Tellmeplus annonce la disponibilité de Predictive Objects dans le Cloud, première solution d’Artificial Intelligence as a Service

Options de déploiement en mode embarqué
Predictive Objects offre une flexibilité élevée pour l’exploitation de modèles prédictifs qui peuvent être déployés en production aussi bien sur des systèmes internes, dans le Cloud (Google Cloud Platform ou Amazon Web Services), qu’au sein d’une plateforme industrielle telle que GE Predix, ou embarqués dans des objets intelligents au travers par exemple d’une application fonctionnant sur iOS.
“Dès lors qu’un modèle a été validé, Predictive Objects offre le choix le plus large d’options de déploiement qui existe, permettant d’exploiter ce modèle au plus proche de la donnée et des actions, voire à l’intérieur de l’objet lui-même,” précise Jean-Michel Cambot, Chief Strategist et fondateur de Tellmeplus. “En embarquant l’intelligence dans les objets, la solution les rend ‘intelligents’, capables de prendre des décisions instantanées, même en l’absence ou en cas de défaillance de connexion.”

Automatisation de la production des modèles
Basée sur une technologie brevetée de Machine Learning (Meta Active Machine Learning) Predictive Objects est la première solution d’intelligence artificielle qui automatise de bout en bout la création et le déploiement de modèles prédictifs. La nouvelle version de la plateforme renforce cette automatisation en implémentant des algorithmes prédictifs qui configurent l’ingestion des données alimentant le calcul des modèles, résultant en un gain de productivité considérable pour les utilisateurs.
“Predictive Objects utilise l’Intelligence Artificielle pour créer les modèles prédictifs, ramenant de plusieurs mois à quelques heures le travail de recherche préalable à l’exploitation de l’Intelligence Artificielle,” indique Benoit Gourdon, CEO de Tellmeplus. “Cette approche permet de travailler en mode itératif et agile, selon le précepte de ‘Fail Fast, Learn Fast’ : tester facilement des hypothèses de travail, prouver ou réfuter des assomptions, et obtenir de la valeur rapidement !”.

Caractérisation métier
Autre nouveauté, Predictive Objects supporte maintenant le tagging des métadonnées, qui ajoute une caractérisation métier aux données des modèles prédictifs. La solution “augmente” ainsi les compétences de l’expert humain en lui fournissant des prédictions et des prescriptions immédiatement actionnables dans des domaines aussi variés que la connaissance client, l’internet des objets ou l’Industrie 4.0.

“Predictive Objects produit des prédictions basées sur le Big Data, transformant ainsi la donnée en décision et en action,” ajoute Benoit Gourdon. “Grâce à l’utilisation d’algorithmes symboliques prenant en compte et restituant les tags métier, les modèles générés sont immédiatement compréhensibles par les métiers, pour une valeur ajoutée immédiate.”

Disponibilité
Predictive Objects v1.2 est disponible immédiatement en version on-premises et en version Cloud dans Google Cloud Platform. Le support d’autres plateformes Cloud est prévu dans les prochaines versions. Les modèles calculés peuvent quant à eux être déployés notamment sur toute plateforme Cloud et sur iOS.