Le saviez-vous ? 85 % des projets d’intelligence artificielle échouent, et ce alors que plus de 7 entreprises sur 10 sont engagées dans des projets IA 💡
Le constat est sans appel : si les entreprises ont pris conscience du potentiel de l’IA, elles sont aujourd’hui encore incapables d’en extraire toute la valeur. La faute le plus souvent à des données de mauvaise qualité !
- Par où commencer ?
- Quels prérequis mettre en place pour passer en production ?
- Quel algorithme utiliser ?
- Comment implémenter son modèle ?
AU SOMMAIRE DU GUIDE IA
PARTIE 1 : Comment créer un modèle IA efficient ?
- Pourquoi intégrer un modèle intelligent ?
- Quels types de données ai-je en ma possession ?
- Quel type d’IA mettre en place ?
- Quelle application et quel algorithme associer à quel type d’apprentissage ?
PARITE 2 : Comment implémenter son modèle ?
- Préparer ses données
- Trouver quel type de modèle tester
- Le prototype
A propos des auteurs
Charbel EL FAKHRY
Data Scientist
Charbel est un spécialiste d’Intelligence Artificielle et Data science.
Il dispose également d’un diplôme d’ingénieur en Informatique de la Lebanese American University.
Charbel a travaillé sur de nombreux projets innovants en Machine / Deep Learning et Intelligence Artificielle, dont un système de reconnaissance d’émotions grâce à la reconnaissance vocale et faciale, la reconnaissance des émotions de la parole et la classification de l’âge et du genre. Il intervient sur divers projets d’IA innovants chez des grands clients principalement dans le secteur financier tels que le Crédit Agricole et la Société Générale.
Antony ARSLANYAN
Ingénieur Intelligence Artificielle
Anthony est Data Scientist spécialisé dans l’entraînement de modèle Deep Learning.
Au cours de ses différents projets il a acquis une expertise dans le domaine du NLP (traitement du langage) principalement en utilisant Bert et HuggingFace, mais également de l’expérience en Computer Vision.
Passionné, Anthony s’intéresse à tout ce qui touche à l’Intelligence Artificielle et plus particulièrement à la technologie des Transformers.
Abdelkader HAMADI
Ingénieur Chercheur en Data-Science
Abdelkader est spécialisé dans les domaines de l’intelligence artificielle, la recherche d’information, la vision par ordinateur et de la data. Ingénieur, puis Docteur en Informatique depuis 2014 ; il a rejoint Meritis 2019 en tant qu’ingénieur-conseil en Recherche et Développement.
Actuellement, il collabore avec la SNCF sur un projet innovant visant à développer des solutions de surveillance automatique du réseau ferroviaire par la fibre optique. Précédemment, il a occupé un poste d’Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche à l’université de Lorraine de 2013 à 2015. Puis a assuré un poste de Maître de Conférence à l’université de Mostaganem (Algérie) de 2015 à 2019.
Amady BA
Data Scientist
Féru de la Data, Amady est titulaire d’un Master en Ingénierie Mathématique option Data Science. Par la suite, il a eu une première expérience de 3 ans dans une entreprise spécialisée en assurance santé en tant que Data Scientist.
Sa volonté de relever de nouveaux défis est en effervescence permanente. Ainsi en 2021, il rejoint Meritis en tant que Consultant en Data Science. Aujourd’hui, Amady accompagne nos clients à mettre en place des projets R&D allant de la conception jusqu’à l’industrialisation.
Le saviez vous ?
Seules 12 % des entreprises en 2022 utilisent l’IA à un niveau de maturité leur octroyant un avantage concurrentiel significatif tandis qu’une entreprise sur deux est dans l’incapacité d’exploiter ses propres données clients.
Faites vous aider, Meritis peut vous accompagner dans votre stratégie et votre passage à l’échelle.
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