MicroStrategy World: Meilleures pratiques de l'IA et exemples concrets

Christine Livingston, chef de la stratégie pour l'intelligence artificielle chez Perficient, a exposé les meilleures pratiques en matière d'intelligence artificielle et a donné des exemples concrets de son fonctionnement.

Où vont les analyses?

Remarquez que pendant que vous consacrez beaucoup de temps aux rapports descriptifs dès le début, plus vous avez de maturité dans la courbe de maturité, plus vous avez besoin d'outils essentiels au continuum de l'intelligence artificielle.

Qu'est-ce que l'IA?

1. Des produits de consommation tels qu'Alexa , Cortana, etc. Ce ne sont pas des systèmes intelligents. Il s’agit du traitement du langage naturel et de l’automation.
2. Embedded AI: Google l’utilise pour les réponses automatiques gmail. C'est 40% des messages. Mais cela ne fonctionne pas bien au travail.
3. Plateformes: C’est sur ce point qu’elles se concentrent sur la démocratisation de l’IA. Ils veulent doter toutes les entreprises de fonctions et de fonctionnalités clés.

Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle

Apprentissage automatique: former une machine à faire un travail

Traitement du langage naturel: recherche de la compréhension de l'intention

Analyse prédictive: progression du continuum analytique assez souvent associé à l'apprentissage automatique

Cognitif: associez apprentissage automatique, PNL et prédictif et ajoutez des fonctionnalités de raisonnement. Ceci est plus proche de la vraie IA. Les agents virtuels intelligents font partie de

Les services de signaux: reconnaissance de la parole, analyse du ton, analyse des sentiments

État du déploiement de l'IA

1. 4% ont un intérêt
2. 21% expérimentent
3. 25% depuis longtemps planification à long terme
4. 35% sur le radar uniquement
5. 14% sans intérêt

Citation: L'information est une source d'apprentissage. Mais s'il n'est pas organisé, traité et mis à la disposition des bonnes personnes dans un format permettant de prendre des décisions, c'est un fardeau et non un avantage – William Pollard vers 1870

1. 1. établissez la gouvernance
   2. Déterminez ce que vous voulez et fixez les priorités
   3. Il s'agit à la fois d'un modèle de gouvernance et d'un modèle de gouvernance basé sur les personnes
2. Ne faites pas bouillir l’océan
   1. Début petit
   2. Valeur prouvée
3. Gargage In, Garbage out
   1. Identifiez vos données pour savoir où elles se trouvent. Déterminez s’il est prêt à être ingéré
   2. Nettoyez-le
4. Itérer et apprendre
   1. Prévoir un temps de stabilisation suffisant
5. Une taille unique ne convient pas à tous
   1. Évaluer les capacités par le cas d'utilisation
   2. Rechercher les meilleures capacités dans la race
      1. meilleure reconnaissance d'image, meilleure PNL, etc.
6. Optimisez vos efforts d'entraînement
   1. Normaliser l'outillage par capacité
      1. Les employés bien rémunérés devraient optimiser leur temps et utiliser un ensemble de normes communes pour mieux le dépenser
   2. Définissez un cadre commun

Piège à moteurs cognitifs multiples

Vous pouvez vous mettre dans un coin en utilisant plus d'un moteur cognitif. Vous ne disposez que d'une bande passante suffisante pour entraîner le moteur. N’essayez pas d’entraîner trop de moteurs cognitifs.

Une stratégie d’information simplifiée

Tri-Health pour les réadmissions des patients

Nécessaire pour comprendre et prédire ce qui ramène les patients à l'hôpital. Le premier modèle n'apportait que 41% de précision… pire que de lancer une pièce de monnaie. Ils ont ensuite utilisé une analyse statistique pour atteindre 73%, ce qui était mieux. Ils ont finalement réalisé un POC incluant également des données non structurées. Ils atteignent une précision de 93%

Baycare: identification et optimisation de la population de patients

Baycare cherchait à identifier des approches de gestion des soins pour leur population de patients. Cela a conduit à la nécessité de segmenter et de hiérarchiser les patients. Ils veulent identifier correctement les patients en état de maladie. Ils ont pris les données et ont réussi à amener l'équipe de gestion des soins de l'étude des dossiers à la prise en charge des patients et à la création d'un meilleur plan de soins. Résultats: amélioration de 41% de la précision de l'identification (par rapport aux humains). Cela a également entraîné une réduction de 75% du temps de révision des enregistrements.

Meilleure pratique: gouvernance et stratégie. Préparez l'équipe à l'IA. Faites participer les dirigeants d'entreprise en tant que propriétaires

Agent virtuel

Une compagnie d'assurance voulait fournir des informations aux prestataires de soins cherchant à vérifier les avantages. Ce fut un énorme volume d'appels. Ils voulaient qu'un agent virtuel gère un grand nombre de ces appels. Ils ont créé un système d'interrogation interactif et ont emporté l'IVR redouté. Cette approche a diminué de 63% les demandes d'agent actif. La durée moyenne des appels est également passée de 8 minutes à 3 minutes.

Défis: Il s’agissait d’un problème très technique. Ils devaient s’intégrer à IVR et s’assurer que leur authentification et leur autorisation étaient complètes.

En résumé: Lorsque vous suivez les meilleures pratiques et identifiez les bons cas d’utilisation, AI peut fournir une valeur importante et vérifiable.

Citation: L'apprentissage et l'innovation sont conçus pour aller de pair. L'arrogance du succès est de penser que ce que vous avez fait hier sera suffisant pour demain – William Pollard