Top 10 des solutions logicielles d'intelligence artificielle (IA) de 2022

Parmi les nombreux moteurs de croissance rapide de l’écosystème technologique, l’intelligence artificielle (IA) et ses sous-domaines sont au premier plan. Gartner décrit l'IA comme l'application de « technologies avancées d'analyse et de logique » pour simuler l'intelligence humaine. Il s'agit d'un système global qui fournit de nombreux cas d'utilisation pour les particuliers et les entreprises dans un large éventail de secteurs.

Il existe de nombreuses façons d'exploiter l'IA pour prendre en charge, automatiser et augmenter les tâches humaines, comme le montre la variété de solutions disponibles aujourd'hui. Ces produits promettent de simplifier les tâches complexes avec rapidité et précision et d'inspirer de nouvelles applications qui étaient auparavant peu pratiques ou possibles. Certains se demandent si la technologie sera utilisée à bon escient ou si elle deviendra plus efficace que les humains dans certains cas d’utilisation commerciale, mais sa popularité et son omniprésence sont incontestables.

Qu'est-ce qu'un logiciel d'intelligence artificielle (IA) ?

Les logiciels d'intelligence artificielle peuvent être définis de plusieurs manières. Premièrement, une description Lean le considérerait comme un logiciel capable de simuler un comportement humain intelligent. Cependant, d’un point de vue plus large, il s’agit d’une application informatique qui apprend des modèles de données et des informations pour répondre intelligemment aux problèmes spécifiques des clients.

Le marché des logiciels d'IA comprend non seulement des technologies avec des processus d'IA intégrés, mais également des plates-formes qui permettent aux développeurs de créer des systèmes d'IA à partir de zéro. Cela peut aller des chatbots aux logiciels d’apprentissage profond et automatique et à d’autres plates-formes dotées de capacités informatiques cognitives.

Pour donner une idée de la portée, l'intelligence artificielle comprend les éléments suivants :

• Apprentissage automatique (ML) : permet aux ordinateurs de collecter des données et d'en tirer des leçons pour générer des informations.
• Deep Learning (DL) : un développement ultérieur du ML pour détecter et apprendre à partir de modèles et de tendances dans de grandes quantités de données.
• Réseaux de neurones : unités interconnectées conçues pour apprendre et reconnaître des modèles, un peu comme le cerveau humain.
• Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP prend en charge la capacité de l'IA à lire, comprendre et traiter le langage humain.
• Vision par ordinateur : apprenez aux ordinateurs à collecter et à interpréter des données significatives à partir d'images et de vidéos.

Ces capacités sont utilisées pour créer des logiciels d'intelligence artificielle pour différents cas d'utilisation, dont les plus importants sont la gestion des connaissances, l'assistance virtuelle et les voitures autonomes. Alors que les entreprises doivent parcourir de grandes quantités de données pour répondre aux demandes des clients, le besoin de solutions logicielles plus rapides et plus précises augmente.

Comme prévu, l’adoption croissante de l’intelligence artificielle au niveau de l’entreprise a conduit à une croissance accélérée du marché mondial des logiciels d’intelligence artificielle. Gartner s'attend à ce que la croissance atteigne 62,5 milliards de dollars en 2022, soit une augmentation de 21,3 % par rapport à la valeur de 2021. D’ici 2025, IDC s’attend à ce que le marché atteigne 549,9 milliards de dollars.

Quatre capacités clés des solutions d'intelligence artificielle

Qu'il s'agisse d'alimenter des robots chirurgicaux dans le domaine de la santé, de détecter la fraude dans les transactions financières, d'améliorer la technologie d'assistance à la conduite dans l'industrie automobile ou de fournir un contenu d'apprentissage personnalisé aux étudiants, l'objectif principal des solutions d'intelligence artificielle peut être divisé en quatre grandes catégories fonctionnelles, notamment :

1. Processus automatisés

Les capacités d'automatisation des applications d'IA sont conformes à l'objectif principal de l'IA, qui est de minimiser l'intervention humaine dans l'exécution de tâches, qu'elles soient banales ou répétitives. , ou complexe et stimulant. En collectant et en interprétant les grandes quantités de données qui y sont introduites, les solutions d’IA peuvent être exploitées pour déterminer la prochaine étape du processus et l’exécuter de manière transparente. Il exploite la puissance des algorithmes de ML pour créer une enquête montrant que 80 % des entreprises prévoient d'adopter l'automatisation intelligente d'ici 2027.

2. Analyse et interprétation des données

La fonction principale des solutions d'intelligence artificielle, en particulier pour les entreprises, est de créer une base de connaissances de données structurées et non structurées, puis d'analyser et d'interpréter ces données, puis de faire des prédictions et recommandations fondées sur ses conclusions. C’est ce qu’on appelle l’analyse de l’IA et utilise l’apprentissage automatique pour étudier les données et dessiner des modèles.

Que les outils d'analyse soient prédictifs, prescriptifs, augmentés ou descriptifs, l'intelligence artificielle est au cœur de la détermination de la manière de préparer les données, de découvrir de nouvelles informations et modèles et de prédire les résultats commerciaux. Les entreprises se tournent également vers l’intelligence artificielle pour améliorer la qualité des données.

3. Personnalisation et engagement des utilisateurs

L'établissement de relations est devenu le Saint Graal de l'acquisition et de la fidélisation des clients. Une étude de McKinsey montre qu'un moyen sûr d'y parvenir consiste à recourir à la personnalisation et à l'engagement. La technologie de l'intelligence artificielle permet aux entreprises de fournir des services personnalisés aux clients, de prédire et de répondre à leurs préoccupations en temps réel. Cette fonctionnalité est présente dans des programmes tels que les chatbots conversationnels et les recommandations de produits générées à partir du comportement appris des clients.

De nombreuses organisations restent à la pointe de la technologie. Gartner rapporte que 63 % des spécialistes du marketing numérique ont du mal à maximiser leur utilisation de la technologie de personnalisation. Leur enquête auprès de 350 responsables marketing a révélé que seuls 17 % utilisent activement les solutions d'IA et de ML, même si 83 % croient en leur efficacité.

4. Efficacité commerciale

En plus d'augmenter l'automatisation des processus traditionnels, l'intelligence artificielle prend également en charge de nouveaux services et fonctions qui n'étaient pas réalisables auparavant. Des voitures autonomes aux services en langage naturel pour les consommateurs en passant par les percées médicales qui étaient auparavant seulement imaginables, l’intelligence artificielle est en train de devenir la base de nouveaux produits et marchés et continuera à se développer.

Top 10 des solutions logicielles d'intelligence artificielle (IA) de 2022

Google Cloud AI

L'offre cloud dominante de Google comprend une variété d'outils qui prennent en charge les cas d'utilisation des développeurs, de la science des données et de l'infrastructure. Une variété d'outils de traduction vocale et linguistique, d'outils visuels, audio et vidéo, ainsi que des capacités de monétisation approfondie et automatique, apportent des capacités d'IA à la fois aux praticiens technologiques qualifiés et au marché grand public. Google est nommé leader dans le Magic Quadrant Gartner 2022 pour les services de développement Cloud AI.

IBM Watson Studio

Comme Google, IBM fournit une plate-forme pour créer et former des logiciels d'intelligence artificielle. IBM Watson Studio fournit une architecture multi-cloud permettant aux développeurs, aux data scientists et aux analystes de « créer, exécuter et gérer » de manière collaborative des modèles d'intelligence artificielle. Avec des capacités allant de l'AutoAI à l'IA explicable, en passant par la dérive de modèle, la manipulation de modèle et la gestion des risques de modèle, le studio fournit aux experts en la matière les outils dont ils ont besoin pour collecter et préparer des données ou créer et entraîner des modèles d'IA.

Il offre également à ces professionnels la flexibilité de déployer des modèles d'IA dans des cloud publics ou privés (IBM Cloud Pak, Microsoft Azure, Google Cloud ou Amazon Web Services) et sur site. Les équipes informatiques peuvent ouvrir ces modèles à mesure qu'ils sont construits à l'aide d'outils Watson intégrés tels que des classificateurs de langage naturel. Son environnement hybride offre également aux développeurs plus d’accès aux données et d’agilité.

Salesforce Einstein

Salesforce a été nommée leader dans le Magic Quadrant de Gartner pour les centres d'engagement client CRM pendant 13 années consécutives et solution CRM n°1 par International Data Corporation (IDC) pendant huit années consécutives. d'outils de vente, de marketing et d'expérience client. Salesforce Einstein est un produit d'intelligence artificielle qui aide les entreprises à identifier des modèles dans les données clients.

La plate-forme dispose d'un ensemble intégré de technologies d'intelligence artificielle qui prennent en charge le robot Einstein, le générateur de prédiction, la prédiction, Business Cloud Einstein, Service Cloud Einstein, Marketing Cloud Einstein et d'autres fonctions. Les utilisateurs et développeurs d’applications cloud nouvelles et existantes peuvent également déployer les capacités de prédiction et de recommandation de la plateforme dans leurs modèles. Par exemple, lors du lancement de Salesforce Einstein en 2016, le directeur général d'Einstein, John Ball, a révélé qu'en créant Einstein, l'entreprise « convertit les leads en opportunités et les opportunités en transactions grâce à la notation prédictive des leads et à la capture automatisée des données ». fournit des solutions spécifiques à l’industrie. Pour les fournisseurs de services, les opérateurs de réseaux et les entreprises du secteur des télécommunications qui ont besoin de protéger et de défendre leur infrastructure de communication contre les cybermenaces, Oculeus propose une gamme de solutions logicielles qui peuvent les aider à mieux gérer les opérations réseau. Selon le fondateur et PDG Arnd Baranowski, Oculeus utilise l'intelligence artificielle et l'automatisation « pour comprendre le trafic de communication régulier d'une entreprise et le surveiller en permanence pour détecter les anomalies à partir de la base de l'activité de communication attendue. Grâce à sa technologie basée sur l'IA, il peut identifier, enquêter et bloquer ». trafic suspect en quelques millisecondes avant qu'un dommage financier important ne soit causé à l'entreprise et protéger la réputation de la marque du fournisseur de services de télécommunications »

Communications Fraud Control Association (CFCA) International Telecommunications Fraud 2021. L'enquête sur les pertes a révélé que les pertes totalisaient plus de 39,89 milliards de dollars, un Une augmentation de 28% par rapport à l'année précédente. De même, la cybersécurité et les opérateurs sont confrontés à davantage de menaces et d’attaques de fraude.

Entre autres choses, ces informations amplifient la nécessité pour les entreprises de se tourner vers des méthodes de défense proactives pour déjouer leurs adversaires, ce qui est exactement ce qu'Oculeus prétend offrir avec sa solution de protection contre la fraude télécom basée sur l'IA. Selon les mots de Baranowski, l'approche d'Oculeus en matière de protection contre la fraude télécom, basée sur l'IA, non seulement «... arrête le trafic télécom frauduleux avant qu'un dommage financier important ne soit causé», mais comprend également des outils d'automatisation complets pour éliminer complètement les menaces.

Edsoma

Edsoma représente un autre cas d'utilisation restreint. Son application de lecture basée sur l'IA est dotée d'une technologie exclusive de reconnaissance vocale et de reconnaissance vocale en temps réel conçue pour révéler les forces et les faiblesses des enfants en matière de lecture. Cette technologie de suivi reconnaît la langue parlée et la vitesse de parole de l'utilisateur pour déterminer s'il prononce les mots correctement. S’ils prononcent mal les mots, un programme de correction peut les aider à se remettre sur la bonne voie.

Comme l'explique Kyle Wallgren, fondateur et PDG d'Edsoma, une fois « ... le livre électronique est lu, le système de reconnaissance automatique de la parole (ASR) transcrit la voix de l'enfant en temps réel et fournit des résultats instantanés, notamment l'évaluation de l'articulation, la phonétique, le timing et autres. Ces indicateurs sont compilés pour aider les enseignants et les parents à prendre des décisions éclairées.

Cette technologie est conçue pour améliorer la maîtrise de la lecture orale des enfants et fournir le soutien nécessaire pour leur inculquer une culture de lecture saine. Edsoma cherche à obtenir une part du marché mondial de l’edtech, estimé à 127 milliards de dollars. En exploitant les données en temps réel pour fournir une alphabétisation en temps réel, Edsoma espère proposer un apprentissage évolutif alimenté par l’IA.

Appen

Appen a été l'un des premiers leaders en tant que source de données nécessaires à l'ensemble du cycle de vie de développement de produits d'intelligence artificielle. La plateforme fournit et améliore les données d'images et de vidéos, le traitement du langage, les données textuelles et même alphanumériques.

Il faut quatre étapes pour préparer les données au traitement par l'IA :

• La première étape est celle des sources de données, qui fournit un accès automatisé à plus de 250 ensembles de données pré-étiquetés.
• Vient ensuite la préparation des données, qui fournit l'annotation des données, l'étiquetage des données, le graphe de connaissances et le mappage d'ontologies.
• La troisième phase répond aux besoins de création et de développement de modèles avec l'aide de partenaires tels qu'Amazon Web Services, Microsoft, NVIDIA et Google Cloud AI.
• La dernière étape combine l'évaluation humaine et l'analyse comparative du système d'IA pour permettre aux développeurs de comprendre le fonctionnement de leur modèle.

Appen dispose d'une base de données linguistiques de plus de 180 langues et d'une force de compétences mondiale de plus d'un million de talents. Parmi ses nombreuses fonctionnalités, sa plateforme d’annotation de données assistée par l’IA est la plus populaire.

Cognigy

Cognigy​ est une plateforme d'IA conversationnelle et d'automatisation low-code qui a récemment été nommée leader dans le Magic Quadrant 2022 de Gartner pour les plateformes d'IA conversationnelle d'entreprise. À mesure que la demande d’une meilleure expérience client (CX) augmente, de plus en plus d’entreprises s’appuient sur des solutions d’analyse conversationnelle pour approfondir les données textuelles et vocales de leurs clients afin de découvrir des informations qui permettent de prendre des décisions et des processus plus intelligents.

C'est pourquoi Cognigy automatise la communication naturelle entre les employés et les clients via des canaux multimodaux et plus de 100 langues. De plus, sa technologie permet aux entreprises de créer des voix et des chatbots basés sur l'IA qui peuvent répondre aux préoccupations des clients avec autant de précision que les humains.

Cognigy dispose également d'une fonction d'analyse – Cognigy Insights – qui fournit aux entreprises des informations basées sur les données pour optimiser au mieux leurs agents virtuels et leurs centres de contact. De plus, la plateforme permet aux utilisateurs de déployer la technologie dans le cloud ou sur site. La plateforme, qui a été particulièrement saluée par Gartner pour sa référence client, sa flexibilité et sa durabilité, aide les entreprises à créer de nouvelles expériences de service pour les clients.

Synthesis

Les solutions de Synthesis AI génèrent des données synthétiques, permettant aux développeurs de créer des modèles d'IA plus performants et plus éthiques. Lors du déploiement de modèles sur cette plate-forme, les ingénieurs peuvent obtenir plusieurs images et vidéos photoréalistes bien étiquetées. Ces images et vidéos sont parfaitement étiquetées avec des étiquettes telles que des cartes de profondeur, des normales de surface, des cartes de segmentation et même des repères 2D/3D.

Prototypage virtuel de produits et possibilité de créer une IA plus éthique à l'aide d'ensembles de données étendus qui expliquent la même identité, apparence et représentation que celles qui font partie de leurs produits. Les organisations peuvent déployer cette technologie dans les cas d'utilisation de la documentation API, des téléconférences, des humains numériques, de l'authentification et de la surveillance des pilotes.

Tealium

La plateforme d'orchestration de données de Tealium se positionne comme un hub de données universel pour les entreprises à la recherche d'une puissante plateforme de données client (CDP) pour l'engagement marketing. Le fournisseur CDP propose une gamme de solutions au sein de son système d'intégration de données clients qui permettent aux entreprises de mieux se connecter avec leurs clients. Les produits de Tealium comprennent un système de gestion de balises (Tealium iQ) pour suivre et unifier ses déploiements de marketing numérique, un hub API pour faciliter l'interconnexion des entreprises, une plateforme de données basée sur l'apprentissage automatique (Tealium AudienceStream) et des solutions de gestion de données.

La société a récemment parrainé une étude d'impact économique complète réalisée par Forrester, calculant le retour sur investissement pour des clients de référence.

Coro

Coro fournit des solutions complètes de cybersécurité aux moyennes entreprises et aux petites et moyennes entreprises. La plateforme exploite l'intelligence artificielle pour identifier et corriger les menaces de sécurité contre les logiciels malveillants, les ransomwares, le phishing et les robots sur tous les points finaux, tout en réduisant le besoin d'équipes informatiques dédiées. De plus, il repose sur des principes de sécurité non perturbateurs, ce qui lui permet de fournir des solutions de sécurité aux organisations disposant de budgets et d'une expertise en matière de sécurité limités.

Ce fournisseur de cybersécurité en tant que service (CaaS) démontre comment l'IA peut prendre en charge des services de niveau supérieur pour les niveaux inférieurs du marché des entreprises.

Une vague d'innovation en matière d'intelligence artificielle

À mesure que les technologies d'IA continuent de progresser et que de plus en plus d'organisations les adoptent, les responsables informatiques doivent déterminer dans quelle mesure les solutions qu'ils choisissent correspondent à leurs objectifs commerciaux. Avec autant de fournisseurs surfant sur la vague de l’innovation en matière d’IA, les acheteurs doivent choisir leurs solutions avec soin.

IDC prédit que le développement et le déploiement de plates-formes d’intelligence artificielle et d’applications d’intelligence artificielle continueront d’être les domaines à la croissance la plus rapide du marché de l’intelligence artificielle. Cette liste constitue un point de départ permettant aux organisations d'évaluer les méthodes et les solutions les mieux adaptées à leurs besoins.

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