L'IA adaptive: Plus efficace, résiliente et moins énergivore
- 6 juin
- 2 min de lecture
Le Gartner a proclamé l'IA adaptive parmi les principales tendances technologiques stratégiques à suivre. Il prévoit que les organisations qui adoptent l'IA adaptive dépasseront leurs concurrents de 25 % d'ici 2026.
B2CLOUD a conçu et breveté sa propre méthode algorithmique de recommandation basée sur de l'IA adaptive.
Alors que les formes d'IA "traditionnelles" ont tendance à s'effondrer lorsqu'elles sont confrontées à des obstacles, les algorithmes et méthodes d'IA adaptifs, comme ceux développés par B2CLOUD pour sa méthode de recommandation peuvent modifier leur comportement en fonction de leurs expériences. Ils ajustent leurs résultats et leurs recommandations lorsqu'ils sont confrontés à des changements dans les données d'entrée ou dans le contexte, ou l’environnement dans lequel ils opèrent.
DYNA: Notre méthode de recommandation en IA adaptive efficace et résiliente
Dyna (pour Dynamic) est notre méthode développée chez B2CLOUD qui apprend, s'adapte et améliore nos recommandations.
Cette flexibilité algorithmique rend nos résultats plus efficaces et pertinents, même dans des situations dynamiques.
Analyse de la requête entrante pour en comprendre les exigences (critères, profils).
Définition d'une durée (timelength) afin de déterminer le cycle d’amélioration d’apprentissage.
Pendant l'inférence, adaptation automatiquement des poids des ranking (weights) et des poids des données étiquetées vs non étiquetées, dans un processus d’amélioration continue des classements et données utiles à la recommandation finale.
Les points forts:
Amélioration continue
Notre système apprend du poids des ranking et des données utiles à la recommandation, dans un cycle d'apprentissage continu et selon une durée définie (timelength). Ce qui évite une consommation massive de ressources en calcul.
Robustesse et résilience.
Notre système est capable d'ajuster dynamiquement ses propres poids, pour évoluer en fonction des données et des requêtes utilisateurs, de l’expérience, de la durée d’une session d’apprentissage.
Les ranking évoluent par itération durant le cycle d'apprentissage, en prenant en compte de l'évolution des spécifications, des caractéristiques et des poids des données et des ranking précédents.
Apprentissage par transfert
Notre système est capable d'exploiter les connaissances (Knowledge base, ontologie) acquises dans le cadre d'une tâche ou d'un domaine particulier (comme le Cloud computing) et de les appliquer à un autre domaine connexe en B2B, ou à tout autre domaine dont les processus décisionnels sont impactés par des changement dynamiques de contextes, d’environnements ou d’expériences.
Nos méthodes de recommandation en IA Adaptive sont brevetées.
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