Tin tức và phân tích của tất cả các thiết bị di động

Trí tuệ nhân tạo : 5 các ứng dụng cụ thể trong công nghiệp, an ninh mạng, thương mại…

Chúng tôi đã phỏng vấn Lara Rouyres, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Levia.ai, cũng như thành viên hội đồng quản trị của France Digitale, người đã trình bày cho chúng tôi những ví dụ về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp, an ninh mạng, y tế, thương mại và nghiên cứu, nhân dịp Pháp là sự kiện AI. Sự kiện không thể bỏ qua dành cho những người chơi lượng tử và AI ở châu Âu sẽ diễn ra trực tuyến vào thứ Hai, ngày 16 tháng 11.

Bạn có thể cho chúng tôi 5 ví dụ về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo? AI mang lại gì cho mỗi lĩnh vực này và triển vọng của chúng là gì?

AI trong ngành công nghiệp

Trong ngành, ví dụ trực tiếp xuất hiện trong tâm trí là hệ thống chọn đơn hàng dựa trên các nhóm robot từ Exotec khởi nghiệp của Pháp. Nhưng các trường hợp sử dụng trong công nghiệp rộng hơn nhiều: tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý và dự báo hàng tồn kho, dự đoán việc xử lý, tự động hóa kiểm soát chất lượng, v.v.

AI trong an ninh mạng

Về mặt an ninh, trong thời gian hạn chế, các cuộc tấn công mạng được ghi nhận có cường độ gấp 4 lần, đó là một lĩnh vực chiến lược mà chúng ta phải tiếp tục đầu tư. AI đã rất cần thiết trong vài năm để xác định mối quan hệ giữa các mối đe dọa khác nhau: các tệp độc hại, địa chỉ IP đáng ngờ, các mối đe dọa nội bộ, v.v. Quá trình phân tích này chỉ mất vài giây và cho phép các nhà phân tích bảo mật phản hồi các mối đe dọa nhanh hơn tới 60 lần. Công ty khởi nghiệp CybelAngel cung cấp các giải pháp giúp các công ty phát hiện rò rỉ dữ liệu cũng như các mối đe dọa web đen khác nhau bằng cách sử dụng trí thông minh nhân tạo. Vade Secure tập trung vào việc bảo vệ chống lại các cuộc tấn công nâng cao và tinh vi được triển khai qua email.

AI trong chăm sóc sức khỏe

Trong một thế giới mà y học và dữ liệu ngày càng liên kết với nhau, những đổi mới trong lĩnh vực y tế không biết đến khủng hoảng. Từ hỗ trợ chẩn đoán từ hình ảnh y tế đến hành trình của bệnh nhân, theo dõi hiệu quả điều trị, nhiều công ty khởi nghiệp về AI đang nỗ lực cải thiện hệ thống y tế. Một số công ty khởi nghiệp như Owkin, sử dụng kiến ​​trúc Học liên kết không tập trung và an toàn hơn để bảo vệ dữ liệu cá nhân của bệnh nhân, Withings (đối tượng được kết nối), Impuality (giám sát từ xa các bộ phận giả tim được kết nối), Incepto Medical (hình ảnh y tế) hoặc Cardiologs ( sự giải thích của điện tâm đồ) nổi bật.

AI trong thương mại

AI trong thương mại có đầy đủ các công ty khởi nghiệp B2B ít được biết đến hơn. Hai siêu thang máy cuối cùng được thực hiện ở Pháp đặc biệt liên quan đến việc cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Contentsquare xuất bản phần mềm SaaS để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và tăng tỷ lệ chuyển đổi cho các trang thương mại điện tử. Nó đã đạt được trạng thái kỳ lân vào tháng 5 năm ngoái, sau khi công bố Series D trị giá 175 triệu euro. AB Tasty, chuyên về tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, đã thành công trong việc huy động được 37 triệu euro trong Series C vào tháng 7 năm 2020. Ngoài ra còn có nhiều trường hợp sử dụng, chỉ cần tham khảo bản đồ của chúng tôi về 453 công ty khởi nghiệp AI ở Pháp để hiểu nó: tiếp thị dự đoán, tối ưu hóa hiệu suất web, tác nhân đàm thoại (bot), v.v. Doanh nhân Pháp không thiếu sáng tạo!

AI trong nghiên cứu

Tất nhiên, bạn không thể có những đổi mới trong AI nếu không có nghiên cứu. Nhiều công ty khởi nghiệp, hiện đang thành công vang dội ở Pháp, là các công ty khởi nghiệp từ các trung tâm nghiên cứu. Ví dụ, công ty khởi nghiệp Prophesee, chuyên gia về thị giác nhân tạo, có nguồn gốc từ Viện Thị giác (CNRS, Đại học Pierre và Marie Curie, INSERM).

Trước khi có thể sử dụng công nghệ đó và thu được giá trị gia tăng, nhiều bước liên quan đến thu thập, quản lý hoặc thậm chí chuẩn hóa dữ liệu người tiêu dùng phải được thực hiện. Các bước khác nhau này là gì và bạn nghĩ các chuyên gia AI có thể vượt qua những rào cản này như thế nào?

Chắc chắn rằng, dữ liệu là một trong những yếu tố thành công quan trọng đối với bất kỳ dự án AI nào. Trên tất cả, điều quan trọng là phải biết rõ về tài sản dữ liệu của bạn, nắm vững chất lượng của nó và có khả năng kích hoạt dữ liệu này trong dịch vụ của AI. May mắn thay, có những loại cốm đẹp của Pháp có khả năng hỗ trợ các công ty trên tất cả các trang web này:, chẳng hạn, cung cấp một nền tảng cho phép bạn nhanh chóng triển khai các dự án dữ liệu lớn trong sản xuất và nhúng AI vào các ứng dụng của bạn. Cosmian phát triển và xuất bản một nền tảng phần mềm mã hóa dữ liệu. Giải pháp này giúp bạn có thể phân tích dữ liệu được mã hóa và khai thác mà không làm ảnh hưởng đến nó, đồng thời mã hóa dữ liệu khi nó được sử dụng, để nó có thể được mã hóa từ đầu đến cuối. Ngoài ra, việc định giá dữ liệu là một thách thức thực sự đối với chuyển đổi kỹ thuật số: các công ty ngày càng được yêu cầu chia sẻ dữ liệu bên trong và bên ngoài, đặc biệt là để cung cấp cho các dự án AI. Dawex và Opendatasoft do đó cung cấp các nền tảng chia sẻ dữ liệu.

Làm thế nào để AI giúp các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng và đưa ra các quyết định chiến lược?

Trong lĩnh vực bán lẻ và thương mại điện tử nói chung, AI có thể trở thành một đối tác chiến lược không thể thiếu. AI dự đoán đặc biệt ấn tượng trong lĩnh vực bán lẻ. Giờ đây, có thể đưa ra dự báo về lợi tức đầu tư (ROI), về chiến lược tối ưu hóa giá tốt nhất, để dự đoán hiệu quả của các chiến dịch truyền thông trực tuyến và ngoại tuyến, v.v. Ví dụ: Linkfluence lắng nghe cuộc trò chuyện của người dùng Internet trên mạng xã hội và trên Internet, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp. Đó là một cách tốt để biết ý kiến ​​của thị trường về sản phẩm và dịch vụ nhưng cũng như những nhu cầu chưa được đáp ứng.

Tương tự như vậy, AI được áp dụng cho quan hệ khách hàng, cho dù trước khi bán hàng có cần tự động trả lời các câu hỏi mà khách tự hỏi trên bảng sản phẩm, như Levia.ai đưa ra hay cho các câu hỏi sau bán hàng, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên thế hệ mới (NLP) mô hình giúp cung cấp mức độ phản hồi gần với chất lượng của nhà điều hành dịch vụ khách hàng đối với các câu hỏi chung chung và do đó khiến người tiêu dùng tự chủ trong việc điều hướng của họ.