Même si de nombreux journaux spécialisés annoncent l'IA comme la prochaine grande révolution technique, son intégration au sein des différents domaines métiers est loin d'être évidente. L'un des meilleurs exemples de ces difficultés concerne le champ médical où le nombre conséquent de publications scientifiques, ouvrant la voie à l'utilisation du machine learning, doit être mis au regard des mises en applications dans l'industrie éparses et parfois sans réelle utilisation.

Les projets où Makina Corpus a pris charge l'intégration d'une ou plusieurs méthodes de machine learning ont amené nos experts à se confronter à ces difficultés. Les quatre articles de cette série sont une synthèse des réflexions et des solutions qu'ils ont élaborées pour répondre à cette problématique. Nous espérons qu'elles vous intéresseront également.

Sommaire

1. Introduction : Ces innovations qui permettent à l'IA de sortir des laboratoires
2. Vers une intégration réaliste des IAs au sein d'applications métiers
3. Permettre à une IA de s'adapter
4. Alléger les besoins en données
5. Un cas concret