Stephen DeAngelis, fondateur et PDG d'Enterra Solutions – Série d'entretiens

Stephen DeAngelis est fondateur et PDG de Solutions Enterra, la première entreprise à appliquer la science de la décision autonome^TM (LES PUBLICITÉS^®) technologie permettant d'optimiser la chaîne de valeur de bout en bout, de prendre des décisions et de mener des recherches et développements complexes pour les entreprises.

Stephen F. DeAngelis est un expert internationalement reconnu en matière d'intelligence artificielle et d'analyse avancée et de leurs applications à la compétitivité, à la résilience et à la sécurité des entités commerciales et des agences gouvernementales. M. DeAngelis est titulaire d'un brevet, pionnier de la technologie et entrepreneur. Sa carrière se situe à l’intersection des relations internationales, des affaires, du gouvernement et du monde universitaire. Il apporte une perspective unique et une expérience approfondie à ses entreprises.

Pourriez-vous partager l’histoire de la genèse d’Enterra Solutions ?

Enterra a ses origines en tant qu'entrepreneur du gouvernement américain. Enterra a développé et exécuté des modèles de résilience d'entreprise (compétitivité, risque et performance systémiques basés sur les données) pour les agences gouvernementales américaines. En effectuant ce travail, Enterra a développé ses meilleures pratiques, sa méthodologie de gestion de la résilience d'entreprise et son modèle de maturité dans le cadre d'accords de recherche et développement collaboratifs avec des agences de recherche et développement américaines financées par le gouvernement fédéral.

Pour faire progresser la technologie en matière de compétitivité et de résilience, Enterra a commencé à travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle et des mathématiques appliquées au début des années 2000. Au milieu des années 2000, l’entreprise a commencé à combiner ses travaux dans le secteur gouvernemental avec des recherches universitaires théoriques et expérimentales de pointe – ce travail se poursuit aujourd’hui. La recherche universitaire d'Enterra est une coopération bidirectionnelle qui expose notre entreprise et nos employés à certaines des techniques et pratiques mathématiques et d'IA les plus avancées et sophistiquées, tout en établissant un réseau approfondi et un ensemble de connexions avec certains des principaux individus et penseurs fondateurs du domaine cognitif. applications scientifiques et résilience.

Enterra a tiré parti des enseignements scientifiques et techniques de son travail au sein du gouvernement et du monde universitaire pour réinventer l'analyse des mégadonnées dans le secteur commercial. Le résultat a été la création de la plateforme Autonomous Decision Science® (ADS®) et d'IA générative d'Enterra et d'un ensemble de chaînes de valeur expansive. applications métier qui s'assemblent pour créer un système d'intelligence unique en son genre. Le système d'intelligence d'Enterra effectue une optimisation, une planification et une exécution autonomes de bout en bout en s'appuyant sur les multiples systèmes transactionnels d'enregistrement/d'engagement d'une organisation dans les domaines du marketing, des ventes, de la chaîne d'approvisionnement et de la stratégie d'entreprise, et en orchestrant les décisions et les actions qui aident l'entreprise. renforcer leur compétitivité et leur résilience et atteindre leurs objectifs commerciaux.

En combinant la technologie exclusive d'Enterra avec les connaissances et pratiques organisationnelles, Enterra anticipe les changements du marché systématiquement et à la vitesse du marché, transformant ainsi les entreprises en entreprises intelligentes autonomes.

Enterra Solutions propose une science de la décision autonome, de quoi s'agit-il spécifiquement et comment optimise-t-elle les décisions commerciales ?

Autonomous Decision Science® (ADS®) d'Enterra est la plate-forme technologique qui alimente le système Enterra System of Intelligence™. La plateforme technologique ADS d'Enterra regroupe trois technologies auparavant cloisonnées :

1. Un raisonnement sémantique et une intelligence artificielle basée sur la logique symbolique vectorielle qui permet un raisonnement, une prise de décision et un apprentissage semblables à ceux des humains. Cette capacité unique combine le bon sens et les connaissances du secteur avec le raisonnement par inférence pour créer un système capable de prendre des décisions avec un raisonnement subtil et semblable à celui d'un humain, puis d'apprendre des résultats.
2. Glass-Box, apprentissage automatique explicatif et transparent sous la forme de la Representation Learning Machine™ (RLM) exclusive. La base du RLM est constituée de mathématiques de haute dimension et d'analyse fonctionnelle. RLM identifie de manière unique une fonction qui décrit la combinaison et la contribution des variables dans l'ensemble de données qui décrivent les effets observables à travers plusieurs couches d'interaction avec un degré élevé de précision. Ceci est classé comme une « boîte de verre », un algorithme explicatif qui génère une fonction, dont le résultat est visible, par opposition aux algorithmes de type « boîte noire » qui génèrent simplement des modèles, mais n'offrent aucune description explicative de la dynamique du système/ensemble de données, ni aucune « compréhension » substantielle de ce que signifie le modèle.
3. Optimisation non linéaire basée sur des contraintes capacité qui intègre la formule dérivée de RLM, ainsi que les contraintes de raisonnement sémantique et la logique, pour effectuer une optimisation rapide qui reflète les considérations multidimensionnelles complexes du monde réel afin d'en tirer des recommandations hautement exploitables. Cette fonctionnalité brise la barrière de dimensionnalité associée aux modèles linéaires.

La combinaison unique de ces techniques a permis à Enterra de fournir à ses clients des capacités considérablement différenciées et de créer un gouffre hautement défendable dans le paysage concurrentiel – avec à la fois de grandes plates-formes technologiques d'IA et des acteurs de solutions ponctuelles.

Il y a environ un an, sur le «Podcast Regard sur l'IA», vous avez expliqué à quel point l’IA à l’ancienne continue d’être un outil puissant. Votre point de vue a-t-il changé à ce sujet et quels sont certains des algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels qui sont encore utilisés chez Enterra Solutions ?

La science est additive d'une génération à l'autre, ce qui signifie qu'une génération de capacités s'ajoute aux innovations de la génération précédente pour créer de nouvelles capacités. Enterra innove continuellement et fait évoluer sa technologie de manière créative. Comme mentionné ci-dessus, Enterra a créé une plate-forme Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) et IA générative qui est un ensemble de capacités de raisonnement et de GenAI de type humain, d'apprentissage automatique explicatif de grande dimension, en boîte de verre, super avancé avec non- moteurs d’optimisation linéaires basés sur des contraintes. Nous avons regroupé ces technologies auparavant cloisonnées sous une seule plateforme et, ce faisant, avons pu débloquer des capacités analytiques auparavant irréalisables et atténuer les lacunes de chaque technologie individuelle.

Comment Enterra Solutions a-t-elle intégré l'IA générative dans ses solutions ?

Alors que de nombreuses organisations sont encore dans une période de découverte et d’essai de l’IA générative, Enterra Solutions et nos clients bénéficient de ses puissantes capacités depuis plus d’une décennie. Le composant IA de la plate-forme d'Enterra apprendra de manière unique les raisons environnementales pour lesquelles les recommandations réussissent ou non et conservera cet apprentissage dans leurs bases de connaissances d'ontologies et d'IA générative. Enterra, à la demande d'un client, développera une base de connaissances GenAI spécifique représentant les stratégies, les tactiques, la logique commerciale et les façons de travailler et de gagner de ses clients ; tout en fournissant une logique mise à jour et un réglage des contraintes aux fonctions d'optimisation au sein des composants fonctionnels du système d'intelligence d'Enterra.

Les hallucinations sont l'un des principaux problèmes de l'IA générative. Comment Enterra Solutions surmonte-t-elle ces limitations ?

L’IA générative peut automatiser la plupart des flux de travail, mais n’étant pas validée, sa crédibilité est discutable. Ce problème peut être résolu en tirant parti de la technologie ADS qui peut se connecter à de grands modèles de langage (LLM), raisonner et trianguler mathématiquement les connaissances pour valider leur efficacité. En tirant parti d’ADS pour fournir une explicabilité et une exploitabilité fiables des informations et des recommandations, la confiance peut être instaurée.

De 2015 à 2019, vous avez été membre du conseil consultatif du Dalai Lama Center for Ethics and Transformative Values ​​du MIT. Comment cela a-t-il façonné vos valeurs en matière d'affaires et d'IA ?

Eh bien, si l'on est impliqué dans le Centre Dalaï Lama, on ne peut s'empêcher de penser au leadership et à l'éthique comme une seule et même chose. Lorsqu’on dirige une entreprise, on apprend très vite que l’on prend des milliers de décisions par an. Certaines sont de petite envergure, d’autres sont ordinaires ou procédurales, et d’autres encore sont des décisions importantes ou consécutives. J'espère avoir appris à prendre des décisions avec des considérations éthiques nativement ancrées dans ma logique – véritablement une étoile du nord et les paramètres d'une prise de décision éclairée. Ce concept se reflète également dans la manière dont nous construisons des algorithmes et des logiciels, et se reflète en fin de compte dans la manière dont nous gérons notre organisation.

Souvent, les dirigeants d’entreprise et de l’IA tels que Geoffrey Hinton s’inquiètent des futurs problèmes potentiels de l’IA, et plus particulièrement de l’AGI. Quel est votre point de vue à ce sujet ?

Certaines des préoccupations de Geoffrey Hinton concernent les utilisations abusives potentielles et la vitesse à laquelle l'IA est déployée. Ce sont des arguments justes, car de nombreuses entreprises tentent d’intégrer l’IA dans leurs pratiques commerciales sans d’abord comprendre quels problèmes elles tentent de résoudre. L’IA ne résout pas tous les problèmes et ne doit pas être considérée comme une solution globale à tous les défis commerciaux. Il est primordial que les entreprises commencent par énoncer leur problème avant de rechercher des solutions viables. Une fois que vous avez compris le problème que vous essayez de résoudre, vous pouvez comprendre l’adéquation stratégique et la faisabilité technique de l’utilisation de technologies avancées, comme l’IA.

Vous êtes un entrepreneur en série et avez lancé avec succès plusieurs entreprises dans divers domaines, qu'est-ce qui vous pousse à innover ?

En fin de compte, je suis plus un apprenant créatif tout au long de ma vie et un homme d’affaires intellectuellement curieux qu’un administrateur. La combinaison de l'apprentissage tout au long de la vie et de la curiosité intellectuelle, combinée au zèle d'un entrepreneur pour créer de nouvelles entreprises, stimule l'innovation et la création de produits et de services pour combler les lacunes identifiées du marché. Le désir de travailler avec des équipes formidables et de « rivaliser et gagner » en créant de la valeur actionnariale sont ce qui me pousse à innover.

Quelle est votre vision du futur de l'IA ?

Sous l’angle de l’utilisation de l’IA dans les applications B2B du futur proche, je crois que l’IA permettra dans un avenir proche une prise de décision autonome et pratique dans les applications commerciales à grande échelle. Ces capacités seront pilotées par des agents intelligents de type humain qui améliorent la prise de décision humaine grâce à une intelligence artificielle ou une superintelligence artificielle axée sur des cas d'utilisation vastes et perturbateurs. Les applications telles que l’optimisation de bout en bout de la chaîne de valeur et la prise de décision pour les entreprises mondiales dans tous les secteurs industriels, ainsi que les perturbations dans la découverte et la formulation de médicaments, ainsi que dans les essais cliniques, sont transformatrices et touchent la vie de la plupart des gens à travers la planète.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Solutions Enterra.