Richard Boyd, co-fondateur et PDG de Tanjo Inc – Série d’entretiens

Richard Boyd est un entrepreneur, auteur et conférencier sur une gamme de sujets allant de l’éducation aux soins de santé, en passant par les mondes virtuels, les jeux vidéo, l’apprentissage automatique et les interfaces homme-ordinateur. Au cours de trois décennies, Richard a dirigé ou contribué à la création de certaines des entreprises et services technologiques les plus innovants dans plusieurs industries, notamment en fondant et en dirigeant quatre entreprises dans la région du Research Triangle Park en Caroline du Nord. Richard a vendu sa dernière entreprise à Lockheed Martin (LMT ) et est resté en poste en tant que directeur des Virtual World Labs.

Richard est co-fondateur et PDG de l’entreprise d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique Tanjo Inc, basée dans la région du Research Triangle Park en Caroline du Nord.

Vous avez travaillé sur la réalité virtuelle depuis les années 90, et en 2001, vous avez co-fondé 3Dsolve. Quels étaient certains des premiers projets sur lesquels 3Dsolve a travaillé ?

Le premier projet le plus impactant pour 3dsolve a été d’aider le Commandement de l’armée de l’air des États-Unis à apprendre à utiliser l’apprentissage par simulation pour les opérations tactiques de petites unités. Nous avons créé le premier cours d’instruction multimédia interactif (IMI) de niveau 4 pour l’armée qui a passé la validation de TRADOC. C’était essentiellement utiliser la valeur de la « pratique en toute sécurité dans un environnement 3D entièrement simulé pour les unités au sol ». Le premier cours était de plus de 100 heures d’instruction dans un monde de jeu 3D collaboratif pour le 25B10 MOS (spécialité militaire) pour les communications.

Nous envoyions des soldats en Afghanistan et en Irak à l’époque et les formions pour travailler dans les centres d’opérations tactiques numériques (DTOC) alors que nous n’avions pas de DTOC aux États-Unis pour les former. 3Dsolve s’est rendu à Fort Hood, Fort Gordon et divers autres installations pour trouver du matériel, rencontrer des experts en la matière et construire les DTOC virtuels où les soldats pourraient s’entraîner. Les résultats de la validation ont déterminé que les soldats utilisant cette méthode étaient formés en moins de temps et avec un niveau de connaissance plus élevé (et des taux de passage de classe) que dans les méthodes de classe utilisées auparavant. Je considère cela comme le début de l’industrie des jeux sérieux.

Je siégeais également au conseil consultatif ADL (Apprentissage distribué avancé) où les normes pour le contenu d’apprentissage réutilisable ont été créées. J’ai travaillé avec Phillip Dodds sur les normes 3D pour SCORM (Modèle de référence d’objet de contenu partageable). Remarque : Phillip était l’homme qui jouait de l’orgue dans le film de Spielberg Rencontres du troisième type.

Je siégeais également à un autre organisme de normalisation international appelé 3DIF, présidé par Intel (INTC ) et Boeing, où nous avons créé une norme ECMA internationale du même nom pour les formats d’échange 3D. L’idée était de capturer enfin toute la valeur des modèles 3D CAD construits pour tout ce qui est fait dans le monde et de la traduire pour une utilisation dans les jeux sérieux et les documents techniques 3D. Cela vit toujours dans Adobe Acrobat et d’autres plateformes.

Nous avons continué à travailler avec des casques et divers périphériques de réalité virtuelle, en collaborant avec des pionniers de l’industrie tels que Warren Robinett, le Dr Fred Brooks, Alan Kay et d’autres. Mon co-fondateur David Smith a créé une plate-forme open source entière avec Alan Kay appelée OpenCroquet, qui vit toujours aujourd’hui.

Comment votre vie a-t-elle changé après que Lockheed Martin ait acquis 3Dsolve en 2007 ?

L’un des autres projets pionniers sur lesquels nous avons travaillé à 3Dsolve et qui a conduit Lockheed à nous acheter était une simulation d’un sous-marin de classe Los Angeles. À l’époque, la marine mettait encore tout un navire de côté pour la formation. Nous avons fait progresser l’idée de « simulation de navire total », en reproduisant l’ensemble du sous-marin dans un environnement de jeu multijoueur. Nous avons utilisé le moteur Unreal d’Epic Games et avons vraiment transformé la formation pour ces navires. Chez Lockheed, nous avons créé des simulations de destroyers, du Littoral Combat Ship ainsi que de tous les sous-systèmes.

C’était un défi au début de passer d’une entreprise de technologie de jeux à une entreprise de défense avec des couches supplémentaires de surveillance et de rapports. Nous avons appris à créer notre propre réalité. J’ai formé une organisation informelle appelée Virtual World Labs et l’ai modelée sur les fameux Skunkworks de Lockheed Martin en Californie. En fait, les Skunkworks sont devenus membres de VWL. Nous avons appris la première année que chaque fois que vous proposez une proposition de brevet, vous obtenez un chèque, et un autre lorsqu’il est accordé. Donc, c’est devenu notre programme d’incitation. Nous passions notre temps à inventer des choses en AR, VR et IA. À la fin de mon séjour de cinq ans et demi, nous avions accumulé plus de 100 demandes de brevet dans un petit groupe d’environ 40 personnes.

L’un des programmes les plus amusants et les plus pertinents était la création du cadre de monde virtuel du DOD. Nous avions participé à plusieurs exercices de guerre conjoints à grande échelle et avions vu les frustrations dues au manque d’interopérabilité entre les systèmes propriétaires qui devaient fonctionner ensemble dans ces grands exercices de simulation en direct, constructifs et virtuels. Notre première réaction a été que c’était un problème résolu… C’est appelé Internet ! Si la communauté d’acquisition pouvait simplement faire en sorte que tout le monde adhère aux services Web, nous pouvons construire de meilleurs systèmes de formation intégrés. Et WebGL venait de passer l’examen du World Wide Web Consortium. Le moment était venu pour un changement dans les affaires habituelles. Le Pentagone a publié une demande de proposition pour un « cadre de monde virtuel commun » pour une simulation intégrée. Le chef de ce programme au Pentagone était un pilote de l’armée de l’air créatif nommé Frank Digiovanni. Nous l’appelions D9. Il me rappelle beaucoup les histoires du colonel John Boyd qui a poussé à la destruction créative de nos programmes de chasseurs et de réflexion dans l’armée de l’air.

Le problème était que D9 nous a explicitement dit à son équipe d’acquisition qu’il ne voulait « aucune entreprise comme Lockmart » pour construire ce nouveau cadre. Mais David et moi sommes allés là-bas avec la liste habituelle d’environ 17 fournisseurs qui ont présenté une offre pour le programme et nous l’avons gagné. Nous avons appris plus tard que tout le monde else se présentait avec une solution propriétaire et essayait d’amener le gouvernement à l’adopter. Nous sommes arrivés pour notre présentation verbale au bâtiment Reagan à Washington avec rien, mais nous avons dit que la réponse à ce problème profond se trouve dans l’architecture de l’Internet. Nous avons dit que nous pouvions le concevoir en quelques mois et avoir un prototype fonctionnel en six mois. Nous avons également dit qu’il devait être open source. Nous avons gagné « main dans la main » selon D9, car notre approche était si fraîche et différente et « hors des sentiers battus ».

Quand je suis retourné à Orlando pour expliquer cette nouvelle victoire à la direction de notre division Lockheed Martin, j’ai été un peu rappelé à l’ordre. On m’a félicité, mais ensuite on m’a demandé à propos de la partie open source. « Qu’est-ce que cela signifiera pour notre entreprise de simulation constructive existante ? » m’a-t-on demandé. Ma réponse – « Oh, cela la perturbera complètement ». Il y a eu une pause, puis la question inévitable « Alors, comment allons-nous gagner de l’argent ? Quel est le modèle économique ? » Ma réponse – « Les modèles économiques seront légion ». Je savoure encore les regards confus que cette réponse a évoqués. J’ai passé en revue toutes les façons dont Red Hat a réussi à construire une entreprise de plusieurs milliards de dollars sur le dos de logiciels gratuits, mais je ne pense pas qu’ils aient jamais été à l’aise avec la perturbation.

Mon titre à l’époque était directeur de la technologie émergente et perturbatrice, ainsi que chef architecte des Virtual World Labs. J’ai travaillé pendant l’année suivante pour essayer de faire en sorte que Lockheed adopte plus d’auto-perturbation et de destruction créative de Schumpeter. J’ai décrit l’innovation dans les grandes entreprises comme Lockheed comme étant similaire à l’accouchement. Les gens aiment l’idée d’avoir des enfants. C’est bon pour la société et très gratifiant. Les enfants sont notre avenir. Mais à travers la mauvaise lentille, les enfants peuvent également être considérés comme des parasites. Dès qu’ils prennent pied dans l’utérus, ils commencent à prendre des ressources. Si ce n’était pas pour les conditions protectrices de l’utérus, les anticorps de la mère viendraient détruire le bébé. L’innovation chez Lockheed était comme ça. Tout le monde veut et parle d’innovation, mais personne ne veut sacrifier ses ressources pour cela lorsque le rendement est si loin.

Pendant votre séjour chez Lockheed Martin, l’un des brevets que vous avez co-écrits ressemble à quelque chose sorti d’un film de science-fiction, appelé le holodeck. Qu’est-ce exactement que le holodeck ?

En 2009, j’ai été invité à Los Angeles par James Cameron pendant la production de son film Avatar. Nous avions travaillé avec Jim auparavant (sur « L’Abîme ») et il voulait me montrer sa nouvelle caméra 3D qu’il avait inventée avec Vince Pace (que nous connaissions également de « L’Abîme »). Mais la chose qui m’a vraiment captivé, c’était le plateau virtuel à l’intérieur du grand hangar d’avion Hughes. J’ai passé beaucoup de temps là-bas avec un petit écran plat et je me promenais dans le monde virtuel de Pandora. J’en ai écrit pour le Armed Forces Journal et j’ai conçu avec David Smith l’idée de construire un grand champ de bataille d’entraînement virtuel de la taille d’un terrain de football. À l’époque, nous travaillons sur un programme appelé Future Immersive Training Environment (FITE) pour les Marines. Dans ce programme, le marin portait un ordinateur portable sur son dos et le headmount. Tout cet équipement supplémentaire a vraiment causé des inquiétudes quant à la formation négative. Je n’oublierai jamais le premier sergent qui l’a mis et a dit : « Nous devons nous entraîner comme nous combattons, n’est-ce pas ? » et puis il s’est jeté au sol et a roulé, écrasant tous les éléments électroniques en morceaux inutiles. Le concept de Holodeck était plus comme le Volume de James Cameron pour le tournage ; où les acteurs ont des costumes de suivi de lumière et toute l’instrumentation est autour d’eux. L’affichage monté sur la tête était toujours nécessaire mais était sans fil et léger. Plus comme l’Oculus Quest d’aujourd’hui. Nous avons même trouvé un moyen de le faire à l’extérieur, sous la lumière du soleil.

En 2015, vous avez écrit que nous ne devrions pas nous inquiéter trop du fait que les machines prennent le contrôle, mais plutôt essayer de trouver le bon équilibre entre les humains et l’automatisation pour optimiser les résultats. Pensez-vous toujours que la société est trop inquiète à propos de l’IA ou des machines qui prennent le contrôle ?

Je pense que lorsque de très brillants gens avec une abondance d’expertise dans ce domaine (comme Ray Kurzweil, Stephen Hawking, Elon Musk, James Cameron et Bill Gates) expriment des inquiétudes, nous devrions tous prêter attention et suivre les progrès vers l’intelligence artificielle générale et les implications pour la société. Si nous avons appris quelque chose récemment, c’est que l’expertise de domaine compte, et nous devrions toujours prêter attention aux avertissements des personnes ayant une expertise plus approfondie que la nôtre.

Avoir dit cela, pour l’avenir prévisible, nous voyons plus de perturbations incrémentielles qui méritent une attention et une action immédiate. Ma citation distillée sur l’impérative du 21e siècle pour atteindre le bon équilibre entre les humains et l’automatisation pour optimiser les résultats est une question critique en ce moment. Je pense vraiment que quiconque ne comprend pas cela sera condamné à être irrelevante bientôt, et pas seulement non compétitif. Lorsque JP Morgan a remplacé 320 000 heures par an d’examen juridique de contrats de prêt par un système d’apprentissage automatique appelé COIN, ils se sont perturbés eux-mêmes et ont immédiatement créé un bénéfice de 300 millions de dollars pour leur résultat net. Et ce bénéfice est maintenant une rente. Tout concurrent qui a encore ce coût ne peut pas espérer concurrencer.

Je crois que c’est vrai et impératif pour les entreprises, les gouvernements, même les individus. Je siège au conseil d’administration d’un collège communautaire en Caroline du Nord avec 70 000 étudiants. Je tente constamment de guider les étudiants et notre cursus vers les emplois qui seront encore effectués par des humains dans cinq ans. Lorsque je trouve des étudiants qui veulent aller en radiologie, je leur explique que les machines sont déjà meilleures que les humains pour lire les radiographies. Considérez un nouveau domaine ou comment ce domaine est susceptible de changer avec cette réalité. Ce n’est pas du futurisme. C’est du « nowisme ».

Vous avez déclaré que les humains pensent de manière linéaire et que les machines pensent de manière exponentielle. Vous êtes clairement un penseur exponentiel, pourquoi est-il si difficile pour les humains de penser de manière exponentielle ?

70 % des Américains ne peuvent pas lire et comprendre la section scientifique du New York Times (étude de l’Université du Michigan). Des auteurs comme Dan Ariely, dans son best-seller « Prédiction irrationnelle », et d’autres parlent de la façon dont les humains ne sont tout simplement pas bons dans la pensée statistique. La pensée exponentielle et logarithmique n’est pas non plus très universelle. Mon mentor et héros Alan Kay a un excellent discours TED sur les universaux et les non-universaux dans l’éducation. J’en ai écrit dans un article sur le site Getting Smart à propos de la révision de l’éducation à partir de principes fondamentaux. Essentiellement, la raison abstraite et déductive est difficile à moins qu’elle ne soit enseignée. Nous avons absolument un problème d’éducation qui entrave notre capacité à saisir les progrès de la loi de Moore ou la propagation probable d’une pandémie.

La pandémie actuelle jette une lumière plus vive sur les implications du fait d’avoir des dirigeants qui ne peuvent pas penser de manière exponentielle (ou prêter attention à l’expertise).

Vous avez travaillé sur la réalité virtuelle depuis les années 90, comment vous sentez-vous à propos de certaines des applications de consommation actuelles de la réalité virtuelle, telles que l’Oculus Quest ?

Chaque fois que je vois le manège de l’hype de la réalité virtuelle remonter la pente de la voie, je commence à rappeler à tout le monde les trois principales contraintes qui empêchent une adoption généralisée.

1. Certains humains seront à jamais incapables d’apprécier la 3D stéréoscopique.
2. La friction de la configuration et de la connexion rend l’expérience peu agréable pour la plupart des gens.
3. La fragilité des systèmes signifie que seuls les experts hobbyistes voudront bricoler et dépanner les connexions défaillantes

Les humains n’ont pas eu de mise à niveau depuis longtemps (depuis le Pléistocène, selon moi) et certains d’entre nous ont beaucoup de mal à s’adapter aux affichages 3D stéréoscopiques. Une partie importante de la population ne sera jamais à l’aise avec la réalité virtuelle immersive en raison de la façon dont ils sont physiquement câblés. Donc, en les mettant de côté pour le moment, nous sommes laissés avec le deuxième grand problème : la friction de la configuration. Il y a beaucoup trop de câblage et de réglage avant de pouvoir entrer dans une expérience. Et le troisième est la fragilité et la fragilité de tous ces dongles et connecteurs supplémentaires.

L’Oculus Quest a largement dépassé mes attentes en éliminant complètement les deuxième et troisième contraintes. Dans ma famille, nous passons du temps dans le contenu de l’Oculus Quest presque tous les jours. C’est, à mon avis, la grande percée dont la réalité virtuelle avait besoin. Maintenant, nous devons simplement aller la dernière mile et voir comment nous pouvons adapter la technologie pour répondre à ceux qui ont des contraintes physiques qui les empêchent d’apprécier la réalité virtuelle.

Quelle a été votre inspiration pour lancer Tanjo ?

J’ai découvert l’apprentissage automatique en 2009 alors que je dirigeais les Virtual World Labs chez Lockheed Martin. L’apprentissage automatique existait déjà, bien sûr, mais c’était l’année où j’ai pleinement compris à quel point il était avancé et à quel point il était fondamentalement différent de l’« intelligence artificielle » que nous utilisions dans les jeux vidéo et les simulations du DOD avant cela.

Je pense maintenant que l’IA progresse en trois étapes. Dans la première étape, qui a duré d’environ 1958 à 2009 (mon marqueur arbitraire), nous ne demandions pas à un ordinateur de calculer quelque chose jusqu’à ce que les humains le comprennent complètement et puissent le décomposer en petites portes logiques et énoncés si/alors. Nous les alimentions ensuite dans les ordinateurs sous forme de machines à états finis ou d’arbres de comportement hiérarchiques et exécutions les programmes. À la fin, c’était juste du code. Rien de mystique à ce sujet.

La prochaine phase est l’apprentissage automatique, où un humain ne comprend même pas nécessairement comment dire à une machine de conduire une voiture. Maintenant, nous alimentons simplement un ensemble massif de données d’entraînement à un groupe de bibliothèques d’apprentissage automatique bien conçues qui infèrent ensuite leur propre compréhension. Aujourd’hui, un système d’apprentissage automatique peut simplement regarder 100 heures de vidéo et conduire un véhicule autonome sans faille n’importe où. (Je plaisante souvent en disant « n’importe où sauf à Rome »)

Chez Tanjo, nous utilisons l’apprentissage automatique dans des projets de courte durée pour donner aux banques et aux institutions d’enseignement supérieur et aux entreprises du Fortune 2000 l’amplification d’intelligence et l’automatisation qui transforme la façon dont ils travaillent. Nous voyons régulièrement des rendements sur investissement de 10x à partir de nos mises en œuvre. Et ce rendement est généralement une rente. Combien d’investissements technologiques avons-nous vus auparavant qui créent ce type de gains de productivité ? Nous avons eu des mesures de ROI validées allant jusqu’à 600x ; et un résultat embarrassant de 1600x. Nous n’utilisons même pas le dernier comme étude de cas car il semble trop hyperbolique.

Pouvez-vous discuter des Tanjo Animated Personas (TAP) et de la façon dont cela fonctionne ?

Notre grande percée est venue lorsque nous avons réalisé que ces incroyables systèmes d’intelligence machine que nous construisions regardaient les gens de la même manière qu’ils regardaient les objets d’information. Nous avons mené une expérience précoce avec un ensemble de données d’entraînement à partir d’une application de rencontres populaire. Notre petit cerveau d’apprentissage automatique a créé des graphiques d’intérêt et des cartes de sentiment de chaque personne à partir de leurs données d’épuisement qui sont apparus ressemblant à un profil Myers Briggs. Nous avons brièvement considéré la création d’une application de rencontres basée sur l’apprentissage automatique en 2014. C’était une considération très brève, car cela ne répondait pas aux objectifs ambitieux que nous avions pour faire un travail significatif.

Au lieu de cela, nous l’avons appelé le « Moteur d’Empathie » et avons construit ce que nous avons appelé « Tanjo Animated Personas » à partir de ces modèles d’apprentissage automatique de comportement humain.

La société d’analyse Gartner nous a décerné un « Cool Vendor Award » en 2018 pour cette percée. Nous aidons les chercheurs de marché à modéliser et à comprendre (et espérons-forger des conversations plus profondes avec leurs clients ; ainsi que l’utiliser pour modéliser des populations de personnes pour étudier la santé et le bien-être. Par exemple : nous pouvons créer un modèle de population synthétique d’un code postal ou d’un comté et simuler lesquelles interventions et messages encouragent un meilleur comportement pour réduire la propagation d’un virus, ou pour réduire l’obésité, le tabagisme, etc.

Utilisez-vous l’apprentissage supervisé pour éduquer Tanjo ?

L’équilibre entre les humains et les machines est aussi important dans la saisie que dans la sortie de ces systèmes. La supervision humaine aide absolument à former le « cerveau » d’un de nos systèmes d’apprentissage automatique plus rapidement. Lorsque nous avons créé le cerveau de la Caroline du Nord qui reliera les 58 collèges communautaires de Caroline du Nord, nous avons travaillé avec des enseignants et des administrateurs de certains des meilleurs collèges ici pour nous assurer que son classement des différentes zones de connaissance et la façon dont il trie le contenu étaient valides.

L’un des produits Tanjo est le ContractBot pour l’analyse de contrat. Qu’est-ce que le ContractBot et quels types d’entreprises est-il principalement conçu pour ?

Nous avons créé Contractbot à l’origine pour l’industrie comptable. En 2017, le FASBI (Financial Accounting Standards Board Interpretations) publiait de nouvelles règles sur la reconnaissance des revenus et la reconnaissance des baux pour les entreprises. Les cabinets comptables organisaient des conférences dans tout le pays pour se préparer eux-mêmes et leurs clients à ces changements. Avec notre lentille d’apprentissage automatique, nous avons réalisé que c’était une opportunité parfaite pour un système d’apprentissage automatique étroitement ciblé pour travailler aux côtés des comptables pour augmenter considérablement la vitesse d’analyse ainsi que l’exactitude. Nous avons formé un système sur plus de quatre millions de contrats : tout, des commandes d’achat d’une page scannées et griffonnées à la main, aux contrats avec cent pages de garanties et de mises en garde et de descriptions de paiements étape par étape. Il a rapidement appris à comprendre le langage et à trier les documents ou les sections de documents et à appliquer les règles commerciales pour effectuer presque instantanément une analyse qui prendrait une journée à un comptable humain.

Ce projet et d’autres sont des études de cas que nous fournissons pour encourager quiconque dans les entreprises aujourd’hui à prendre la nouvelle lentille d’équilibre humain/machine et à examiner de près chaque activité pour déterminer quelle est la bonne combinaison d’effort humain et de machine pour optimiser son entreprise.

Lorsque JP Morgan a utilisé cette approche pour éliminer 320 000 heures par an d’analyse de prêt, ils n’ont pas seulement réalisé un rendement de 100x sur leur investissement cette année-là, mais ils recevront également cette rente chaque année à venir. Tout concurrent qui a encore ce coût ne sera pas seulement non compétitif, mais irrelevante.

L’un des produits les plus excitants que Tanjo propose est le Tanjo’s Enterprise Brain. Quel type d’apprentissage automatique se cache derrière cela et quels sont ses cas d’utilisation ?

Lorsque nous avons utilisé l’apprentissage automatique pour aider le ministère de l’Éducation des États-Unis à créer le Learning Registry, nous avons vu le pouvoir de l’apprentissage automatique pour organiser et analyser les connaissances. Lorsque je parle de cela, je montre généralement une diapositive avec une image de la dernière scène de « Les Aventuriers de l’Arche perdue » ; où un greffier pousse un chariot avec une boîte terne pour la mettre dans un immense entrepôt et la mettre à l’étagère, et elle a une petite étiquette qui dit ARC.

Ce que nous avons appris du projet Learning Registry et d’autres, c’est que la recherche d’entreprise est cassée. Les entreprises ont des informations non étiquetées et cachées dans de petits lacs de données et de petits étangs qui sont soit inaccessibles, soit incompréhensibles et donc pas transparents pour la recherche. À cette ère d’information accélérée, nous perdons des connaissances gagnées chaque jour en raison de mauvaises méthodes de stockage et de récupération.

Le Tanjo Enterprise Brain vit à l’intérieur de votre pare-feu, avec le code source complet, se connecte à tout et n’a rien d’autre à faire que de lire et de scanner et d’organiser tout ce à quoi il a accès et attendre le moment excitant où il détecte un humain qui tente de faire quelque chose qui pourrait utiliser la vaste carte d’information à ses doigts. Parce qu’il a tant de temps et de puissance et d’intimité avec les connaissances organisationnelles, il ne se contente pas de réduire sa lecture de « Guerre et Paix » à #RomanRusse #Tolstoï #HistoireDeGuerre #HistoireD’Amour. Au lieu de cela, il le cartographiera avec ce que nous appelons une « empreinte digitale hyperdimensionnelle » de jusqu’à 4 000 concepts pondérés. Cet effort apparemment surpuissant rapporte de grands dividendes pour les établissements de recherche, les banques et les collèges avec des cerveaux d’entreprise Tanjo. Il est courant pour eux de réaliser une valeur qui dépasse de loin le coût de la licence, rien qu’à l’étape de cartographie des connaissances organisationnelles qui fait partie de la formation de votre cerveau d’entreprise, lorsque la direction découvre combien de connaissances sur lesquelles ils investissent et dont ils dépendent sont réellement là et ce que tout cela signifie. Lorsque le cerveau d’entreprise est mis en œuvre, l’organisation dispose maintenant d’une lentille avec laquelle voir comment les informations sont entrées dans ses systèmes, qui les a défendues, qui les a contestées et finalement comment les décisions ont été prises. C’est devenu un besoin qui est rétrospectivement évident. Et comme le système d’apprentissage automatique que JP Morgan a mis en œuvre, cela rapporte des dividendes pour toujours.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager à propos de Tanjo ?

Tanjo travaille actuellement sur un cerveau Covid-19. Conformément à la thèse qui anime notre entreprise, nous déterminons comment atteindre l’équilibre homme/machine pour nous assurer que les bonnes informations et les meilleures ressources sont disponibles pour les personnes qui prennent des décisions importantes pendant cette crise. La capacité de Tanjo Animated Personas sera utilisée pour modéliser les données de population humaine pour suivre la propagation virale, mais également déterminer lesquelles mesures et méthodes de communication et les mots réels, obtiendront le comportement dont nous avons besoin pour naviguer avec succès hors de cette crise vers un écosystème plus sain p