« Initialement Digitalent était un cabinet de conseil qui travaillait avec des grands comptes sur la BI » contextualise Pascal Corrotti, directeur général adjoint de Digitalent. Après son lancement en 2015, l’entreprise s’est transformée pour devenir un éditeur de logiciel no-code avec un focus sur l’intelligence artificielle et emploie aujourd’hui une trentaine de personnes. « Après deux ans de R&D, nous avons mis en place MIA (Moteur d’Intelligence Artificielle), afin d’accompagner les entreprises dans leurs projets data et démocratiser l’intelligence artificielle » poursuit le dirigeant. Si la plateforme est disponible en mode SaaS (compatible AWS, Azure et Google Cloud) et on-prem, ce dirigeant précise toutefois que près de la totalité des clients font le choix d’une installation sur site. « On a une architecture en microservices, dockerisée, ce qui intéresse énormément nos clients car il n'y a pas de problème de montée à l'échelle ».

La plateforme MIA on-premise. (Crédit : Digitalent)

MIA comprend plusieurs fonctionnalités clés. On retrouve ainsi un système de nettoyage de la donnée afin d’évaluer automatiquement leur qualité et de les améliorer, un système d’enrichissement de la donnée qui s’appuie sur une base de données open source, et un outil de visualisation pour accompagner tout le processus de prédiction à partir des informations sélectionnées. Avec sa plateforme, Digitalent promet l’accélération des projets d’analyse de données, la fiabilisation les données, ou encore l’optimisation de la prise de décision grâce aux analyses prédictives, caractéristique propre de la plateforme.

Un outil no-code adapté à tous, « de la TPE aux grands comptes »

Comme le souligne le DG adjoint de Digitalent, « le no-code apporte une fiabilité » à cette plateforme utilisable en quelques clics façon « plug and play ». Un avantage de taille pour simplifier la prise en main de l'outil par les utilisateurs quel que soit leur profil, spécialiste de la data comme non-initié. « Le métier a des difficultés à échanger avec des experts et le no-code vient en soutien. Les métiers ont donc un mode automatique tandis que les data scientists peuvent en profiter pour faire davantage de tests plus rapidement. S’ils le souhaitent, ils ont aussi accès à un mode automatisé avec un paramétrage plus fin » détaille Pascal Corrotti.

Digitalent cible par ailleurs des entreprises de toute taille, « de la TPE aux grands comptes » pour s’approprier l’outil. L’éditeur compte notamment parmi ses références des entreprises comme Accor, Axa, EDF, RATP, Rue du commerce, Société Générale, ou encore Vinci. Et si ce dernier propose plus de 60 algorithmes machine et deep-learning pour assurer son fonctionnement, c’est notamment grâce au partenariat établi avec différentes écoles, incluant le laboratoire de Polytechnique et l’université de Berkeley.

Berkeley, terrain d’expérimentation pour MIA

« Berkeley vient aider sur l’aspect éducatif/pédagogique de MIA » indique Pascal Corrotti. En s’appuyant sur ce partenariat, l’université californienne propose à ses étudiants de s’initier à l’intelligence artificielle, notamment dans le domaine du traitement et de l’analyse de données. L’outil est disponible auprès des étudiants en Master et aux professeurs du Berkeley Fisher Center for Business Analytics. Derrière ce partenariat, Digitalent et l’université espèrent atteindre plusieurs objectifs. Tout d’abord, il y a la volonté d’étudier les impacts des solutions no-code pour le développement d’une analytique plus rapide, durable et accessible. Il s’agit également de démocratiser les usages de l’IA auprès d’étudiants destinés à des fonctions support dans les entreprises. Enfin, Digitalent veut développer l’accès à l’IA pour des populations plus larges, répondant ainsi au besoin de diversité et d’inclusion dans le domaine de l’analytique.

Plusieurs sessions sont donc organisées, par groupe de 30 ou 60 personnes pour éduquer à l'IA. Lors de cette initiation, les étudiants développent plusieurs compétences : la formulation des problématiques métier en rapport avec la donnée et l’IA, l’amélioration de leur réflexion sur les biais, le choix des données, les impacts de l’application des algorithmes et enfin l’évaluation des bénéfices attendus. « Grâce aux profils très différents des utilisateurs, notamment juniors et étudiants, le partenariat permet de démontrer que grâce à l’intelligence artificielle no-code, le domaine de l’analytique peut devenir un cœur de métier accessible à tous sans connaissance préalable en informatique » commente Gauthier Vasseur, directeur exécutif du Berkeley Fisher Center for Business Analytics.

Un aperçu de la plateforme et du tableau de bord de MIA. (Crédit : Digitalent)

Une intégration avec ChatGPT et Bard prévue prochainement

D’autres écoles utilisent la plateforme, à l’instar de l’université de Stanford (Californie), l’EM Lyon. Des professeurs de Berkeley prévoient par ailleurs de présenter MIA à l'université d'Assas à Paris. Pour Pascal Corrotti, ce travail d’expérimentation est d’autant plus important que les remarques émanant des différents utilisateurs sont prises en compte dans les versions à venir. À terme, l’objectif est de publier deux versions par an. Le directeur général adjoint de Digitalent espère également aller vers davantage d’explicabilité « sous forme de rapport » mais aussi connecter MIA à ChatGPT et à Bard « pour avoir une ouverture sur l'IA générative » avec une mise à disposition dans l'outil d'une bibliothèque de prompts.