Jim McGowan, responsable du produit chez ElectrifAi – Série d’entretiens

Jim McGowan est le responsable du produit chez ElectrifAi, ils se spécialisent dans l’extraction de grandes quantités de données disparates, en transformant des données structurées et non structurées chaotiques en informations commerciales actionnables.

Qu’est-ce qui vous a attiré dans le monde de l’apprentissage automatique et de l’IA ?

J’ai rencontré l’apprentissage automatique pour la première fois lors de mes études de doctorat en sciences cognitives. Les systèmes d’IA consistaient principalement à distiller l’expérience d’un expert en un diagramme de flux. Cela semblait intuitivement fonctionner, mais les systèmes sont rapidement devenus trop complexes et n’ont pas tenu leurs promesses. Les petits problèmes pouvaient être résolus, mais les solutions pratiques aux problèmes du monde réel étaient hors de portée. On peut dire que la construction de systèmes pratiques était en soi impraticable. Puis l’apprentissage automatique est arrivé. Cela a tout changé. L’apprentissage automatique a tenu la promesse de l’IA. ElectrifAi tient cette promesse en construisant des solutions pour aider nos clients à mieux gérer leurs entreprises.

ElectrifAi utilise quelque chose appelé IA pratique pour guider les entreprises à faire plus avec les données qu’elles possèdent déjà. Pouvez-vous élaborer sur la façon dont ElectrifAi définit l’IA pratique ?

Nous exploitons les données des clients pour fournir des informations claires et actionnables, pour répondre à des besoins commerciaux réels. Nous les aidons à prendre de meilleures décisions, plus rapidement. L’IA pratique consiste à résoudre un problème commercial réel avec une solution qui fonctionne bien, qui repose sur une compréhension claire des données, qui a un résultat défini, qui s’intègre dans les processus et les outils existants, qui est livré à temps et qui apporte une valeur commerciale considérable. Nous ne demandons pas aux entreprises de remplacer leurs systèmes de données. Nous n’exigeons pas un modèle commercial spécifique. Nous n’avons pas besoin d’un an pour peut-être livrer quelque chose qui est un compromis sur ce que le client a entrepris de faire. Nous fournissons une solution flexible, de haute qualité, qui est simple à utiliser et qui fait très, très bien ce qu’elle est censée faire. C’est l’IA pratique.

Nous nous assurons que chaque solution que nous réalisons atteint les objectifs suivants :

• Le meilleur temps de valorisation
• Le meilleur nettoyage des données
• Les meilleures informations
• Les meilleurs rendements sur investissement

Pouvez-vous donner des détails sur la façon dont ElectrifAi permet aux entreprises d’utiliser cette IA pratique ?

Nous extrayons les données de tous les systèmes – qu’il s’agisse de bases de données développées sur mesure, de solutions hautement personnalisées de grands fournisseurs ou même d’un dump de données d’une application héritée. Nous nettoyons et comprenons ces données, et trouvons des signaux clairs et significatifs dans tout ce chaos. Nous utilisons ensuite l’apprentissage automatique pour extraire des informations précieuses de ces signaux, et enfin, nous indiquons comment agir sur ces informations. SpendAi est un excellent exemple. Nous utilisons l’apprentissage automatique pour nettoyer les données, et encore plus d’apprentissage automatique pour catégoriser 98-99 % des données de tous les systèmes de procurement d’un client. Nous permettons même au client de contrôler cette catégorisation à un niveau granulaire, en quelques secondes, grâce à une interface de glisser-déposer. C’est unique, et incroyablement puissant. Ensuite, nous appliquons un autre groupe d’algorithmes d’apprentissage automatique pour donner une vue claire et simple de l’endroit où les dépenses sont allouées. Nous utilisons l’apprentissage automatique pour analyser les contrats et extraire les clauses clés. Nous appliquons encore plus d’apprentissage automatique pour faire des recommandations spécifiques. Par exemple, un client peut avoir droit à une remise en vertu d’une clause enfouie dans un contrat. Ou ils peuvent surestimer un fournisseur dans une catégorie qui est elle-même à risque financier. Un client peut sous-estimer sa position avec un fournisseur parce que le fournisseur opère sous plusieurs noms et dans plusieurs divisions de l’entreprise. Nous mettons en surface et nettoyons tout cela, afin que le client puisse réduire ses dépenses, augmenter son capital de travail et réduire son risque.

Pouvez-vous discuter de PulmoAi CT, et de la façon dont il peut accroître l’efficacité des radiologues et améliorer les résultats radiologiques ?

PulmoAi CT est un produit d’analyse d’images avancé conçu spécifiquement pour les scans pulmonaires CT. En combinant l’IA pratique, l’apprentissage automatique et la technologie de traitement d’images, PulmoAi CT segmente automatiquement les scans pulmonaires pixel par pixel, sans le flou ou la distorsion rencontrés avec les technologies similaires. Le résultat : des images 3D nettes – permettant l’identification immédiate des indications de tumeurs, de nodules, de COVID-19 et d’autres anomalies. Avec PulmoAi CT, les radiologues peuvent facilement zoomer sur les détails pulmonaires, en les visualisant côte à côte avec les analyses cliniques et les images d’origine. PulmoAi CT quantifie chaque caractéristique pulmonaire avec des métriques précises, y compris la taille de la caractéristique, la morphologie et l’étendue volumétrique. Cela permet un suivi attentif de la progression de l’anomalie, même en présence de multiples morbidités.

PulmoAi CT est une technologie très différente de tout produit sur le marché ou même en laboratoire de recherche. Les résultats sont révolutionnaires. Il n’y a rien de semblable. Ce n’est pas une approche brutale qui nécessite des dizaines de milliers d’échantillons pour fonctionner. PulmoAi CT produit des résultats tandis que d’autres solutions d’IA sont encore à la recherche de données de formation. C’est puissant et cela va changer ce que les radiologues peuvent faire.

Un autre produit d’ElectrifAi est le PulmoAi X-ray qui s’adresse directement à l’utilisation des rayons X dans les zones de crise. Pouvez-vous discuter de cette technologie ?

PulmoAi X-ray s’adresse directement à l’utilisation des rayons X dans les zones de crise aujourd’hui. En s’adaptant aux défis spécifiques de la pandémie, PulmoAi X-ray va plus loin que la distinction entre les poumons sains et les poumons infectés par le COVID-19. La solution basée sur le cloud identifie les différences cruciales entre les patients positifs au coronavirus qui rentrent chez eux et qui se rétablissent en toute sécurité, et ceux qui rentrent chez eux et qui reviennent en ayant besoin d’intubation. Pré-formé sur des scans pulmonaires provenant d’hôpitaux en zones de crise, PulmoAi X-ray utilise des technologies de réseaux de neurones de deep learning pour identifier les anomalies critiques associées au COVID-19. PulmoAi X-ray est unique car il est étroitement ajusté pour répondre au problème que les hôpitaux en zones de crise tentent de résoudre : la quarantaine à domicile fonctionnera-t-elle, ou le patient a-t-il besoin d’hospitalisation ?

Un autre produit est ContractAi qui utilise l’IA pratique, l’apprentissage automatique et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour lire, analyser et comparer automatiquement les contrats à travers l’entreprise. Pouvez-vous discuter de ce produit et des meilleurs cas d’utilisation pour celui-ci ?

ContractAi est conçu pour les utilisateurs qui interagissent avec les contrats dans un rôle opérationnel quotidien. Par exemple, ContractAi aide les personnes d’un groupe de procurement qui analysent les dépenses par rapport aux accords avec les fournisseurs. Récemment, avec le choc économique dû au COVID-19, le logiciel aide les entreprises à comprendre tout avantage qu’elles pourraient avoir pour sortir des contrats avec les fournisseurs. Lorsque cette capacité est connectée à notre produit SpendAi, on peut immédiatement comprendre l’impact financier de cet avantage. L’un des plus grands avantages de la technologie est qu’elle fonctionne avec des données de contrat dans n’importe quel format – il n’y a pas d’entrée manuelle et aucun format spécifique n’est requis. Un autre avantage est que la technologie est spécifiquement conçue pour les utilisateurs qui utilisent des contrats dans un rôle opérationnel. Beaucoup des technologies de traitement de contrats existantes sont conçues pour les avocats, qui ont un ensemble différent de préoccupations.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur ElectrifAi ?

En tant qu’entreprise mondiale d’apprentissage automatique, nous avons une vue unique sur la façon dont les différents marchés se développent et utilisent l’apprentissage automatique. L’un des avantages de cette vue est notre capacité à comprendre comment les capacités d’apprentissage automatique (ML) peuvent être traduites d’une géographie et/ou d’un marché vertical à un autre pour aider à résoudre des problèmes importants.

Par exemple, nous avons passé des années à aider les entreprises à travers le monde à engager leurs clients en utilisant la science des données. Nous avons maintenant utilisé cette expertise pour aider l’industrie de la santé aux États-Unis à engager les patients, en aidant à redémarrer les soins de santé et en faisant revenir les patients à l’hôpital pour des interventions chirurgicales électives critiques.