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Carrières en ingénierie : rendre l’IA accessible
Peu à peu, travailler plus intelligemment et plus rapidement signifie développer des logiciels plus intelligents en mettant l’accent sur les options d’IA pour améliorer l’apprentissage machine, augmenter l’automatisation et produire des prédictions plus rapides et plus précises.
Libérer les avantages de l’intelligence artificielle est au cœur des préoccupations de l’Advanced Technology Group (ATG) de ServiceNow, un groupe d’innovation centré sur le client fondé en août 2020. Il compte près de 250 employés à Montréal, au Québec ; à Toronto, dans l’Ontario ; à Santa Clara, en Californie et à Hyderabad, en Inde.
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« Ce qui m’a attirée, c’est l’idée de développer l’IA et de la rendre accessible aux entreprises et aux particuliers qui ne disposent pas de l’installation, des ressources ou de l’expertise nécessaires pour l’utiliser », explique Parmida A., scientifique en recherche appliquée à l’ATG.
Valérie B., directrice des programmes scientifiques et de recherche de l’ATG, déclare qu’il y a actuellement « un vif intérêt » pour ce que le groupe peut apporter. « Il s’agit de trouver comment simplifier les choses complexes pour les personnes qui ne sont pas du métier », explique-t-elle.
Selon Valérie B., l’attribut le plus important de l’ATG est de savoir ce qui va se passer dans cinq ans et de déterminer comment l’intégrer dans les produits.
Les objectifs de l’ATG pour 2021 sont les suivants :
- Bénéficier d’une présence efficace sur le marché pour ServiceNow en tant qu’acteur crédible de l’IA
- Assurer la réussite des clients pour l’IA grâce aux workflows
- Rendre la Now Platform viable pour une IA leader sur le marché
- Mettre en place un modèle d’engagement efficace au sein de ServiceNow et offrir des innovations à nos clients
Laissez parler les technologies d’IA
L’ATG rend l’IA accessible, entre autres, via l’apprentissage actif bayésien (BaaL). Il est actuellement en open source et disponible sur GitHub.
Des tonnes de données étiquetées sont nécessaires à l’IA pour former un modèle d’apprentissage machine et lui permettre de faire des prédictions. Ce processus d’étiquetage peut inclure des centaines de milliers d’échantillons et est très coûteux. Cela empêche de nombreuses entreprises d’essayer l’IA.
Le BaaL interroge uniquement les échantillons qu’il juge les plus efficaces pour la formation du modèle plutôt que d’étiqueter des sélections aléatoires. Ainsi, l’ensemble de la procédure est plus efficace, plus intelligent et, au final, moins coûteux.
Parmida A. affirme que c’est une solution gagnant-gagnant aussi bien pour les utilisateurs finaux que les développeurs. « Le BaaL identifie à l’avance les modèles dans les données, en indiquant à l’utilisateur final les classes qui ont besoin de plus de données ou qui présentent davantage de perturbation », explique-t-elle. « Plutôt que de se plonger dans le réglage des paramètres et l’amélioration de la formation, les développeurs peuvent utiliser le BaaL pour se former plus efficacement. »
Une autre technologie innovante de l’ATG s’appelle Document Intelligence, ou « Doc Intel ». Conçu pour les marchés qui ont toujours exigé une multitude de documents papier, tels que les compagnies d’assurance, Doc Intel utilise la reconnaissance de caractères optimale (OCR) par l’IA pour scanner d’importants volumes de documents par voie électronique et détecter le texte en question, éliminant ainsi le besoin en saisie manuelle des données et en localisation. Cela libère des ressources pour les tâches à forte valeur ajoutée.
« Grâce à Doc Intel, nous utilisons les technologies émergentes de l’IA pour fournir aux industries le bureau digital promis il y a 20 ans », explique Daniel T., développeur IA dans l’ingénierie ATG. « C’est très intéressant de découvrir les dernières nouveautés les plus excitantes en matière d’OCR et la manière dont elles résolvent les problèmes et nous font gagner en efficacité. »
L’ATG se concentre sur la création d’expériences d’IA attractives qui alimentent des solutions de workflow intelligentes. Elles sont basées sur six domaines :
- Interaction de langage
- Renseignements sur les tickets
- Planning
- Console IA
- Automatisation et découverte
- Données en tant que service (DaaS)
L’importance de la collaboration
L’équipe Doc Intel est composée de membres des équipes chargées de la vision, de la gestion de produits et de l’équipe responsable de Nagini, l’initiative qui permet l’utilisation de la production en langage Python (ServiceNow utilise Java).
« En fin de compte, chaque équipe doit s’assurer qu’elle comprend ce que font les autres pour garantir que nous réussissons à fournir les meilleures options d’IA », explique Daniel T.
Valérie B., qui dirige un groupe d’environ 30 employés, affirme que la collaboration est essentielle pour que les chercheurs de différents domaines soient conscients de ce qui se passe dans tous les domaines connexes. « Ils doivent savoir ce qui est faisable, dans quelle direction vont les choses et où en est la concurrence », explique-t-elle.
L’ATG est bien équipé pour cela. « Notre groupe de recherche est très réputé dans le domaine, chacun travaillant sur différents aspects au sein de l’IA », explique Parmida A. « Nous avons des experts en séries chronologiques, en vision informatique, en apprentissage actif, en traitement du langage naturel, pour n’en citer que quelques-uns. »
Une longueur d’avance
Comment l’ATG garde-t-il une longueur d’avance en matière d’IA ? Les clés sont les suivantes : continuer à identifier les avancées et les tendances futures, maintenir un contact étroit avec les communautés universitaires, repousser les limites, et attirer et retenir les meilleurs talents.
« Il est important de noter que l’IA diffère du développement de logiciels traditionnels », ajoute Valérie B. « Elle est le résultat de l’expérimentation, et nous ne savons pas nécessairement ce qui va se passer lorsque nous expérimentons. Nous ne disposons pas de toutes les réponses, mais nous avons les personnes et les ressources nécessaires pour les trouver. C’est ce qui la rend passionnante. »
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