directeur d’INCEPTIVE
Inceptive est un cabinet d’ingénierie et de conseil en intelligence artificielle, qui développe et industrialise des modèles IA pour ses clients, avec une offre couvrant toute la chaîne de valeur de l’entreprise et des applications variées dans de nombreux secteurs…
La présence du cluster MIAI (Multidisciplinary Institute for Artificial Intelligence) et de l’ENSIMAG, école d’ingénieurs du groupe INP, jouent un rôle essentiel pour nous comme pour l’ensemble du territoire de Grenoble Alpes.
Pouvez-vous nous décrire l’activité de votre entreprise ?
Inceptive est un cabinet d’ingénierie et de conseil en intelligence artificielle créé en novembre 2017. L’entreprise développe et industrialise des modèles d’IA pour ses clients. Cette offre de service peut se décliner sur toute la chaine de valeur d’une entreprise, les cas d’usage sont donc très variés.
En parallèle de cette activité de conseil, inceptive a développé ses propres outils internes afin de fabriquer et développer de nouveaux modèles d’intelligence artificielle.
Nous avons également conçu Robo Fabrica, une plateforme SaaS de chatbot. Elle fonctionne avec des technologies appelées scénarios conversationnels. Ce ne sont pas des technologies complexes de type chatGPT mais elles consomment peu d’électricité, et les risques d’hallucination sont quasi inexistants. Cette plateforme gère d’ores et déjà 2,5 millions de conversations par an. L’INPI, le Ministère de la santé ou encore un courtier en assurance comptent parmi les clients de cette plateforme. La solution de chatbot que nous proposons garantit la souveraineté des données de nos clients.
Quels sont les partenaires clé de votre réussite ?
La présence du cluster MIAI (Multidisciplinary Institute for Artificial Intelligence) et de l’ENSIMAG, école d’ingénieurs du groupe INP, jouent un rôle essentiel pour nous comme pour l’ensemble du territoire de Grenoble Alpes. L’ENSIMAG propose des enseignements pluridisciplinaires et forment des experts de la science de la donnée (data scientist) que nous recrutons. Grâce au MIAI et au travail admirable de son directeur Eric Gaussier, il y a ici une véritable émulation à Grenoble Alpes qui génère de très nombreux articles de très haut niveau.
Nous avons également établi un partenariat stratégique avec OCI, une ESN alsacienne de 1 500 salariés avec une couverture nationale. Bien que leur offre soit très riche dans le domaine de l’informatique, notre expertise en intelligence artificielle est en développement est parfaitement complémentaire. Fort de ce partenariat, nous avons mis en place un processus de co-commercialisation : lorsque OCI identifie une opportunité d’IA chez l’un de ses clients, elle nous sollicite. Nous sommes alors en mesure de présenter notre offre d’expertise en IA, d’orienter le client vers les dispositifs d’accompagnement de la BPI France (Banque Publique d’Investissement) et de structurer des projets IA solides et finançables. Le « label BPI » associé à ces projets facilite considérablement l’obtention de financements bancaires complémentaires.
Comment définiriez-vous l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est un domaine complexe et mouvant et nous préférons utiliser les termes de système d’intelligence artificielle. Cette technologie a connu un essor spectaculaire grâce à l’augmentation de la puissance de calcul et à la disponibilité massive de données. L’arrivée de ChatGPT l’a popularisée. L’IA est une technologie qui permet de programmer différemment. La programmation « classique » transcrit des règles connues en langage codé. L’IA propose une autre façon de programmer lorsque les règles sont complexes, inconnues et les paramètres trop nombreux. On demande au système d’IA de trouver la règle à partir de données d’entrainement ou données d’apprentissage. Les deux grands usages de l’IA c’est d’une part la classification et d’autre part la prédiction. Par exemple dans l’industrie, la classification sera utilisée pour le contrôle qualité des pièces fabriquées, la prédiction pour la maintenance prédictive.
Quels sont les défis qu’une entreprise doit anticiper si elle envisage d’investir dans des briques technologiques basés sur de l’IA ?
Il est essentiel de souligner que la réussite d’un projet d’intelligence artificielle repose en grande partie sur les données. Une collecte et une structuration rigoureuses des données sont indispensables pour obtenir des résultats fiables.
Les données d’apprentissage nécessaires pour entrainer un système IA sont des éléments essentiels de la performance du modèle. Plus on agglomère des données, plus les possibilités de prédiction sont importantes. La qualité des données fournies par nos clients est un autre élément fondamental. Les données récoltées par les entreprises ont donc beaucoup de valeurs ; la data, c’est une information mais aussi le reflet d’un savoir-faire.
Comment aidez-vous les entreprises à relever les défis de l’IA ?
Bpifrance propose une aide particulièrement intéressante avec le programme IA Booster France 2030. Ce dispositif finance à 50% un audit complet et la mise en œuvre de la solution IA.
Nous démarrons donc par une première phase d’audit des données métiers et une immersion de quelques jours au sein de l’entreprise. En 30 jours, nous élaborons une feuille de route personnalisée et priorisons les projets les plus prometteurs en fonction de critères rigoureux (R.O.I, besoin en données, risque technologique et coût). Cette phase préalable apporte un regard neuf à l’entreprise et permet d’établir une relation de confiance.
Si le projet est validé, nous développons la solution d’intelligence artificielle : le client nous confie une partie de ses données, nous élaborons le modèle, mesurons sa performance chez le client avec des tests à l’aveugle (avec des données non utilisées dans l’élaboration du modèle). Si le modèle est fiable et validé, nous l’intégrons au système d’information de l’entreprise. Ce sont des missions qui durent entre 4 et 12 mois, rarement plus d’un an.
Dans tous nos projets, nous privilégions la personnalisation, (chaque solution est adaptée aux besoins spécifiques de chaque client), la confidentialité des données, nous mettons en œuvre des mesures rigoureuses pour protéger les informations sensibles, et l’éthique (où nous nous assurons que l’IA est utilisée de manière responsable pour la société).
Quelles sont les bénéfices de l’IA pour le monde économique ? Les systèmes d’IA ont-ils plus d’impact dans certains secteurs que d’autres ?
Pouvez-vous illustrer avec des exemples concrets ?
Nous adressons une grande diversité de secteurs et d’acteurs et sur des cas d’usage très différents car les bénéfices de l’IA sont multiples : amélioration de la productivité et de la qualité, réduction des coûts, augmentation de la satisfaction client… L’IA permet aux entreprises de gagner en compétitivité et de se différencier et permet aux acteurs publics de libérer le personnel de certaines tâches répétitives pour consacrer du temps humain à des tâches à plus grande valeur ajoutée.
Dans le secteur agricole, nous avons mis au point un outil d’analyse comparative des rendements agricoles accessibles à tous les membres d’une coopérative (notre client). Avec l’utilisation des modèles IA, les agriculteurs ont accès en quelques secondes à des analyses statistiques personnalisées et poussées. Dans le secteur de l’Énergie, nous avons développé, pour l’Etat du Monténégro, un modèle prédictif visant à optimiser la gestion des échanges énergétiques avec ses 4 pays voisins, contribuant ainsi à stabiliser les prix et à réduire l’impact environnemental de la production d’énergie. Dans le domaine de l’Éducation, nous participons actuellement à un projet européen Erasmus + visant à créer un outil interactif basé sur l’IA. Il propose des jeux de rôle immersifs simulant des situations professionnelles conflictuelles, et ce dans le but d’améliorer les « soft skills » des étudiants. Dans le secteur public, nous avons mis en place des chatbots pour les mairies, permettant aux citoyens d’obtenir des réponses rapides aux questions administratives les plus récurrentes et permettant au personnel de mairie de libérer du temps pour un accompagnement et des conseils plus qualitatifs…
Dans l’Industrie, l’implémentation de l’IA touche des domaines très variés, allant de la production à la gestion commerciale. Elle permet notamment de mettre en œuvre une maintenance prédictive (anticipation des pannes et optimisation des opérations de maintenance), améliorer le contrôle qualité (grâce à la vision par ordinateur ou computer vision, les défauts de fabrication sont détectés en temps réel et non sur des lots), optimiser l’usage de l’information stockée et interne à l’entreprise (les grands modèles de langage permettent de créer des bases de connaissances accessibles à tous les employés, facilitant ainsi le partage d’informations et la résolution de problèmes). L’IA permet aussi d’assister les services supports et commerciaux (l’IA peut générer des résumés personnalisés de l’historique client à partir des échanges de mail, segmentation de la clientèle, automatisation des tâches répétitives, aide à la rédaction de devis … ), former des employés (chatbots internes pour répondre aux questions des employés et leur fournir une formation personnalisée), créer du SAV personnalisé (l’IA génère de la documentation technique personnalisée pour chaque produit, facilitant ainsi l’installation et la maintenance).
Dans un contexte où la protection et la qualité des données personnelles est devenue un enjeu majeur, quelles garanties offrez-vous ?
Nous assurons la confidentialité et la souveraineté des données de nos clients en les traitant exclusivement sur des infrastructures situées en France. Nos modèles d’IA sont entraînés sur des données strictement anonymisées et ne sont pas réutilisés pour d’autres projets. Nous avons mis en place un cadre contractuel robuste, en collaboration avec des juristes spécialisés en propriété intellectuelle, afin de garantir la protection des données et des modèles générés. Cette approche, que nous avons adoptée dès 2018, nous positionne comme un acteur de référence en matière de respect de la réglementation et des enjeux liés à la souveraineté numérique
Nous tentons de détecter très rapidement les problèmes liés à la qualité ou l’organisation des données. C’est l’un des objectifs du diagnostic. Dans certains projets, nous avons proposé d’ajuster les protocoles de collecte. Cela peut passer par une augmentation de la fréquence des mesures, une standardisation des capteurs ou une optimisation des formulaires : nous travaillerons en étroite collaboration avec le client pour mettre en œuvre ces améliorations.
