IA: l'heure de vérité fin 2017

24/02/17 à 15:47 - Mise à jour à 15:47

Source: Datanews

Si l'intelligence artificielle (IA) est aujourd'hui l'apanage de géants tels qu'Amazon, IBM et Microsoft, une jeune société limbourgeoise affirme en être arrivée pratiquement au même stade, la complexité en moins.

IA: l'heure de vérité fin 2017

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La technologie d'Omina Technologies est en développement depuis 2 ans, essentiellement par son fondateur et CTO, Koen Wijnen. Fin 2015, le produit était suffisamment mature pour être appliqué dans certains secteurs. Depuis l'an dernier, Wijnen est assisté de la CEO Rachel Alexander qui avait notamment été autrefois CIO de Studio 100.

"En fait, notre philosophie est totalement différente de celle de DeepMind de Google ou de Watson d'IBM, explique Rachel Alexander. Lorsque nous avons étudié ces 2 produits, nous avons constaté que notre solution était beaucoup plus simple au niveau de sa construction. Du coup, notre produit est plus facile à implémenter pour les entreprises. Nous voulons impliquer les développeurs de logiciels dans un cycle d'apprentissage en apprentissage machine et en IA sans devoir avoir des compétences d'ingénieur."

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"Nous avons 80 % de la valeur ajoutée pour 20 % de la complexité. Notre approche est totalement différente."

Rachel Alexander n'a pas la prétention d'affirmer qu'Omina a dépassé des entreprises comme IBM, mais n'hésite pas à prétendre que "nous avons 80 % de la valeur ajoutée pour 20 % de la complexité. Notre approche est totalement différente. Nous avons opté pour une solution intelligente susceptible d'être déployée rapidement et qui évolue avec l'entreprise. Chez nous, l'expert humain conserve un rôle déterminant.

Au niveau de l'implémentation chez les clients, Omina travaille par étapes. "Nous ne sommes pas partisans d'un big bang. Il faut permettre au personnel d'accepter le processus de changement. Souvent, cela commence par une certaine automatisation, éventuellement en connectant d'abord certains systèmes hérités par le biais d'un reverse engineering puis en essayant de créer de la valeur ajoutée à court terme."

Un seul moteur, plusieurs usages

En pratique, Omina Technologies a mis au point un moteur. "Nous implémentons un noyau générique entouré de couches en fonction du secteur d'activité et du processus. Ce qui séduit les clients dans le coeur Omina, c'est que contrairement à Watson ou à DeepMind qui possèdent toute une génération et une famille d'algorithmes, nous avons opté pour une seule solution générique qui paraît à première vue plus complexe, explique Koen Wijnen, CTO. Pourtant, nous pouvons supporter différentes applications de manière flexible avec ce même moteur. Une banque qui traite des crédits et des prêts dispose souvent pour ce faire de systèmes distincts. Nous n'allons pas les remplacer par de nouveaux silos, mais par une solution qui transcende ces frontières et où les structures de connaissances communiquent entre elles. C'est un processus d'apprentissage plus long, mais pérenne."

Aujourd'hui, la start-up emploie 4 personnes et a conclu un partenariat avec une société informatique pour pouvoir faire appel à ses équipes. Cette approche a permis de développer un système IA relativement facile à appréhender. Wijnen: "Il n'est pas facile de trouver des informaticiens avec un bagage universitaire. C'est pourquoi nous avons voulu mettre au point un produit susceptible d'être facilement utilisé par des personnes provenant d'autres domaines IT. Nous sommes d'ailleurs aujourd'hui en discussion avec des universités pour voir comment nous pourrions créer des programmes de cours afin de former des développeurs traditionnels qui seraient capables en un mois de travailler sur notre plate-forme."

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"L'homme continue à jouer un rôle fondamental, mais nous entendons automatiser au maximum les tâches qui exigent moins d'expertise afin que les experts se concentrent sur les activités vraiment complexes"

Le produit proprement dit est décrit par Wijnen comme une bonne combinaison des solutions de Google et d'IBM. "Chez Watson, les données non structurées sont interprétées, tandis que chez DeepMind, il s'agit d'une génération automatique de stratégies de décision. Nous proposons une version simplifiée de ces solutions, mais en combinant les deux, on obtient une valeur ajoutée. Notre moteur décisionnel va générer des expériences et peut interroger la base de connaissances. Ce faisant, le système reçoit toutes les infos nécessaires pour définir une stratégie optimale."

L'ambition de l'entreprise n'est pas de remplacer l'humain. Mais bien de lui ouvrir l'esprit. "L'homme continue à jouer un rôle fondamental, mais nous entendons automatiser au maximum les tâches qui exigent moins d'expertise afin que les experts se concentrent sur les activités vraiment complexes", dixit encore Rachel Alexander.

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C'est ainsi que le noyau d'Omina possède une certaine conscience. "Il sait quelles décisions peuvent être prises avec un haut niveau de fiabilité, ajoute Wijnen. Si, dans une certaine application, la précision des décisions est faible, le système peut indiquer les éléments manquants pour améliorer la situation en le demandant à l'expert concerné."

Mais Omina Technologies peut-elle concurrencer les budgets marketing faramineux des acteurs américains ? Rachel Alexander estime qu'il existe une marge de croissance. "Nous constatons que beaucoup d'entreprises sont réticentes à migrer leurs processus principaux dans le cloud. Or notre système fonctionne parfaitement sur site, ce qui intéresse les organismes financiers. Et Wijnen d'enchaîner: "Il existe un marché pour les fournisseurs qui interprètent des données non-structurées avec un bon produit.

Rachel Alexander: "Au niveau de la reconnaissance de photos ou d'objets, force est d'admettre qu'IBM et Microsoft sont déjà bien avancées. Mais dans ce cas, il suffit d'intégrer leur API. Nous sommes également sollicités par de grands acteurs qui se rendent compte que des petites sociétés comme la nôtre peuvent intervenir plus rapidement et différemment. Par exemple pour le reverse engineering de systèmes hérités. Notre moteur décisionnel peut interagir avec les personnes, avec la base de données de connaissances, mais également avec les environnements existants et exécuter des requêtes sur ces systèmes."

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"Notre moteur décisionnel peut interagir avec les personnes, avec la base de données de connaissances, mais également avec les environnements existants et exécuter des requêtes sur ces systèmes."

Aujourd'hui, Omina est une start-up, alors que le marché de l'IA compte quelques grands acteurs. Mais les choses pourraient évoluer. "Le marché est en pleine mutation. Fin 2017, l'IA sera mature", affirme Rachel Alexander. De même, les notions d'apprentissage machine et d'intelligence artificielle évoluent encore.

Wijnen: "Il existe deux approches. D'une part, l'IA où les data scientists occupent une position centrale et qui se concentre sur la création d'algorithmes spécifiques avec des solutions ponctuelles optimisées pour résoudre un problème particulier. Et, d'autre part, une IA où le rôle du data scientist est partiellement automatisé grâce à des algorithmes génériques et donc pas de solutions ponctuelles. Comme nous disposons désormais de puissances de calcul suffisantes, lesquelles ne devraient faire qu'augmenter à l'avenir, il est possible de définir dans un premier temps une stratégie d'apprentissage globale sur la base des données disponibles, avant de la tester puis de la valider en temps réel sur le terrain. Pour finalement trouver la stratégie de solution optimale au problème. Certaines tâches du data scientist sont donc en partie remplacées par la puissance de calcul."

Omina Technologies travaille pour l'instant sur fonds propres. L'entreprise est ouverte aux investisseurs, mais ne les recherche actuellement pas de manière active. "Il est important d'être sur la même longueur d'ondes, estime Rachel Alexander. Nous sommes certes en contact avec des VC, mais nous avons une vision forte que nous voulons maîtriser. Et pas question pour nous d'être dans Data News pour annoncer un tour de table financier."

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"Nous voulons abandonner le modèle traditionnel de la consultance où l'on estime que des entreprises employant des centaines de collaborateurs sont par définition meilleures qu'une société de 10 personnes

Par ailleurs, l'entreprise n'entend pas forcément devenir la nouvelle IBM ou Google. Wijnen: "Nous voulons abandonner le modèle traditionnel de la consultance où l'on estime que des entreprises employant des centaines de collaborateurs sont par définition meilleures qu'une société de 10 personnes. Ou qu'avec 30 développeurs, on va plus 6 fois plus vite qu'avec 5." Rachel Alexander: "Nous privilégions la valeur ajoutée par employé. Que nous soyons 10 ou 40, nous voulons d'abord imposer l'IA sur le marché belge. Je n'exclus pas nous discutions un jour avec des investisseurs, par exemple pour nous lancer aux Etats-Unis ou sur d'autres marchés. Mais nous voulons pour l'instant de préférence garder les choses en main."

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