"Al principio, Digitalent era una empresa de consultoría que trabajaba con grandes cuentas en materia de BI", explica Pascal Corrotti, director general adjunto de Digitalent. Tras su lanzamiento en 2015, la empresa se transformó en un editor de software sin código centrado en la inteligencia artificial y hoy emplea a una treintena de personas. “Después de dos años de I+D, creamos MIA (Artificial Intelligence Engine), para apoyar a las empresas en sus proyectos de datos y democratizar la inteligencia artificial”, continúa el directivo. Si la plataforma está disponible en modo SaaS (compatible con AWS, Azure y Google Cloud) y on-premise, este administrador especifica que casi todos los clientes eligen una instalación in situ. "Tenemos una arquitectura de microservicios, Dockerized, que es de gran interés para nuestros clientes porque no hay problema de ampliación".
La plataforma local MIA. (Crédito: Digitalent)
MIA incluye varias características clave. Nos encontramos así con un sistema de limpieza de datos para evaluar automáticamente su calidad y mejorarlos, un sistema de enriquecimiento de datos basado en una base de datos de código abierto y una herramienta de visualización que lo respalda todo. el proceso de predicción a partir de información seleccionada. Con su plataforma, Digitalent promete la aceleración de los proyectos de análisis de datos, la fiabilidad de los datos o la optimización de la toma de decisiones gracias a los análisis predictivos, una característica específica de la plataforma.
Una herramienta sin código adecuada para todos, “desde pequeñas empresas hasta grandes cuentas”
Como señala el director general adjunto de Digitalent, “la ausencia de código aporta fiabilidad” a esta plataforma que se puede utilizar con unos pocos clics de forma “plug and play”. Una gran ventaja para simplificar el manejo de la herramienta por parte de los usuarios sea cual sea su perfil, especialista en datos o profano. “La profesión tiene dificultades para intercambiar con expertos y no-code brinda apoyo. Por tanto, las empresas disponen de un modo automático, mientras que los científicos de datos pueden aprovecharlo para realizar más pruebas más rápidamente. Si lo desean, también tienen acceso a un modo automatizado con ajustes más precisos”, explica Pascal Corrotti.
Digitalent también se dirige a empresas de todos los tamaños, “desde pequeñas empresas hasta grandes cuentas”, para utilizar la herramienta. La editorial cuenta entre sus referencias con empresas como Accor, Axa, EDF, RATP, Rue du commerce, Société Générale e incluso Vinci. Y si este último ofrece más de 60 algoritmos automáticos y de aprendizaje profundo para garantizar su funcionamiento, es en particular gracias a la colaboración establecida con diferentes escuelas, entre ellas el laboratorio Polytechnique y la Universidad de Berkeley.
Berkeley, campo de pruebas para MIA
“Berkeley ayuda en el aspecto educativo/pedagógico de MIA”, indica Pascal Corrotti. Gracias a esta colaboración, la universidad californiana ofrece a sus estudiantes la oportunidad de aprender sobre inteligencia artificial, en particular en el campo del procesamiento y análisis de datos. La herramienta está disponible para estudiantes de maestría y profesores del Berkeley Fisher Center for Business Analytics. Detrás de esta asociación, Digitalent y la universidad esperan lograr varios objetivos. En primer lugar, existe el deseo de estudiar los impactos de las soluciones sin código para el desarrollo de análisis más rápidos, sostenibles y accesibles. Se trata también de democratizar los usos de la IA entre los estudiantes destinados a funciones de apoyo en las empresas. Por último, Digitalent quiere desarrollar el acceso a la IA para poblaciones más amplias, satisfaciendo así la necesidad de diversidad e inclusión en el campo de la analítica.
Por ello se organizan varias sesiones, en grupos de 30 o 60 personas, para educar sobre la IA. Durante esta iniciación, los estudiantes desarrollan varias habilidades: la formulación de cuestiones empresariales relacionadas con los datos y la IA, mejorando su pensamiento sobre los sesgos, la elección de los datos, los impactos de la aplicación de algoritmos y finalmente la evaluación de los beneficios esperados. “Gracias a los perfiles muy diferentes de los usuarios, especialmente jóvenes y estudiantes, la asociación permite demostrar que gracias a la inteligencia artificial sin código, el campo de la analítica puede convertirse en un negocio central accesible a todos sin conocimientos previos en TI. » comenta Gauthier Vasseur, director ejecutivo del Berkeley Fisher Center for Business Analytics.
Una descripción general de la plataforma y el panel de MIA. (Crédito: Digitalent)
La integración con ChatGPT y Bard está prevista próximamente
Otras escuelas utilizan la plataforma, como la Universidad de Stanford (California), EM Lyon. Los profesores de Berkeley también planean presentar MIA en la Universidad Assas de París. Para Pascal Corrotti, este trabajo experimental es tanto más importante cuanto que en futuras versiones se tendrán en cuenta los comentarios de diferentes usuarios. En última instancia, el objetivo es publicar dos versiones por año. El subdirector general de Digitalent también espera avanzar hacia una mayor explicabilidad “en forma de informe”, pero también conectar MIA con ChatGPT y Bard “para tener una apertura sobre la IA generativa” con disposiciones en la herramienta. 'una biblioteca de indicaciones.
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