Comment les applications basées sur l'IA/ML alimentées par l'annotation de données améliorent l'expérience client dans tous les secteurs ?

La pandémie a entraîné des défis technologiques, logistiques et économiques pour les entreprises du monde entier, les obligeant à se démener pour s'adapter. Au milieu du chaos, les organisations se sont tournées vers des plateformes de visioconférence telles que Google Meet, Microsoft Teams et Zoom pour rester connectées.

Les technologies de nouvelle génération telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont complété les efforts humains pour tout prendre en charge, de la santé à l'éducation. De même, les entreprises se sont tournées vers ces technologies de nouvelle génération pour rester agiles pendant les changements incertains de l'industrie.

Nous utilisons également des applications AI/ML d'une manière ou d'une autre. Vous utilisez automatiquement les fonctionnalités d'intelligence artificielle tout en commençant la journée avec les smartphones. Il peut être déverrouillé sans entrer de mot de passe ou de code PIN, via une identification biométrique telle que les empreintes digitales, l'iris ou la reconnaissance faciale. En outre, il existe une option pour déverrouiller le smartphone à l'aide d'un schéma contrôlé par l'IA.

Après cela, vous ouvrez d'autres applications comme YouTube. Son système de recommandation utilise l'IA pour fournir le contenu le plus approprié qui vous convient le mieux. Les fonctionnalités de saisie semi-automatique et les résultats de recherche pertinents que vous obtenez lorsque vous naviguez sur le Web sont pilotés par l'IA.

Prenons un autre exemple, si vous faites une erreur en envoyant un SMS à quelqu'un, les erreurs sont corrigées automatiquement plusieurs fois - vous savez qui remercier. Mais vous êtes-vous demandé ce qui alimente ces applications d'IA et de ML que nous utilisons d'une manière ou d'une autre ? Sinon, nous sommes là pour répondre. L'annotation de données est le processus qui alimente ces applications.

Obtenez les bases effacées

Pour que les applications basées sur l'IA/ML donnent un sens aux données, il faut une formation supervisée. Ils doivent être enseignés à l'aide d'ensembles de données correctement étiquetés qui les aident à détecter, identifier et classer différentes choses dans leur environnement. Ainsi, l'annotation des données est le processus d'ajout de balises et d'étiquettes aux ensembles de données d'entrée qui doivent être introduits dans les modèles AI/ML.

Tout comme un enfant apprend ce qu'est un arbre, les modèles intelligents doivent apprendre ce qu'est un arbre. Ils doivent être alimentés avec des ensembles de données étiquetés avec précision qui montrent ce qu'est un arbre. Vous devez également leur apprendre ce qui n'est pas un «arbre». Mais si vous voulez que le modèle intelligent fasse la distinction entre les types d'arbres, vous devrez leur dire quelles sont les différentes variétés d'arbres. Alors seulement il est possible pour le modèle AI/ML de classer s'il s'agit d'un neem ou d'un sapin.

En termes simples, l'IA et le ML apprennent à travers des exemples, tout comme le fait le cerveau humain. Qu'il s'agisse d'un modèle de traitement du langage naturel (NLP) ou d'un modèle basé sur la vision par ordinateur (CV), l'annotation des données est le processus qui les accélère tous. Des ensembles de données étiquetés avec précision aident les algorithmes d'apprentissage automatique à apprendre, évoluer et effectuer efficacement les tâches pour lesquelles ils sont conçus.

Merveilles de l'IA

Des entreprises de différentes tailles adoptent l'IA et le ML à l'échelle mondiale, car elles recèlent un immense potentiel. Les résultats de l'enquête du rapport McKinsey : L'état de l'IA en 2021 sont les suivants : "Les fonctions commerciales où l'adoption de l'IA est la plus courante sont les opérations de service, le développement de produits et de services, ainsi que le marketing et les ventes, bien que les cas d'utilisation les plus populaires couvrent une gamme de fonctions. ”

Voici une liste de quelques applications étonnantes de l'IA et du ML dans différents secteurs et comment l'annotation des données alimente ces applications :

Soins de santé

L'IA associée au ML trouve de nombreux cas d'utilisation dans le paysage de la santé et il vaut mieux dire que l'IA est une aubaine pour le secteur de la santé. Les images médicales telles que les radiographies, les scanners, les IRM, les ultrasons et les TEP sont étiquetées avec précision pour entraîner le modèle d'apprentissage automatique. Ces ensembles de données médicales annotées aident les modèles intelligents à apprendre des cas précédents et à faire des prédictions sur les nouvelles images non étiquetées. Cela aide les professionnels de la santé à diagnostiquer différents types de maladies telles que les infections ou les cancers. La détection de lien entre les codes génétiques, la découverte plus rapide de médicaments et l'imagerie dentaire, la détection des fractures osseuses est également possible grâce à cela.

Détail

L'IA se développe virtuellement et le secteur de la vente au détail n'y fait pas exception. Les détaillants peuvent accroître leur efficacité grâce à une gestion intelligente des stocks, des entrepôts automatisés et l'extraction d'attributs sans augmenter leurs coûts d'exploitation. Pour offrir une expérience client de qualité supérieure, les détaillants utilisent l'IA tout au long de leur cycle de produits et de services, de la fabrication aux interactions avec le service après-vente et tout le reste. Les clients bénéficient d'un grand confort grâce aux caisses automatiques, aux achats personnalisés grâce aux recommandations de produits, à l'amélioration de la recherche visuelle, etc. Cela a également un impact sur leurs ventes actuelles et génère des bénéfices plus importants.

Commerce électronique

L'IA/ML a eu un impact significatif sur le secteur du commerce électronique. Les parties prenantes apprennent à mieux connaître leurs clients en les évaluant selon leurs habitudes d'achat, leurs produits préférés, les modes de paiement utilisés, etc.

Les entreprises peuvent également personnaliser les recommandations d'achat pour leurs clients et détecter les faux avis à l'aide de modèles de processeurs de langage naturel (NLP). Cela améliore leurs résultats annuels et augmente le retour sur investissement. D'autres fonctionnalités avancées telles que les chatbots, le service client automatisé, la recherche visuelle de produits et les fonctionnalités de recherche vocale, toutes alimentées par l'annotation de données, peuvent également être intégrées à leurs plates-formes pour offrir une expérience utilisateur améliorée.

Finance

Les leaders du secteur financier utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour améliorer l'acquisition et la fidélisation des clients, augmenter la génération de revenus, améliorer les relations avec les clients et mieux gérer les risques.

Les assistants virtuels ou les chatbots alimentés par l'IA peuvent travailler 24 heures sur 24 et aider à traiter les requêtes des consommateurs beaucoup plus efficacement. Ils peuvent également vendre et vendre des produits aux clients existants avec des conversations intelligentes, offrir plusieurs options d'achat et, éventuellement, créer des canaux de vente disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 pour les entreprises.

Éducation

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est l'une des incroyables applications réelles de l'IA. Les feuilles de réponses QCM des jours d'école/collège ont été analysées à l'aide de ces appareils. Les technologies de nouvelle génération telles que les réseaux de neurones artificiels offrent une expérience dynamique et aident les étudiants à apprécier ce qu'ils étudient.

Le traitement du langage naturel (NLP) est une autre merveille de l'annotation dans l'apprentissage automatique. En utilisant les modèles basés sur la PNL, les étudiants peuvent facilement traduire leur matériel de cours d'une langue à l'autre. En conséquence, la barrière de la langue est supprimée et les matières et le contenu des cours deviennent facilement accessibles à un large éventail d'étudiants qui peuvent énormément en bénéficier.

Dernières pensées

Les applications basées sur l'IA/ML alimentées par le processus d'annotation des données révolutionnent les entreprises dans différents secteurs et secteurs verticaux. Les données provenant de McKinsey Report: The State of AI in 2021 appuient bien cette affirmation. "Les résultats de l'enquête de 2021 indiquent que l'adoption de l'IA poursuit sa progression constante : 56 % de tous les répondants signalent l'adoption de l'IA dans au moins une fonction, contre 50 % en 2020."

Ainsi, pour faire partie de cette révolution new-age, les entreprises ont besoin d'un support de données pour l'IA et le ML. consulter des professionnels ou collaborer avec des entreprises expérimentées peut vous aider à obtenir de manière cohérente des ensembles de données étiquetés de haute qualité. Alors, c'est le bon moment pour agir !