Kairntech : quand l’IA part à la conquête du langage naturel

De la Vision au Langage…

L’IA a franchi un véritable cap en 2012 dans le domaine de la Vision avec de nombreuses applications industrielles à présent implémentées dans les secteurs de l’imagerie médicale, du transport… Dans le domaine du Langage, l’année 2018 a marqué un tournant pour l’IA grâce à de nombreuses avancées technologiques : la performance accrue des algorithmes et des modèles de langage pré entrainés, l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul….

Reste un point critique dans le développement de l’IA et du machine learning : la disponibilité de jeux de données d’entrainement. En effet, toute IA a besoin d’exemples et de contre exemples pour apprendre et devenir auto-apprenante. Contrairement au monde académique, ces jeux de données dans le domaine du langage n’existent pratiquement pas dans l’entreprise où 80% des données sont non structurées (texte, audio…) ce qui rend inexploitables les algorithmes d’IA.

…l’importance des jeux de données pour l’IA

C’est sur cette faille qu’Olivier Terrier et Vincent Nibart, forts de plus de 20 ans d’expérience en R&D (IA, traitement du langage naturel et développement logiciel), entendent bien surfer en proposant à leurs futurs clients d’industrialiser la création de leurs jeux de données pour leur appliquer des services IA à forte valeur ajoutée.

« Nous aidons les entreprises à industrialiser la production de jeux de données de qualité en vue de construire et déployer des solutions d’automatisation de processus documentaires. En effet, chez Kairntech, nous pensons que chaque jeu de données constitue un nouveau produit ou service d’IA permettant de générer de nouvelles sources de revenus ou des gains de productivité pour l’entreprise. », souligne Vincent Nibart.

Nos deux cofondateurs et leurs associés, aux compétences variées (R&D, développement, commerce et finance), visent aussi bien les grands groupes que les startups ou les fournisseurs de contenus. Leur ambition : aider leurs clients à déployer des applications d’IA centrées sur la donnée et combinant traitement du langage et bases de connaissance : fédération & découverte de contenu, assistant de rédaction, système d’aide à la décision, système de question & réponse…