0 la fois d'\u00e9viter les informations trompeuses et d'encourager un esprit critique \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e9ponses du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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